[카테고리:] 자바스크립트 코딩테스트 강좌

코딩 테스트는 요즘 많은 기업에서 필수적으로 진행하는 과정입니다. 특히 자바스크립트는 웹 개발에서 많이 사용되는 프로그래밍 언어로, 기하학적 문제를 통해 알고리즘에 대한 이해도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 자바스크립트로 해결할 수 있는 기하학적 알고리즘 문제를 소개하고, 그 풀이 과정을 자세히 설명하겠습니다.

문제 설명

다음은 직사각형이 주어진 경우, 두 개의 점이 이 직사각형 내부에 있는지를 판단하는 문제입니다.

문제: 직사각형 내부 점 판별하기

주어진 직사각형의 좌측 하단 꼭지점의 좌표는 (x1, y1)이고, 우측 상단 꼭지점의 좌표는 (x2, y2)입니다. 또한 두 개의 점 A(xA, yA)와 B(xB, yB)가 있을 때, 이 점들이 직사각형 내부에 있는지를 판별하는 함수를 작성하세요.

입력

• 직사각형의 좌측 하단 꼭지점: (x1, y1)
• 직사각형의 우측 상단 꼭지점: (x2, y2)
• 점 A: (xA, yA)
• 점 B: (xB, yB)

출력

각 점이 직사각형 내부에 있는 경우 true를, 아닌 경우 false를 반환하는 함수를 작성하세요. 두 점 모두 내부에 있을 경우 true, 그 외의 경우 false를 반환합니다.

풀이 과정

이제 이 문제를 해결하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.

1단계: 문제 이해하기

우리는 주어진 직사각형의 꼭지점 좌표를 가지고 있고, 각 점의 좌표를 확인해야 합니다. 직사각형 내부의 조건은 다음과 같습니다:

• x1 < xA < x2
• y1 < yA < y2
• x1 < xB < x2
• y1 < yB < y2

위 조건을 모두 만족해야 각 점은 직사각형 내부에 존재해야 합니다.

2단계: 함수 작성하기

다음은 이를 바탕으로 작성한 자바스크립트 코드입니다.

function isPointInsideRectangle(x1, y1, x2, y2, xA, yA, xB, yB) {
    const isAInside = (x1 < xA && xA < x2) && (y1 < yA && yA < y2);
    const isBInside = (x1 < xB && xB < x2) && (y1 < yB && yB < y2);
    
    return isAInside && isBInside;
}

// 테스트
const result = isPointInsideRectangle(0, 0, 10, 10, 5, 5, 5, 5); // true
console.log(result);
    

3단계: 테스트 및 검증

이제 함수를 테스트해봅시다. 우리는 직사각형의 좌측 하단 꼭지점이 (0,0)이고 우측 상단 꼭지점이 (10,10)인 경우, (5,5)라는 점이 내부에 있는지 확인했습니다.

위의 예시에서는 두 점이 동일한 (5,5)이므로 함수는 true를 반환합니다. 그러나 한 점이 직사각형 외부에 있을 경우 false를 반환해야 합니다.

4단계: 다양한 케이스 확인하기

우리는 여러 가지 케이스를 통해 함수를 검증할 수 있습니다. 다음은 추가적인 테스트 예시입니다.

// 케이스 1: 두 점 모두 내부
console.log(isPointInsideRectangle(0, 0, 10, 10, 1, 1, 2, 2)); // true

// 케이스 2: 하나의 점만 내부
console.log(isPointInsideRectangle(0, 0, 10, 10, 1, 1, 11, 11)); // false

// 케이스 3: 두 점 모두 외부
console.log(isPointInsideRectangle(0, 0, 10, 10, -1, -1, 11, 11)); // false

// 케이스 4: 직사각형의 경계에 위치
console.log(isPointInsideRectangle(0, 0, 10, 10, 0, 5, 5, 10)); // false
    

마무리

이제 우리는 자바스크립트를 사용하여 주어진 직사각형 내부에 점들이 있는지를 판별하는 함수를 완성했습니다. 이와 같은 기하 문제는 알고리즘적 사고를 기르는 데 큰 도움이 되며, 코딩 테스트에서 빈번하게 출제되는 유형이기도 합니다.

이 글을 통해 기하 문제의 기본적인 이해와 적용 방법을 익히셨기를 바랍니다. 앞으로도 다양한 알고리즘 문제에 도전해 보시기 바랍니다!

안녕하세요! 오늘은 자바스크립트로 코딩테스트 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이번 강좌의 주제는 ‘K번째 수 구하기’입니다. 이 문제를 통해 우리는 배열의 정렬 및 특정 인덱스의 값을 찾는 방법을 배울 것입니다. 문제의 내용과 해결 과정을 단계 별로 살펴보겠습니다.

문제 설명

주어진 배열에서 특정 조건을 만족하는 K번째 수를 찾아야 합니다. 구체적인 문제 설명은 아래와 같습니다.

문제: K번째 수 구하기

당신은 배열과 정수 K가 주어졌을 때, 배열을 오름차순으로 정렬한 후 K번째로 작은 수를 반환해야 합니다.

입력:
- 첫 번째 줄: 정수 N (배열의 길이), 정수 K (찾고자 하는 수의 위치)
- 두 번째 줄: N개의 정수로 이루어진 배열

출력:
- K번째 작은 수

예시

• 입력: 5 2
• 배열: [3, 1, 2, 5, 4]
• 출력: 2

위의 입력값에서, 배열을 오름차순으로 정렬하면 [1, 2, 3, 4, 5]가 되고, 2번째 수는 2입니다.

문제 해결 과정

문제를 푸는 데 필요한 단계는 다음과 같습니다.

1. 입력값을 읽고 배열과 K를 설정합니다.
2. 배열을 오름차순으로 정렬합니다.
3. K번째 인덱스의 값을 출력합니다.

1단계: 입력값 읽기

JavaScript의 경우, prompt 함수를 사용하여 입력값을 받을 수 있습니다. 하지만, 코딩테스트 플랫폼에서는 주로 표준 입력을 통해 값을 읽어옵니다. 여기서는 배열을 직접 선언하여 테스트하도록 하겠습니다.

const arr = [3, 1, 2, 5, 4];
const K = 2; // K번째 수

2단계: 배열 정렬

자바스크립트에서는 배열을 정렬하기 위해 sort 메소드를 사용할 수 있습니다. 이 메소드는 기본적으로 문자열 정렬을 하기 때문에, 숫자 정렬을 위해 콜백 함수를 제공해야 합니다.

arr.sort((a, b) => a - b);

위 코드는 배열을 오름차순으로 정렬합니다. 즉, 작은 수부터 큰 수로 나열합니다.

3단계: K번째 수 반환

배열 인덱스는 0부터 시작하므로, K번째 수를 가져오기 위해서는 K-1을 인덱스로 사용해야 합니다. 따라서 다음과 같이 할 수 있습니다.

const kthNumber = arr[K - 1];
console.log(kthNumber); // 출력

전체 코드

이제 모든 단계를 종합하여 전체 코드를 작성해보겠습니다.

function findKthNumber(arr, K) {
    // 배열을 오름차순으로 정렬
    arr.sort((a, b) => a - b);
    
    // K번째 수 반환 (K는 1-based 인덱스이므로 K-1 사용)
    return arr[K - 1];
}

// 테스트
const arr = [3, 1, 2, 5, 4]; // 예시 배열
const K = 2; // K번째 수
const result = findKthNumber(arr, K);
console.log(result); // 결과 출력: 2

결론

이번 강좌에서는 ‘K번째 수 구하기’ 문제를 해결해보았습니다. 배열을 정렬하고 특정 위치의 값을 찾는 과정에서 자바스크립트의 배열 메소드인 sort를 활용하는 방법을 배웠습니다. 알고리즘 문제를 풀 때에는 문제를 잘 이해하고, 작은 단위로 나누어 해결하는 것이 중요합니다. 다음에는 더 다양한 문제를 가지고 찾아오겠습니다. 감사합니다!

이 글에서는 자바스크립트를 이용한 코딩 테스트 문제 중 다리 놓기 문제를 다룰 것입니다. 이 문제는 조합(combination)의 개념을 활용해야 하며, 많은 응용이 가능합니다. 우리는 문제의 정의, 다양한 접근 방법, 그리고 그에 따른 해결 과정을 아주 상세히 살펴볼 것입니다.

문제 정의

문제: 한 강에 두 섬이 있습니다. 우리는 두 섬 사이에 다리를 놓으려 합니다. 이때 다리를 N개 놓을 수 있다고 할 때, 다리를 놓을 수 있는 방식은 몇 가지인지 구해야 합니다. 단, 다리들은 서로 간섭하지 않아야 하고, 다리를 놓을 위치는 양쪽 섬에 각각 존재합니다.

예제 입력/출력

• 입력: N = 3
• 출력: 5 (다리를 놓을 수 있는 방법의 수)

문제 분석

이 문제는 조합의 특성을 이해하는 데 기초가 됩니다. 다리의 위치는 두 섬의 정해진 위치에 놓아야 하므로, 다리의 선택이 서로 간섭하지 않도록 해야 합니다. 우리는 다리를 놓는 두 가지 섬을 각각 A, B라고 부르겠습니다. 각 섬에서 다리를 놓는 위치를 0부터 시작하는 인덱스로 표현할 수 있습니다.

접근 방법

조합 문제의 접근 방법은 여러 가지가 있습니다. 본 문제와 같은 경우 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 방법을 사용하면 좋아요. 먼저, 필요에 따라 기본 상황을 설정하고 이를 통해 더 복잡한 상황을 발전시켜 나가는 방식을 사용할 수 있습니다.

동적 프로그래밍 접근

다리 놓기 문제를 동적 프로그래밍으로 해결하기 위해 다음과 같은 점화식을 설정할 수 있습니다:

count(N) = count(N-1) + count(N-2)

여기서, count(N)은 N개의 다리를 놓는 데 가능한 방법의 수를 나타냅니다. 이 식의 의미는 다음과 같습니다:

N-1개의 다리를 놓은 경우에 마지막 다리를 놓는 경우 (하나의 다리만 추가)
• N-2개의 이미 다리를 놓은 경우에 새로운 두 개의 다리를 추가하는 경우

알고리즘 구현

이제 위의 점화식을 바탕으로 자바스크립트로 알고리즘을 구현해보겠습니다. 다음은 함수의 예시입니다:

function countWays(n) {
    if (n === 0) return 1; // 기본 경우: 다리를 놓지 않는 경우
    if (n === 1) return 1; // 기본 경우: 다리를 하나 놓는 경우

    let dp = new Array(n + 1);
    dp[0] = 1;
    dp[1] = 1;

    for (let i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }

    return dp[n];
}
    
let n = 3;
console.log(countWays(n)); // 결과: 5
    

코드 설명

위의 함수는 다음과 같은 단계로 작동합니다:

• n이 0일 경우 1을 반환하여 기본 경우를 처리합니다.
• n이 1일 경우에도 1을 반환하여 하나의 다리만 놓는 경우를 처리합니다.
• 그 후에는 다리의 수에 따라 배열 dp를 초기화하고, 점화식을 이용해 다리 놓기 경우의 수를 계산합니다.

시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다. 배열을 한 번 순회하며 결과를 계산하기 때문입니다. 공간 복잡도 역시 O(N)이며, 다리 수에 따른 경우의 수를 저장하기 위해 배열을 사용했기 때문입니다.

결론

이번 강좌를 통해 우리는 자바스크립트를 활용한 다리 놓기 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이 문제는 조합의 개념과 동적 프로그래밍을 이용한 최적화 접근법에 대한 이해를 돕는 데 큰 도움이 됩니다. 이러한 문제를 통해 기본적인 프로그래밍 기술을 확장하고, 다양한 알고리즘을 활용하는 능력을 키울 수 있기를 바랍니다. 앞으로도 더 많은 알고리즘 문제를 함께 풀어 나가기를 기대합니다!

안녕하세요! 이번 강좌에서는 자바스크립트 코딩테스트 문제 중 하나인 “정수를 1로 만들기” 문제를 다루어 보겠습니다. 이 문제는 다양한 알고리즘 기법을 통해 해결할 수 있으며, 코드 작성 과정과 접근 방법을 함께 살펴보겠습니다. 문제의 접근 방식, 알고리즘 구현, 테스트 케이스, 그리고 최적화 방법에 대해 깊이 있게 설명하겠습니다.

문제 설명

정수 x가 주어질 때, 다음의 두 가지 작업 중 하나를 수행하여 이 정수를 1로 만드는 최소 작업 횟수를 구하세요:

• 짝수인 경우: x → x / 2
• 홀수인 경우: x → x - 1

예를 들어, x = 8이라면 다음과 같은 과정을 통해 1로 만들 수 있습니다:

8 → 4 → 2 → 1
    

위와 같은 경우 최소 작업 횟수는 3입니다.

접근 방법

이 문제를 해결하기 위해 상태 기반 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 주어진 정수 x를 1로 만들기 위한 최적의 경로를 찾기 위해 BFS(너비 우선 탐색) 또는 DFS(깊이 우선 탐색)를 활용할 수 있습니다. 그러나 이 문제의 경우 BFS가 더 적합합니다.

BFS를 사용하여 해결하는 이유는 각 상태에 도달하기 위해 고려해야 할 경로가 여러 개인 경우가 많기 때문입니다. BFS는 각 단계에서 가능한 모든 경로를 탐색하므로 최적의 경로를 효율적으로 찾을 수 있습니다.

BFS 알고리즘 구현

이제 BFS 알고리즘을 사용하여 문제를 해결할 수 있는 자바스크립트 코드를 작성해 보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다:

function minStepsToOne(x) {
    const queue = [];
    const visited = new Set();
    
    queue.push(x);
    visited.add(x);
    let steps = 0;
    
    while (queue.length > 0) {
        const size = queue.length;  // 현재 레벨의 노드 개수
        
        for (let i = 0; i < size; i++) {
            const current = queue.shift();
            // 현재 숫자가 1이면 steps 반환
            if (current === 1) {
                return steps;
            }
            
            // 짝수일 경우
            if (current % 2 === 0 && !visited.has(current / 2)) {
                queue.push(current / 2);
                visited.add(current / 2);
            }
            // 홀수일 경우
            if (current > 1 && !visited.has(current - 1)) {
                queue.push(current - 1);
                visited.add(current - 1);
            }
        }
        steps++; // 한 레벨 끝남
    }
    
    return steps;
}

// 예시 호출
console.log(minStepsToOne(8)); // 출력: 3
    

코드 설명

위 코드에서 사용한 알고리즘의 주요 내용을 설명하겠습니다:

• 큐(Queue) 사용: BFS는 큐 자료구조를 사용하여 구현됩니다. 큐에 각 상태를 추가하고, 하나씩 꺼내어 처리합니다.
• 방문 기록: 중복 방문을 방지하기 위해 방문한 상태를 Set 자료구조에 기록합니다.
• 단계 카운팅: 각 BFS 레벨을 진행할 때마다 단계를 증가시켜 총 작업 횟수를 기록합니다.

테스트 케이스

모든 문제 해결 과정에서 다양한 테스트 케이스를 고려하는 것이 중요합니다. 다음은 몇 가지 테스트 케이스입니다:

// 테스트 케이스
console.log(minStepsToOne(1)); // 출력: 0 (이미 1)
console.log(minStepsToOne(2)); // 출력: 1 (2 → 1)
console.log(minStepsToOne(3)); // 출력: 2 (3 → 2 → 1)
console.log(minStepsToOne(10)); // 출력: 5 (10 → 5 → 4 → 2 → 1)
console.log(minStepsToOne(25)); // 출력: 6 (25 → 24 → 12 → 6 → 3 → 2 → 1)
console.log(minStepsToOne(100)); // 출력: 7 (100 → 50 → 25 → 24 → 12 → 6 → 3 → 2 → 1)
    

최적화 방법

위의 BFS 알고리즘으로도 효율적인 결과를 얻을 수 있지만, 추가적인 최적화도 가능합니다. 예를 들어, 상태를 저장할 때 메모이제이션(Memoization)을 사용할 수 있습니다. 이 방법으로 이전에 계산한 값을 저장하여 불필요한 중복 계산을 줄일 수 있습니다.

결론

이번 강좌에서는 자바스크립트를 사용하여 “정수를 1로 만들기”라는 문제를 해결했습니다. BFS를 활용한 알고리즘을 설명하고, 코드 구현, 테스트 케이스, 그리고 최적화 방법까지 아우르는 자세한 내용을 다루었습니다. 다음 코딩 테스트에서도 이러한 문제 해결 능력을 발휘하실 수 있기를 바랍니다.