자바 코딩테스트 강좌, ATM 인출 시간 계산하기

문제 설명

당신은 ATM 기계에 서 있습니다. ATM에서 돈을 인출하기 위해서는 몇 가지 과정을 거쳐야 합니다.
각 사용자마다 인출을 완료하기까지 걸리는 시간이 다르며, 이 시간은 사용자가 ATM에서 기능을 수행하는 데 걸리는 시간입니다.
사용자는 `n`명의 사용자가 있으며, 각 사용자의 인출 시간이 주어질 때, 모든 사용자가 인출을 완료하는 데 걸리는 총 시간을 계산하는 함수를 작성해야 합니다.

문제 입력

  • 첫 번째 줄: 사용자 수를 나타내는 정수 `n` (1 ≤ n ≤ 1000)
  • 두 번째 줄: 각 사용자의 인출 시간을 나타내는 `n`개의 정수 (1 ≤ 시간 ≤ 10000)

문제 출력

모든 사용자들이 인출을 완료하기까지 걸리는 총 시간을 출력한다.

예제 입력

    5
    3 1 4 3 2
    

예제 출력

    32
    

문제 분석

모든 사용자가 ATM에서 인출을 마치는데 걸리는 총 시간은, 각 사용자가 인출을 완료할 때까지 대기해야하는 다른 사용자들의 시간을 포함해야 합니다.
즉, 특정 사용자가 인출을 마치는 데 걸리는 시간은 그 사람의 인출 시간과 그 이전까지 인출을 마친 모든 사람의 시간이 더해진 값이 됩니다.
이를 통해 모든 사용자의 인출 완료 시간을 계산할 수 있습니다.

문제 해결 방법

  1. 사용자의 인출 시간을 입력받아 배열에 저장합니다.
  2. 입력받은 인출 시간을 오름차순으로 정렬합니다.
  3. 총 인출 시간을 계산하기 위해, 각 사용자의 인출 완료 시간을 누적합 형태로 계산합니다.
  4. 모든 사용자의 인출 완료 시간을 합산하여 최종 시간을 구합니다.

자바 코드 구현

        import java.util.Arrays;
        import java.util.Scanner;

        public class ATMWithdrawal {
            public static void main(String[] args) {
                Scanner sc = new Scanner(System.in);
                
                // 사용자 수 입력
                int n = sc.nextInt();
                int[] times = new int[n];
                
                // 인출 시간 입력
                for (int i = 0; i < n; i++) {
                    times[i] = sc.nextInt();
                }
                
                // 시간 배열 정렬
                Arrays.sort(times);
                
                // 누적 시간 변수
                int totalTime = 0;
                int accumulatedTime = 0;
                
                // 각 사용자에 대해 누적 시간 계산
                for (int time : times) {
                    accumulatedTime += time; // 현재 사용자의 인출 시간 추가
                    totalTime += accumulatedTime; // 총 시간에 누적 시간 추가
                }
                
                // 결과 출력
                System.out.println(totalTime);
                
                sc.close();
            }
        }
    

코드 설명

위의 자바 코드는 ATM 인출 시간 계산 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 과정으로 구성되어 있습니다:

  1. 먼저 입력을 받기 위해 Scanner 객체를 생성하고 사용자의 수 n을 입력받습니다.
  2. 그 다음, 각 사용자의 인출 시간을 입력받아 배열 times에 저장합니다.
  3. Arrays.sort(times)를 통해 인출 시간을 오름차순으로 정렬합니다. 이는 각 사용자의 대기 시간을 최소화하기 위해 중요합니다.
  4. 총 인출 시간을 계산하기 위해 두 개의 변수를 사용합니다: totalTime는 모든 사용자가 인출을 완료하는 데 걸린 총 시간을 저장하고, accumulatedTime는 현재까지의 누적 시간을 저장합니다.
  5. 각 사용자의 인출 시간을 순회하면서, 해당 사용자의 인출 시간이 누적된 시간에 추가되고, 이를 총 시간에 더합니다.
  6. 마지막으로 총 인출 시간을 출력합니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 주로 인출 시간 배열을 정렬하는 데 의존합니다.
배열을 정렬하는 가장 일반적인 정렬 알고리즘인 퀵 정렬의 평균 시간 복잡도가 O(n log n)이므로, 전체 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n log n)입니다.
이후 인출 시간을 누적하는 작업은 한 번의 반복으로 해결되므로 O(n)입니다.
따라서 전체 시간 복잡도는 O(n log n)입니다.

종합 정리

이 강좌에서는 ATM 인출 시간 계산 문제를 통해 기본적인 배열 정렬과 누적 합산을 연습할 수 있었습니다.
대부분의 알고리즘 문제는 기본적인 데이터 구조와 알고리즘을 통해 해결될 수 있습니다.
인출 시간이 적절히 최적화되면 대기 시간이 줄어들고, 결과적으로 모든 사용자들이 ATM을 사용하는 데 있어 더 효율적일 것입니다.
이와 같은 문제를 통해 다양한 알고리즘과 자료구조를 활용하여 취업 준비에 도움이 되는 연습을 할 수 있습니다.

자바 코딩테스트 강좌, 2 N 타일 채우기

문제 설명

N x 2의 공간에 2 x 1 크기의 타일을 채우는 방법의 수를 구하는 문제입니다.
주어진 공간의 크기가 N일 때, 여러 가지 방법으로 타일을 이어 붙여서 공간을 가득 채우는
경우의 수를 계산하는 것이 목표입니다.

이 문제는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 활용해 해결할 수 있습니다.
각 타일의 배치 방식에 따라 이전의 상태를 이용해 현재 상태를 계산하는 방식으로 접근하게 됩니다.

문제 예제

예를 들어, N이 3일 경우 다음과 같은 배치 방법이 존재합니다:

  • 타일을 세로로 3개 배치
  • 타일을 가로로 2개, 세로로 1개 배치
  • 타일을 세로로 1개, 가로로 2개, 세로로 1개 배치
  • 타일을 가로로 1개, 세로로 2개, 가로로 1개 배치

위와 같은 배치를 통해 출력 결과는 5가 됩니다.

문제 풀이 과정

1단계: 상태 정의

문제를 해결하기 위해 우선적으로 상태를 정의해야 합니다.
f(N)이라는 함수가 N x 2 공간을 채우는 경우의 수라고 할 때,
다음과 같은 점화식을 세울 수 있습니다:

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

여기서 f(N-1)은 N-1 x 2 공간에 타일을 세로로 놓은 경우이며,
f(N-2)는 N-2 x 2 공간에 타일을 두 개 가로로 놓은 경우를 의미합니다.

2단계: 초기 조건 정의

초기 조건을 정해야 합니다. N이 1일 때는 타일을 세로로 하나 배치할 수 있으므로 f(1) = 1입니다.
N이 2일 때는 타일을 두 개 세로 또는 가로로 놓을 수 있으므로 f(2) = 2입니다.

3단계: 점화식을 이용한 해결 방법

점화식을 이용해 N까지 차례로 계산해 나갈 수 있습니다.
배열을 사용할 수도 있지만, 두 개의 변수만으로도 충분히 가능합니다.
이전 두 값만 알면 다음 값을 계산할 수 있기 때문입니다.

자바 코드 예시

            
                public class Tiling {
                    public static void main(String[] args) {
                        int N = 5; // 예를 들어 N을 5로 설정
                        System.out.println("2 x " + N + " 공간을 채우는 경우의 수: " + countWays(N));
                    }

                    static int countWays(int N) {
                        if (N == 1) return 1; // 기본 조건 1
                        if (N == 2) return 2; // 기본 조건 2

                        int[] dp = new int[N + 1];
                        dp[1] = 1;
                        dp[2] = 2;

                        for (int i = 3; i <= N; i++) {
                            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; // 점화식
                        }

                        return dp[N];
                    }
                }
            
        

시간 복잡도와 공간 복잡도 분석

위 예제에서 시간 복잡도는 O(N)으로, N에 비례하여 증가합니다. 이는 모든 상태를 한 번씩 계산하기 때문입니다.
공간 복잡도는 O(N)이며, dp 배열을 사용하여 저장하기 위해 필요합니다.
그러나 변수를 두 개만 사용해도 가능하므로 O(1)로 최적화할 수 있습니다.

결론

2*N 타일 채우기 문제는 동적 프로그래밍의 대표적인 예제로,
메모리 사용을 최적화하면서 효율적인 알고리즘을 구현하는데 큰 도움이 됩니다.
이러한 문제를 통해 기본적인 알고리즘과 데이터 구조에 대한 이해를 심화할 수 있으며,
다양한 변형 문제로 연습할 수 있습니다. 시작해보세요!

자바 코딩테스트 강좌, 022 수 정렬하기 3

문제 설명

주어진 수열을 정렬하는 문제는 알고리즘 문제 풀이에서 매우 흔하게 출제되는 유형입니다.
이번 문제는 “정렬하기 III”로, 정수 배열이 주어졌을 때, 이 배열을 오름차순으로 정렬하라는 문제입니다.
입력으로 주어진 배열의 크기 N (1 ≤ N ≤ 1,000,000)과 배열의 원소 A[i] (0 ≤ A[i] ≤ 1,000,000)가 주어집니다.
만약 A[i]가 이미 정렬된 형태일 경우, 추가적인 연산 없이 해당 배열을 그대로 출력하면 됩니다.

입력 형식

        첫 번째 줄에 정수 N이 주어진다.
        두 번째 줄에 N개의 정수 A[i]가 주어진다.
    

출력 형식

정렬된 정수 배열을 출력한다. 각 정수는 공백으로 구분된다.

문제 예시

        입력:
        5
        5 4 3 2 1

        출력:
        1 2 3 4 5
    

접근 방식

이 문제를 해결하기 위해서는 가장 먼저 입력받은 배열을 정렬해야 합니다.
자바에서는 Arrays.sort() 메서드를 이용해 손쉽게 정렬할 수 있지만,
정렬 알고리즘의 작동 원리를 이해하는 것도 중요합니다.
배워야 할 몇 가지 정렬 알고리즘으로는 선택 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등이 있습니다.

여기서는 퀵 정렬을 사용하여 문제를 해결할 것입니다.
퀵 정렬은 평균적으로 O(N log N)의 시간 복잡도를 가지며,
일반적으로 많은 데이터 세트를 정렬하는데 가장 효율적인 방법 중 하나로 알려져 있습니다.

알고리즘 설명

  1. 기본적으로 퀵 정렬은 피벗을 선택하고,
    피벗보다 작은 원소는 왼쪽에, 큰 원소는 오른쪽에 위치시키는 방식으로 동작합니다.
  2. 배열을 분할하면서 정렬을 진행하며,
    기본적으로 재귀 호출을 통해 동작합니다.
  3. 모든 원소가 정렬될 때까지 이 과정을 반복합니다.

코드 구현

        
            import java.util.Arrays;

            public class Main {
                public static void main(String[] args) {
                    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
                    int n = scanner.nextInt();
                    int[] arr = new int[n];

                    for (int i = 0; i < n; i++) {
                        arr[i] = scanner.nextInt();
                    }

                    // 배열 정렬
                    Arrays.sort(arr);

                    // 정렬된 배열 출력
                    for (int num : arr) {
                        System.out.print(num + " ");
                    }
                }
            }
        
    

최적화 방법

경우에 따라서 배열 요소의 범위가 작거나 특정 패턴이 있을 경우,
카운팅 정렬을 고려할 수도 있습니다.
카운팅 정렬은 O(N + K) 복잡도를 가지며, K는 배열 원소의 최댓값입니다.
원소의 분포가 좁다면 카운팅 정렬을 사용하여 성능을 극대화 할 수 있습니다.

예를 들어, 수의 범위가 0에서 1000으로 제한된다면,
0과 1000 사이의 값이 몇 번 등장하는지를 카운트하여 이를 기준으로 정렬할 수 있습니다.

카운팅 정렬 코드 구현

        
            import java.util.Scanner;

            public class CountingSort {
                public static void main(String[] args) {
                    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
                    int n = scanner.nextInt();
                    int[] arr = new int[n];
                    int max = 1000000; // 문제의 조건으로 Max value

                    int[] count = new int[max + 1]; // Count array with size max + 1

                    // 입력받기
                    for (int i = 0; i < n; i++) {
                        arr[i] = scanner.nextInt();
                        count[arr[i]]++;
                    }

                    // 정렬하여 출력하기
                    for (int i = 0; i <= max; i++) {
                        while (count[i] > 0) {
                            System.out.print(i + " ");
                            count[i]--;
                        }
                    }
                }
            }
        
    

결론

이번 “정렬하기 3” 문제는 정렬 알고리즘의 기초적인 이해와 배열 처리를 연습할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.
퀵 정렬과 카운팅 정렬을 통해 정렬 알고리즘의 다양한 접근 방법을 배우는 것이 가능합니다.
앞으로 더 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 이번 문제에서 배운 기초를 잘 이해하고 활용하는 것이 중요합니다.

추가 문제

이 문제를 바탕으로 변형된 문제를 생각해 보는 것도 좋은 연습이 될 것입니다.
예를 들어, 다음과 같은 문제를 만들어 보는 것도 좋습니다.

  • 1에서 1000까지의 수를 무작위로 입력받은 뒤 각 숫자가 몇 번씩 등장하는지 구하는 문제
  • 특정 간격으로만 정렬될 수 있는 수열을 정렬하는 문제
  • 다른 정렬 알고리즘인 병합 정렬을 구현하는 문제