자바스크립트 코딩테스트 강좌, Ax + By = C

코딩 테스트는 소프트웨어 개발자로서의 역량을 가늠하는 중요한 단계입니다. 특히 알고리즘 문제는 문제 해결 능력과 창의성을 테스트하는 좋은 방법입니다. 이번 강좌에서는 자바스크립트를 활용하여 가장 기초적인 선형 방정식의 해를 찾는 문제를 풀어보겠습니다. 주어진 수식 Ax + By = C의 해를 찾아보는 과정입니다.

문제 정의

문제는 다음과 같습니다:

정수 A, B, C가 주어졌을 때, Ax + By = C를 만족하는 모든 정수 쌍 (x, y)를 구하시오. 단, x와 y는 0 이상이어야 하며, 최대 10000까지만 허용한다.

문제 분석

이 문제는 간단한 선형 방정식의 해를 찾는 문제로, 두 변수 x와 y에 대해 다음 조건을 만족해야 합니다:

  • Ax + By = C
  • 0 ≤ x, y ≤ 10000

이 문제를 해결하기 위해 반복문을 사용하여 가능한 모든 x값을 대입한 후 대응하는 y값을 계산하여 조건을 만족하는지 확인하면 됩니다.

해결 전략

1. x를 0부터 10000까지 반복합니다.

2. 각 x에 대해 y를 계산합니다:

y = (C - Ax) / B

3. y가 0 이상이고 정수인지 확인합니다.

4. 조건을 만족하는 모든 (x, y) 쌍을 저장합니다.

자바스크립트 코드 구현

이제 위의 전략을 바탕으로 자바스크립트를 사용하여 코드를 구현해보겠습니다. 아래는 코드의 예시입니다:

function findSolutions(A, B, C) {
    const solutions = [];
    
    for (let x = 0; x <= 10000; x++) {
        // B가 0인 경우를 처리
        if (B === 0) {
            if (A * x === C) {
                solutions.push([x, 0]);
            }
            continue;
        }
        
        const y = (C - A * x) / B;

        // y가 정수인지 확인하고 0 이상인지 확인
        if (y >= 0 && Number.isInteger(y)) {
            solutions.push([x, y]);
        }
    }
    
    return solutions;
}

// 예시 실행
const A = 1, B = 2, C = 3;
const result = findSolutions(A, B, C);
console.log(result); // [ [ 0, 1 ], [ 1, 1 ], [ 3, 0 ] ]

코드 설명

위의 자바스크립트 함수 findSolutions는 아래와 같은 단계로 동작합니다:

  1. solutions 배열을 만들어 결과를 저장합니다.
  2. 0부터 10000까지 x에 대해 반복합니다.
  3. x에 대해 y를 계산합니다. 이때 B가 0인지도 체크하며, B가 0인 경우는 예외 처리합니다.
  4. y가 0 이상이며 정수인지 확인한 후, 조건을 만족하면 (x, y) 쌍을 solutions 배열에 추가합니다.
  5. 모든 반복이 끝나면 solutions 배열을 리턴합니다.

테스트 케이스

이제 몇 가지 테스트 케이스를 통해 위의 함수가 잘 작동하는지 확인해보겠습니다.

console.log(findSolutions(1, 2, 3)); // [ [ 0, 1 ], [ 1, 1 ], [ 3, 0 ] ]
console.log(findSolutions(2, 3, 6)); // [ [ 0, 2 ], [ 3, 0 ] ]
console.log(findSolutions(0, 1, 5)); // [ [ 0, 5 ] ]
console.log(findSolutions(1, 0, 5)); // [ [ 5, 0 ] ]
console.log(findSolutions(0, 0, 0)); // [ [ 0, 0 ] ]

결론

이 글에서는 주어진 선형 방정식 Ax + By = C의 해를 구하는 알고리즘을 자바스크립트를 통해 구현해보았습니다. 문제를 접근하기 위해 각 단계별로 로직을 세분화하여 작성하였고, 다양한 테스트 케이스를 통해 함수가 올바르게 작동하는지 확인하였습니다. 이러한 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되는 유형으로, 알고리즘 사고방식을 기르는 데 큰 도움이 됩니다. 앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 통해 여러분의 코딩 실력을 한 단계 끌어올리길 바랍니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 카드 게임

작성자: 조광형

작성일: [날짜]

1. 소개

코딩테스트는 소프트웨어 개발자 채용 과정의 중요한 부분으로, 알고리즘 문제 풀이 능력을 평가합니다. 이번 강좌에서는 자바스크립트로 카드 게임 관련 문제를 해결하는 과정을 자세히 살펴보겠습니다. 카드 게임은 많은 사람들에게 익숙한 형태의 게임이며, 이를 통해 기본적인 알고리즘 사고를 할 수 있는 기회를 제공합니다. 자바스크립트는 웹 기반 환경에서 주로 사용되기 때문에, 많은 직무에서 자바스크립트 능력을 요구합니다.

2. 문제 설명

다음은 카드 게임과 관련된 알고리즘 문제입니다.

문제: 카드 정리하기

당신은 N장의 카드가 있는 카드 게임을 하고 있습니다. 각 카드는 1부터 N까지의 유일한 번호가 적혀 있습니다. 당신의 목표는 카드의 번호를 정렬하여 가장 작은 숫자부터 가장 큰 숫자까지 순서대로 나열하는 것입니다. 하지만 카드의 개수는 많아서 수작업으로 하기에는 힘든 상황입니다.

주어진 카드 배열을 정렬하는 함수를 작성하세요. 이 함수는 배열의 길이를 입력으로 받고, 정렬된 배열을 출력해야 합니다.

예제:

  • 입력: [3, 1, 4, 2]
  • 출력: [1, 2, 3, 4]

3. 문제 접근법

이 문제를 풀기 위해 다음과 같은 단계를 진행하겠습니다:

  1. 입력받은 배열의 요소를 분석하여 어떤 정렬 알고리즘이 가장 적합한지 결정합니다.
  2. 선택한 정렬 알고리즘을 자바스크립트 코드로 구현합니다.
  3. 도출된 결과를 테스트 케이스를 통해 검증합니다.

4. 코드 구현

자바스크립트에서 사용할 수 있는 다양한 정렬 알고리즘이 있습니다. 자주 사용되는 정렬 알고리즘은 다음과 같습니다:

  • 버블 정렬
  • 선택 정렬
  • 삽입 정렬
  • 퀵 정렬
  • 병합 정렬
  • 자바스크립트 내장 정렬 메서드 (sort)

이번에는 자바스크립트의 내장 메서드인 sort()를 사용하여 문제를 해결하겠습니다.

function sortCards(cards) {
            return cards.sort((a, b) => a - b);
        }
        
        // 테스트
        const unsortedCards = [3, 1, 4, 2];
        const sortedCards = sortCards(unsortedCards);
        console.log(sortedCards);  // [1, 2, 3, 4]
        

5. 코드 설명

위에서 구현한 sortCards 함수는 주어진 카드 배열을 정렬하는 기능을 합니다. 이 함수는 다음의 단계를 포함합니다:

  1. cards.sort((a, b) => a - b): sort() 메서드를 사용하여 카드 배열을 정렬합니다. 이 메서드는 기본적으로 문자열 정렬을 수행하므로, 숫자 정렬을 위해 콜백 함수를 제공합니다.
  2. 콜백 함수는 두 인자 ab를 비교하여 그 결과에 따라 순서를 결정합니다. a - b의 값이 음수일 경우 ab보다 앞에 오는 것으로 간주합니다.
  3. 정렬된 배열을 반환합니다.

6. 테스트 케이스

함수의 정확성을 검증하기 위해 다양한 테스트 케이스를 실행해봅시다.

function testSortCards() {
            console.assert(JSON.stringify(sortCards([3, 1, 4, 2])) === JSON.stringify([1, 2, 3, 4]), "Test Case 1 Failed");
            console.assert(JSON.stringify(sortCards([10, 5, 3, 8])) === JSON.stringify([3, 5, 8, 10]), "Test Case 2 Failed");
            console.assert(JSON.stringify(sortCards([-1, 0, 1])) === JSON.stringify([-1, 0, 1]), "Test Case 3 Failed");
            console.assert(JSON.stringify(sortCards([4, 4, 4])) === JSON.stringify([4, 4, 4]), "Test Case 4 Failed");
            console.log("All test cases pass");
        }
        
        testSortCards();

위의 testSortCards 함수는 여러 시나리오에 대한 테스트를 포함하고, 각 테스트가 실패할 경우 어떤 테스트 케이스에서 실패했는지 출력합니다.

7. 성능 고려 사항

자바스크립트의 sort() 메서드는 평균적으로 O(n log n)의 시간 복잡도를 가지고 있습니다. 따라서 대규모 데이터 세트에 대해서도 탁월한 성능을 발휘합니다. 그러나, 만약 직접 구현한 정렬 알고리즘을 사용할 경우, 그 성능은 구현에 따라서 상이할 수 있습니다. 특히, 버블 정렬이나 선택 정렬과 같은 비효율적인 알고리즘은 대량의 데이터 처리 시 성능 저하를 일으킬 수 있으므로, 효율적인 알고리즘을 선택하는 것이 좋습니다.

8. 결론

이번 강좌에서는 카드 게임 문제를 해결하기 위해 자바스크립트를 사용하여 구현하고, 문제에 대한 접근법 및 코드를 자세히 살펴보았습니다. 자바스크립트의 내장 정렬 메서드인 sort()를 통해 간단하게 문제를 해결할 수 있음을 확인했습니다. 알고리즘 문제는 다소 어려운 도전일 수 있지만, 다양한 방식을 시도해보고 경험을 쌓아가는 과정이 중요합니다. 앞으로도 문제를 해결하는 데에 있어 여러 알고리즘과 데이터를 활용해 보시길 추천드립니다.

이 글이 도움이 되었기를 바라며, 코딩테스트 준비에 많은 성과가 있기를 기원합니다!

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 내림차순으로 자릿수 정렬하기

문제 정의

다음 문제를 해결하세요. 주어진 정수를 내림차순으로 정렬하여 그 숫자들을 하나의 정수로 반환하는 함수를 구현해야 합니다. 예를 들어, 입력으로 42145가 주어진다면 54421을 반환해야 합니다.

입력

  • 하나의 정수 n (0 ≤ n ≤ 1,000,000,000)

출력

  • 내림차순으로 정렬된 정수

접근 방법

문제를 해결하기 위해 아래의 단계를 따릅니다:

  1. 주어진 정수를 문자열로 변환한다.
  2. 문자열을 배열로 변환하고, 각 자릿수를 배열에 담는다.
  3. 배열을 내림차순으로 정렬한다.
  4. 정렬된 배열을 다시 문자열로 합친 후, 정수로 변환하여 반환한다.

코드 구현

아래는 위의 접근 방법을 코드로 구현한 예제입니다:


function sortDigitsDescending(n) {
    // 1단계: 정수를 문자열로 변환
    const strNum = n.toString();
    
    // 2단계: 문자열을 배열로 변환
    const digitsArray = strNum.split('');
    
    // 3단계: 배열을 내림차순으로 정렬
    digitsArray.sort((a, b) => b - a);
    
    // 4단계: 정렬된 배열을 문자열로 합치고 정수로 변환
    const sortedNumber = parseInt(digitsArray.join(''), 10);
    
    return sortedNumber;
}

코드 설명

위의 코드는 아래와 같은 방식으로 작동합니다:

  • 함수 sortDigitsDescending(n)는 정수 n를 매개변수로 받습니다.
  • toString() 메서드를 사용하여 숫자를 문자열로 변환합니다.
  • split('') 메서드를 통해 문자열의 각 자릿수를 배열로 분리합니다.
  • sort() 메서드는 내림차순으로 배열의 요소를 정렬합니다. 자릿수로 문자열을 비교하기 위해 각각을 숫자로 변환하여 비교합니다.
  • join('') 메서드를 사용해 정렬된 배열을 다시 하나의 문자열로 합친 후, parseInt()를 통해 정수로 변환하여 반환합니다.

테스트 케이스

이제 작성한 함수를 다양한 테스트 케이스로 검증해볼 필요가 있습니다:


console.log(sortDigitsDescending(42145)); // 54421
console.log(sortDigitsDescending(123456789)); // 987654321
console.log(sortDigitsDescending(0)); // 0
console.log(sortDigitsDescending(10000)); // 10000
console.log(sortDigitsDescending(9876543210)); // 9876543210

성능 고려사항

이 알고리즘은 입력값 길이에 따라 O(n log n)의 시간복잡도를 가집니다. 여기서 n은 자릿수의 수입니다. 자릿수를 정렬하는 과정에서 JavaScript의 내부 정렬 알고리즘이 이용되는데, 이는 최악의 경우 O(n log n) 성능을 보장합니다.

결론

우리는 주어진 정수를 내림차순으로 자릿수 정렬하기 위한 알고리즘을 성공적으로 구현했습니다. 이 과정에서 자바스크립트의 문자열 및 배열 메서드를 활용하여 문제를 간단하고 효율적으로 해결할 수 있었습니다. 알고리즘 문제를 해결하는 과정에서 중요한 점은 문제를 세분화하여 접근하는 것과, 각 단계에서의 코드 작성을 명확히 하는 것입니다. 앞으로 다양한 알고리즘 문제를 해결하면서 이와 같은 접근 방법을 활용해 보세요.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 미로 탐색하기

안녕하세요! 이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용한 알고리즘 문제, 특히 “미로 탐색하기”에 대해 깊이 있는 해설을 진행하겠습니다. 코딩테스트에서 빈번히 등장하는 문제 유형 중 하나로, 주어진 미로에서 출발점에서 도착점까지의 경로를 찾는 것이 목표입니다. 이 문제는 BFS(너비 우선 탐색) 또는 DFS(깊이 우선 탐색)와 같은 그래프 탐색 알고리즘을 적용하여 해결할 수 있습니다.

문제 설명

문제: 주어진 2차원 배열로 구성된 미로에서 시작점 (start)에서 도착점 (end)까지 도달할 수 있는 경로가 존재하는지 확인하세요. 미로에서의 경로는 ‘0’ (이동 가능한 공간)을 따라갈 수 있으며, ‘1’ (장애물)은 지나갈 수 없습니다.

예를 들어, 다음과 같은 미로가 주어졌다고 가정합니다:

[
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0]
]

시작점은 (0, 0)이고 도착점은 (4, 4)입니다. 즉, 미로를 탐색하여 (0, 0)에서 (4, 4)까지 갈 수 있는 경로가 존재하는지를 알아내야 합니다.

입력 및 출력

  • 입력: 2차원 배열 (maze), 시작점 (start), 도착점 (end)
  • 출력: 경로 존재 여부 (true/false)

문제 풀이 접근법

이 문제를 해결하기 위해 BFS(너비 우선 탐색) 또는 DFS(깊이 우선 탐색) 알고리즘을 사용할 수 있습니다. BFS는 최단 경로를 찾는 데 적합하지만, 이 문제에서는 경로의 존재 여부만 확인할 것이므로 DFS를 통해도 문제를 해결할 수 있습니다.

알고리즘 설명

1. **기본 설정**: 미로를 탐색하기 위해 다음과 같은 과정이 필요합니다.

  1. 탐색할 모든 노드를 스택에 추가합니다 (DFS의 경우).
  2. 탐색한 노드는 방문한 위치로 표시하여 중복 탐색을 방지합니다.
  3. 현재 위치에서 이동할 수 있는 모든 방향 (상, 하, 좌, 우)으로 진행합니다.
  4. 목표 위치에 도달하면 true를 반환합니다.
  5. 모든 경로를 탐색하고도 목표에 도달하지 못하면 false를 반환합니다.

자바스크립트 구현

이제 위의 알고리즘을 자바스크립트로 구현해 보겠습니다. 아래는 미로 탐색을 위한 DFS 알고리즘의 구체적인 코드입니다:


function isPathExist(maze, start, end) {
    const rows = maze.length;
    const cols = maze[0].length;

    // 이동 방향 배열 (상, 하, 좌, 우)
    const directions = [
        [-1, 0], // 상
        [1, 0],  // 하
        [0, -1], // 좌
        [0, 1]   // 우
    ];

    // 스택 초기화 및 방문 배열 설정
    const stack = [start];
    const visited = Array.from({ length: rows }, () => Array(cols).fill(false));
    visited[start[0]][start[1]] = true;

    // DFS 탐색
    while (stack.length > 0) {
        const [x, y] = stack.pop();

        // 도착점에 도달한 경우
        if (x === end[0] && y === end[1]) {
            return true;
        }

        // 각 방향으로 이동
        for (const [dx, dy] of directions) {
            const newX = x + dx;
            const newY = y + dy;

            // 범위 체크 및 방문 확인
            if (newX >= 0 && newX < rows && newY >= 0 && newY < cols &&
                maze[newX][newY] === 0 && !visited[newX][newY]) {
                visited[newX][newY] = true;
                stack.push([newX, newY]);
            }
        }
    }

    // 도달할 수 없는 경우
    return false;
}

// 테스트
const maze = [
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0]
];
console.log(isPathExist(maze, [0, 0], [4, 4])); // true

코드 설명

위의 코드는 DFS(깊이 우선 탐색)를 이용하여 주어진 미로에서 시작점에서 도착점까지의 경로를 찾는 과정을 구현하고 있습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

  1. 초기 설정: 먼저, 미로의 행과 열의 수를 초기화하고 이동 방향을 배열로 설정합니다. 이동할 수 있는 방향은 상, 하, 좌, 우의 네 방향입니다.
  2. 스택 및 방문 배열 초기화: DFS를 위해 스택을 이용하여 경로를 탐색하고, 방문한 위치는 ‘true’로 표시합니다.
  3. DFS 반복: 스택에서 위치를 pop하여 현재 위치를 가져와 도착점인지 확인합니다. 도착점에 도달하면 true를 반환합니다.
  4. 이동 가능성 체크: 이동 가능한 방향으로 각 방향을 모두 확인하고, 새 위치가 범위 내에 있으며, 장애물이 없고, 방문한 적이 없는 경우에만 스택에 추가합니다.

성능 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(V+E)입니다. 여기서 V는 정점의 수 (즉, 미로의 모든 위치)이고, E는 간선의 수 (즉, 각 위치에서 이동 가능한 방향의 수)입니다. 최악의 경우 모든 위치를 탐색해야 하므로 이 복잡도가 필요합니다. 공간 복잡도는 O(V)로, 방문 배열을 위한 공간이 필요하기 때문입니다.

마무리

이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 미로 탐색 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. DFS 알고리즘을 통해 미로의 경로 존재 여부를 확인할 수 있는 기초적인 코드와 기법을 배웠습니다. 이러한 유형의 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되므로, 다양한 변형 문제를 풀어보며 자신감을 키워보시기 바랍니다.

다음 강좌에서는 더 복잡한 미로 탐색 문제 또는 다른 유형의 알고리즘 문제를 다룰 예정이니, 많은 관심 부탁드립니다!

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 최소 공통 조상 구하기 2

문제 설명

이 문제는 두 노드의 최소 공통 조상(LCA, Lowest Common Ancestor)을 찾는 문제입니다.
주어진 이진 트리에서 두 개의 노드가 있을 때, 이 두 노드의 공통 조상을 찾는 것입니다.

입력 형식

  • 이진 트리의 루트 노드가 주어집니다.
  • 두 개의 노드 값이 주어집니다.

출력 형식

  • 주어진 두 노드의 최소 공통 조상의 값이나, 없는 경우에는 -1을 출력합니다.

문제 예시

    입력:
        1
       / \
      2   3
     / \
    4   5

    노드 4와 5의 LCA는 2 입니다.
  
    입력:
        1
       / \
      2   3
     / \
    4   5

    노드 4와 3의 LCA는 1 입니다.

    입력:
        1
       / \
      2   3
     / \
    4   5

    노드 6과 7의 LCA는 -1입니다.
    

문제 풀이

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 단계로 접근합니다:

  1. 이진 트리 구조 정의:
    먼저, 트리의 구조를 나타내기 위해 노드 클래스를 정의합니다. 이 클래스는 노드의 값을 갖고,
    왼쪽 및 오른쪽 자식 노드를 참조하는 속성을 가집니다.
  2. 재귀적 접근:
    최소 공통 조상을 찾기 위해, 트리를 재귀적으로 탐색합니다.
    현재 노드가 ${p} 또는 ${q}에 해당되면, 현재 노드를 반환합니다.
  3. 좌우 서브트리 확인:
    왼쪽 서브트리 및 오른쪽 서브트리에서 각각 LCA를 찾고, 두 결과가 모두 존재하는 경우
    현재 노드가 LCA입니다.
  4. 결과 반환:
    두 노드가 발견된 경우 현재 노드를 반환하고, 그렇지 않은 경우 null을 반환합니다.

자바스크립트 코드 구현


// 이진 트리 노드 클래스 정의
class TreeNode {
    constructor(value) {
        this.value = value;
        this.left = null;
        this.right = null;
    }
}

// 최소 공통 조상 찾기 함수
function findLCA(root, p, q) {
    // 베이스 케이스: 현재 노드가 null일 경우
    if (root === null) {
        return null;
    }
    
    // 만약 현재 노드가 p 혹은 q일 경우 현재 노드를 반환
    if (root.value === p || root.value === q) {
        return root;
    }
    
    // 좌측과 우측 서브트리에서 LCA 찾기
    const leftLCA = findLCA(root.left, p, q);
    const rightLCA = findLCA(root.right, p, q);
    
    // 만약 왼쪽과 오른쪽 모두에서 결과가 존재할 경우 현재 노드가 LCA
    if (leftLCA && rightLCA) {
        return root;
    }
    
    // 하나의 서브트리에서만 LCA를 찾으면 그 결과를 반환
    return leftLCA !== null ? leftLCA : rightLCA;
}

// 사용 예시
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);

const node1 = 4;
const node2 = 5;
const lca = findLCA(root, node1, node2);
console.log(lca ? lca.value : -1); // 결과: 2
    

결론

최소 공통 조상 찾기는 이진 트리에서 중요한 탐색 문제입니다.
다양한 트리 구조와 노드에 대해 재귀적 접근을 통해 효율적인 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다.
이 방법은 여러 가지 상황에서 유용하게 사용될 수 있으며,
재귀적 사고와 트리 탐색 이해에 큰 도움을 줄 것입니다.

추가 과제

아래의 추가 과제를 풀어보세요!

  • 주어진 노드가 존재하지 않는 경우에 대해 처리하는 로직을 추가하세요.
  • 이진 탐색 트리에서 LCA를 찾는 최적화된 방법을 연구하고 구현해보세요.
  • 다양한 트리 구조를 시각화할 수 있는 함수도 구현해보세요.

참고 자료