자바스크립트 코딩테스트 강좌, DNA 비밀번호

코딩 테스트는 프로그래밍 실력을 검증하는 중요한 수단으로, 기업에서는 이를 통해 지원자의 알고리즘적 사고능력과 문제 해결 능력을 평가합니다. 이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 DNA 비밀번호 문제를 해결하는 과정을 자세히 살펴보겠습니다.

문제 설명

DNA 비밀번호 문제는 다음과 같습니다:

문제: 길이 N인 문자열 DNA가 주어지면, DNA 문자열에서 비밀번호가 될 수 있는 모든 부분 문자열의 개수를 구하시오. 비밀번호의 조건은 ‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘T’ 중에서 정확히 1개에서 2개가 포함되어야 하며, 최소 1개이어야 한다.

예시 입력 및 출력


입력: "ACGTACGTA"
출력: 16

문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해 우리는 다음 단계를 따릅니다:

1단계: 문제 분석

주어진 DNA 문자열에서 비밀번호를 만족하는 모든 부분 문자열을 찾아야 합니다. 비밀번호는 ‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘T’ 중에서 1개 또는 2개가 포함되어야 합니다. 따라서, 각 문자가 포함된 부분 문자열의 경우를 고려해야 합니다.

2단계: 부분 문자열 생성

DNA 문자열의 모든 부분 문자열을 생성하기 위해서는 두 개의 포인터를 이용하여 시작Index와 끝Index를 정할 수 있습니다. 이 과정은 O(N^2)의 경우의 수를 생성합니다.

3단계: 비밀번호 조건 확인

각 부분 문자열에서 ‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘T’의 개수를 확인해야 합니다. 이를 위해 정규 표현식이나 카운팅 배열을 사용할 수 있습니다.

4단계: 코드 구현

이제 문제 해결을 위한 자바스크립트 코드를 구현해보겠습니다:


function countDNAPasswords(dna) {
    const n = dna.length;
    let count = 0;

    // 모든 부분 문자열 생성
    for (let start = 0; start < n; start++) {
        const charCount = { 'A': 0, 'C': 0, 'G': 0, 'T': 0 };
        
        for (let end = start; end < n; end++) {
            // 현재 문자 카운트
            const char = dna[end];
            if (charCount[char] !== undefined) {
                charCount[char]++;
            }

            // 비밀번호 조건 체크
            const uniqueCount = Object.values(charCount).filter(x => x > 0).length;
            if (uniqueCount >= 1 && uniqueCount <= 2) {
                count++;
            }
        }
    }

    return count;
}

// 예시 사용
const dnaString = "ACGTACGTA";
console.log(countDNAPasswords(dnaString)); // 출력: 16

코드 설명

위에서 작성한 코드의 주요 기능은 다음과 같습니다:

  • countDNAPasswords 함수는 DNA 문자열을 입력으로 받아 비밀번호의 개수를 계산합니다.
  • 두 개의 중첩된 for 루프를 사용하여 모든 부분 문자열을 생성합니다.
  • 각 부분 문자열에 대해 charCount 객체를 사용하여 ‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘T’의 개수를 세고, 비밀번호 조건을 확인합니다.
  • 조건에 맞는 경우를 count합니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N^2)입니다. 두 개의 중첩된 루프를 사용하여 모든 부분 문자열을 생성합니다. 하지만 이 방식은 문자열의 길이가 길어질 경우 성능에 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서, 최적화된 방법이나 다른 알고리즘을 적용하는 것도 고려할 수 있습니다.

결론

이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 DNA 비밀번호 문제를 해결하는 방법을 알아보았습니다. 알고리즘 문제에서 출발하여, 코드를 구현하고 결과를 도출하는 과정을 자세히 살펴보았습니다. 이와 같은 문제는 코딩 테스트에서 자주 등장하기 때문에 꾸준한 연습이 필요합니다.

이러한 연습을 통해 반복적으로 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있으니, 다양한 문제를 풀어보는 것을 추천합니다. 감사합니다!

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 연속된 자연수의 합 구하기

문제 설명

연속된 자연수의 합을 구하는 문제는 알고리즘 문제의 대표적인 유형 중 하나입니다. 주어진 숫자를 N이라고 할 때, 우리가 구하고자 하는 것은 N이라는 숫자를 만들 수 있는 연속된 자연수의 조합이 존재하는 경우 그 조합의 개수입니다. 즉, N은 여러 개의 연속된 자연수의 합으로 표현될 수 있는지를 알아보는 문제입니다.

문제 정의

다음과 같은 형식으로 문제를 정리할 수 있습니다:

        입력:
        - 정수 N (1 ≤ N ≤ 10^6)

        출력:
        - 연속된 자연수의 합으로 N을 표현할 수 있는 경우의 수
    

예제

예제 1

        입력: 15
        출력: 4
        설명: 15는 다음과 같은 방식으로 표현됩니다:
        - 7 + 8
        - 4 + 5 + 6
        - 1 + 2 + 3 + 4 + 5
        - 15 (정수 자체만으로 전부)
    

예제 2

        입력: 10
        출력: 2
        설명: 10은 다음과 같은 방식으로 표현됩니다:
        - 1 + 2 + 3 + 4
        - 4 + 6
    

문제 풀이

연속된 자연수의 합을 구하기 위해서는 특정한 방법론이 필요합니다. 기본적으로 연속된 두 자연수의 합은 다음과 같은 수학적 공식을 따릅니다:

여러 수 a, a+1, a+2, …, a+k의 합은 다음과 같이 표현됩니다:

        S = a + (a + 1) + (a + 2) + ... + (a + k)
          = (k + 1) * a + (0 + 1 + 2 + ... + k)
          = (k + 1) * a + (k * (k + 1) / 2)
    

이때, S가 N이 되어야 하죠. 이를 기반으로 알고리즘을 설계할 수 있습니다.

알고리즘 설계

이번 문제는 두 개의 포인터를 사용하는 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 통해 효율적으로 접근할 수 있습니다. 제안하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. 시작 포인터와 끝 포인터를 설정하고 모두 1로 초기화합니다.
  2. 현재 합계를 초기화합니다.
  3. 끝 포인터를 오른쪽으로 이동하며 합계에 끝 포인터의 값을 더합니다.
  4. 현재 합계가 N보다 작으면 끝 포인터를 계속 이동합니다.
  5. 현재 합계가 N과 같으면 경우의 수를 증가시키고 시작 포인터를 오른쪽으로 이동하여 합계를 줄입니다.
  6. 현재 합계가 N보다 크면 시작 포인터를 오른쪽으로 이동하여 합계를 줄입니다.
  7. 끝 포인터가 N보다 작거나 같은 경우까지 반복합니다.

파이썬 코드 구현

이제 위에서 설명한 알고리즘을 바탕으로 파이썬 코드로 구현해보겠습니다. JavaScript의 문법과는 다르지만, 논리를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

        
def count_consecutive_sum(N):
    count = 0
    start = 1
    end = 1
    current_sum = 0

    while end <= N:
        current_sum += end

        while current_sum > N:
            current_sum -= start
            start += 1

        if current_sum == N:
            count += 1

        end += 1

    return count
        
    

자바스크립트 코드 구현

이제 위와 동일한 알고리즘을 JavaScript로 구현해크겠습니다.

        
function countConsecutiveSum(N) {
    let count = 0;
    let start = 1;
    let end = 1;
    let currentSum = 0;

    while (end <= N) {
        currentSum += end;

        while (currentSum > N) {
            currentSum -= start;
            start++;
        }

        if (currentSum === N) {
            count++;
        }

        end++;
    }

    return count;
}
        
    

결론

연속된 자연수의 합을 구하는 문제는 기본적인 알고리즘 문제 중 하나이며, 수학적 접근과 함께 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이 기법은 실제 코딩 면접에서도 자주 등장하는 주제이므로 숙지해 두면 유용합니다.

팁: 코딩테스트에서 문제를 해결하는 과정에서 가장 중요한 것은 문제의 요구 사항을 정확하게 이해하고, 다양한 예제를 풀어보는 것입니다. 실전처럼 연습하고, 인터뷰에서는 해결 방법을 명확히 설명할 수 있도록 준비하십시오!

참고 자료

추가적으로 알고리즘을 공부할 수 있는 자료들은 다음과 같습니다:

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 삽입 정렬

안녕하세요! 이번 포스트에서는 자바스크립트로 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 배워보겠습니다. 주제는 ‘삽입 정렬’입니다. 모든 알고리즘은 특정한 문제를 해결하기 위한 수단이며, 삽입 정렬은 그 중에서도 매우 기본적이면서도 중요한 정렬 알고리즘입니다. 이 글을 통해 삽입 정렬의 개념을 이해하고, 실제로 자바스크립트로 이를 구현해보는 과정에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

1. 삽입 정렬이란?

삽입 정렬은 데이터가 거의 정렬되어 있는 경우 매우 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 기본적으로 리스트를 두 개의 부분으로 나누고 새로운 요소를 적절한 위치에 삽입하여 정렬된 리스트를 만들어 나가는 방식입니다. 각각의 요소를 하나씩 비교하여 제자리로 삽입하는 방법론을 가지고 있습니다.

1.1. 삽입 정렬의 작동 방식

삽입 정렬의 기본적인 작동 과정은 다음과 같습니다:

  1. 처음 두 개의 요소를 비교합니다.
  2. 앞의 요소가 뒤의 요소보다 클 경우, 두 요소의 위치를 바꿉니다.
  3. 이제 다음 요소를 선택하여 정렬된 리스트에 적절히 삽입합니다. 이 과정을 반복하여 모든 요소가 정렬될 때까지 진행합니다.

2. 삽입 정렬의 시간 복잡도

삽입 정렬의 평균 시간 복잡도는 O(n²)입니다. 최악의 경우에도 O(n²)이며, 최선의 경우에만 O(n)의 성능을 나타냅니다. 하지만, 최선의 경우는 데이터가 이미 정렬된 상태일 때 나타납니다. 이러한 이유로 삽입 정렬은 데이터를 적게 가지고 있는 경우나 거의 정렬된 데이터에 대해 매우 효율적입니다.

3. 문제 정의

3.1. 문제 설명

다음과 같은 정수 배열이 주어졌을 때, 삽입 정렬을 이용하여 해당 배열을 오름차순으로 정렬하는 함수를 작성하시오.


Input: [5, 2, 9, 1, 5, 6]
Output: [1, 2, 5, 5, 6, 9]
    

4. 알고리즘 구현

이제 실제로 삽입 정렬을 자바스크립트로 구현해보겠습니다. 코드는 간단하며, 다음과 같습니다:


function insertionSort(arr) {
    for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
        let key = arr[i];
        let j = i - 1;

        // 현재 키와 정렬된 부분을 비교하여 위치 찾기
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];  // 위치 이동
            j--;
        }
        arr[j + 1] = key;  // 위치 삽입
    }
    return arr;
}

// 테스트
const input = [5, 2, 9, 1, 5, 6];
console.log(insertionSort(input));  // [1, 2, 5, 5, 6, 9]
    

4.1. 코드 설명

위 코드는 다음과 같은 구조로 되어 있습니다:

  • for 루프: 배열의 두 번째 요소부터 (인덱스 1) 시작하여 배열의 마지막 요소까지 반복합니다.
  • key 변수: 현재 기준이 되는 요소입니다. 이 값을 정렬된 배열에 삽입하게 됩니다.
  • while 루프: 현재 요소(키)와 정렬된 부분(왼쪽)과 비교하여 위치를 찾습니다. 현재 기준이 되는 값보다 큰 요소를 오른쪽으로 이동시킵니다.
  • 각 요소를 적절한 위치에 삽입하고, 최종적으로 정렬된 배열을 반환합니다.

5. 성능 분석

삽입 정렬의 성능은 입력 데이터의 구성에 따라 달라지지만, 배열의 길이 n에 대해 평균적으로 O(n²) 속도를 가집니다. 매우 간단하지만, 큰 데이터셋에 대해선 성능이 좋지 않으므로 실무에서는 다른 정렬 알고리즘과 함께 사용하는 것이 일반적입니다.

6. 삽입 정렬의 장점과 단점

6.1. 장점

  • 쉽게 구현할 수 있다.
  • 데이터가 거의 정렬된 경우에 매우 빠르다.
  • 메모리 사용량이 적고, 추가적인 공간이 필요 없다.
  • 안정적인 정렬 알고리즘이다.

6.2. 단점

  • 큰 데이터셋에 대해서는 비효율적이다.
  • 시간 복잡도가 O(n²)로 최악의 경우에 성능이 좋지 않다.

7. 결론

이번 포스트를 통해 삽입 정렬에 대해 알아보았습니다. 간단한 정렬 알고리즘이지만, 그 구조와 작동 방식을 이해하고 활용하는 것은 매우 유용합니다. 특히, 자바스크립트로 고급 알고리즘을 작성할 때 기초가 되는 알고리즘이므로 꼭 알고 있어야 할 내용입니다. 다음 강좌에서는 다른 정렬 알고리즘과 성능 비교를 통해 여러분의 알고리즘 지식을 한층 더 확장해보도록 하겠습니다!

8. 참고 자료

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 리프 노드의 개수 구하기

1. 문제 정의

이 문제는 이진 트리(binary tree)에서 리프 노드의 개수를 구하는 것입니다. 리프 노드는 자식 노드가 없는 노드를 의미합니다. 자식 노드가 없는 노드의 개수를 세는 것은 트리의 구조를 이해하고 탐색 알고리즘을 활용하는 좋은 연습입니다. 이 문제를 해결하기 위해 재귀(Recursive) 또는 비재귀(Iterative) 방식으로 접근할 수 있습니다.

2. 문제 예시

다음과 같은 이진 트리가 주어졌다고 가정해보겠습니다:

             1
            / \
           2   3
          / \
         4   5
        

위 트리의 리프 노드는 4와 5, 3 총 3개입니다. 이와 같은 트리를 입력으로 받아 리프 노드의 개수를 반환해야 합니다.

3. 알고리즘 접근 방식

리프 노드의 개수를 구하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 우리가 사용할 가장 일반적인 방법은 재귀를 이용한 DFS(Depth-First Search)입니다. 이 방법은 트리를 깊이 우선으로 탐색하면서 리프 노드를 찾고, 이를 카운트하는 방식입니다.

4. 알고리즘 설명

다음은 리프 노드의 개수 구하는 알고리즘의 기본 구상입니다:

  1. 입력으로 주어진 노드가 null인지 확인한다. null이라면, 0을 반환한다.
  2. 노드가 리프 노드라면(즉, 왼쪽과 오른쪽 자식이 모두 null이라면) 1을 반환한다.
  3. 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리를 재귀적으로 호출하여 각각의 리프 노드 개수를 구한다.
  4. 왼쪽과 오른쪽 리프 노드의 개수를 합산하여 반환한다.

5. 자바스크립트 구현

다음은 위의 알고리즘을 자바스크립트를 사용해 구현한 코드입니다:

            
                class TreeNode {
                    constructor(value) {
                        this.value = value;
                        this.left = null;
                        this.right = null;
                    }
                }

                function countLeafNodes(node) {
                    // 베이스 케이스: null 노드
                    if (node === null) {
                        return 0;
                    }
                    // 리프 노드 조건
                    if (node.left === null && node.right === null) {
                        return 1;
                    }
                    // 재귀 호출로 리프 노드 개수 세기
                    return countLeafNodes(node.left) + countLeafNodes(node.right);
                }

                // 예시 트리 구성
                const root = new TreeNode(1);
                root.left = new TreeNode(2);
                root.right = new TreeNode(3);
                root.left.left = new TreeNode(4);
                root.left.right = new TreeNode(5);

                console.log(countLeafNodes(root)); // Expected output: 3
            
        

6. 알고리즘 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 트리의 모든 노드를 한 번씩 방문해야 하기 때문입니다. 여기서 n은 노드의 수를 의미합니다. 공간 복잡도는 최악의 경우 O(h)로, h는 트리의 높이를 의미합니다. 이는 재귀 호출 스택의 깊이에 따른 것입니다.

만약 트리가 비어있거나 모든 노드가 한 쪽으로 치우쳐 있다면, 스택 깊이가 증가할 수 있습니다. 트리가 균형잡혀 있다면, 높이는 log(n)이 됩니다.

7. 비재귀적 방법

비재귀적 방법으로 DFS를 구현할 수도 있습니다. 스택을 사용하여 현재 노드를 추적하고, 자식 노드가 없는 노드를 카운트하는 방식입니다. 아래는 비재귀적 구현의 예시입니다:

            
                function countLeafNodesIterative(root) {
                    if (root === null) {
                        return 0;
                    }

                    let stack = [root];
                    let leafCount = 0;

                    while (stack.length > 0) {
                        let node = stack.pop();

                        // 노드가 리프 노드인지 확인
                        if (node.left === null && node.right === null) {
                            leafCount++;
                        }

                        // 자식 노드를 스택에 추가
                        if (node.right !== null) {
                            stack.push(node.right);
                        }
                        if (node.left !== null) {
                            stack.push(node.left);
                        }
                    }

                    return leafCount;
                }

                console.log(countLeafNodesIterative(root)); // Expected output: 3
            
        

8. 결론

이 강좌에서는 이진 트리에서 리프 노드를 구하는 방법에 대해 살펴보았습니다. 재귀적 및 비재귀적 방법을 모두 사용하여 접근할 수 있음을 확인했습니다. 이 문제를 해결함으로써 트리 데이터 구조와 DFS 탐색 알고리즘을 보다 깊이 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 알고리즘의 성능 분석을 통해 효율성을 고려하며 문제를 풀어보는 것이 데이터 구조와 알고리즘 학습에 중요하다는 점을 강조하고 싶습니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 조합 알아보기

1. 서론

취업을 준비하면서 많은 개발자들이 알고리즘 문제를 풀기 위한 코딩테스트를 준비합니다. 특히 자바스크립트를 사용하는 경우, 조합(combination) 문제는 자주 등장하는 주제 중 하나입니다. 조합은 주어진 집합에서 특정 개수의 원소를 선택할 때 어떤 방식으로 선택할 수 있는지를 다룹니다. 이 글에서는 조합의 개념을 명확히 하고, 이를 활용한 알고리즘 문제를 제시하여 해결 과정을 상세히 설명하겠습니다.

2. 조합의 개념

조합은 순서에 상관없이 특정 개수의 원소를 선택하는 방법을 의미합니다. 예를 들어, {A, B, C}라는 집합에서 2개를 선택하는 조합은 {A, B}, {A, C}, {B, C} 이렇게 총 3가지입니다. 조합은 다음과 같은 수학적 공식을 통해 계산할 수 있습니다.

  • nCk = n! / (k! * (n-k)!)

여기서 n은 집합의 크기, k는 선택할 원소의 개수, !는 팩토리얼을 의미합니다.

3. 알고리즘 문제

문제: 조합의 합

주어진 정수 배열 arr와 정수 target가 있습니다. 배열에서 원소를 조합하여 target과 같은 합을 만들 수 있는 모든 조합을 구하시오. 각 조합은 원소의 순서를 다르게 하더라도 동일한 조합으로 취급합니다.

입력 예시

  • arr = [2, 3, 6, 7]
  • target = 7

출력 예시

  • 결과: [[7], [2, 2, 3]]

4. 문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해 재귀함수와 백트래킹(Backtracking) 기법을 사용할 수 있습니다. 함수를 설계할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

  • 현재 선택한 원소의 합이 target과 같으면 해당 조합을 저장합니다.
  • 현재 선택한 원소의 합이 target을 초과하면 함수를 종료합니다.
  • 각 원소를 반복적으로 선택하면서 조합을 만듭니다.

4.1. 자바스크립트 코드


function combinationSum(arr, target) {
    const results = [];
    
    function backtrack(start, path, sum) {
        if (sum === target) {
            results.push([...path]);
            return;
        }
        if (sum > target) {
            return;
        }
        
        for (let i = start; i < arr.length; i++) {
            path.push(arr[i]);
            backtrack(i, path, sum + arr[i]);
            path.pop();
        }
    }
    
    backtrack(0, [], 0);
    return results;
}

const arr = [2, 3, 6, 7];
const target = 7;
console.log(combinationSum(arr, target));

    

4.2. 코드 분석

위 코드는 다음과 같은 단계를 통해 문제를 해결합니다.

  1. 함수 정의: combinationSum 함수를 정의하고, 내부에 backtrack 함수를 선언하여 조합을 생성합니다.
  2. 재귀 호출: 각 원소를 선택한 후, 그 원소를 포함한 조합을 계속해서 재귀적으로 탐색합니다. 이때 start라는 변수를 사용하여 이미 선택한 원소를 다시 선택하지 않도록 합니다.
  3. 합 비교: 현재까지의 합 sumtarget과 동일할 경우, 현재의 조합 path를 결과 배열에 추가합니다.
  4. 백트래킹: 재귀 호출 후, 선택한 원소를 제거하고 다음 원소로 이동합니다.

5. 시간 복잡도

이 문제의 시간 복잡도는 최악의 경우 O(2^n)입니다. 각 원소를 포함할지 말지를 결정하는데, 이로 인해 모든 가능한 조합을 탐색하기 때문입니다. 비록 최악의 경우가 존재하더라도, 조합의 개수가 다소 적을 경우 이러한 방법으로도 문제를 해결할 수 있습니다.

6. 결론

오늘은 자바스크립트를 사용하여 조합 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 조합의 개념을 이해하고, 백트래킹을 통한 재귀적 접근 방식을 통해 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여주었습니다. 코딩테스트에서 조합 문제는 빈번히 등장하기 때문에, 이러한 문제들에 대한 이해와 연습이 필요합니다. 다양한 문제를 풀어보며 실력을 키우시길 바랍니다.

7. 참고 자료

  • LeetCode – 알고리즘 문제 풀이 플랫폼
  • GeeksforGeeks – 다양한 자료구조와 알고리즘 강의