[카테고리:] 코틀린 코딩테스트 강좌

문제 설명

입력 형식

첫 번째 줄: 정수 n (배열의 크기)
두 번째 줄: n 개의 정수 (배열의 원소)

출력 형식

최댓값을 출력한다.

문제 풀이 과정

본 문제는 두 수의 곱을 최대화하는 과정을 통해 수를 묶는 방법론을 적용하는 알고리즘 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다.

1. 데이터 분석

우선 우리가 가진 수들의 성질을 살펴보겠습니다. 양수의 경우, 큰 두 수를 곱하는 것이 최댓값을 만드는데 유리합니다. 반면 음수의 경우, 두 개의 음수를 곱하면 양수가 되므로 두 개의 가장 작은 음수를 이용하는 것이 최댓값을 구하는 데 유리합니다. 이를 종합하면 다음과 같은 두 가지 경우를 고려해야 합니다:

• 가장 큰 두 양수의 곱
• 가장 작은 두 음수의 곱

2. 알고리즘 설계

위의 경우를 바탕으로 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 우선 배열의 모든 원소를 탐색하여 양수와 음수를 분리한 후, 각각의 최대값과 최소값을 찾습니다.

1. 양수들 중에서 가장 큰 두 수를 찾습니다.
2. 음수들 중에서 가장 작은 두 수를 찾습니다.
3. 각각의 곱을 비교하여 최댓값을 구합니다.

3. 코틀린 구현

이제 위 알고리즘을 코틀린으로 구현해 보겠습니다.

fun maxProduct(numbers: IntArray): Long {
    val positives = mutableListOf()
    val negatives = mutableListOf()

    for (num in numbers) {
        if (num > 0) {
            positives.add(num)
        } else if (num < 0) {
            negatives.add(num)
        }
    }

    positives.sortDescending()
    negatives.sort()

    var maxProduct = Long.MIN_VALUE

    if (positives.size >= 2) {
        maxProduct = maxOf(maxProduct, positives[0].toLong() * positives[1])
    }

    if (negatives.size >= 2) {
        maxProduct = maxOf(maxProduct, negatives[0].toLong() * negatives[1])
    }

    return maxProduct
}

4. 테스트 케이스

이제 작성한 함수를 검증하기 위한 몇 가지 테스트 케이스를 작성해 보겠습니다.

fun main() {
    // 테스트 케이스1: 모든 수가 양수
    println(maxProduct(intArrayOf(1, 2, 3, 4))) // 출력: 12

    // 테스트 케이스2: 모든 수가 음수
    println(maxProduct(intArrayOf(-1, -2, -3, -4))) // 출력: 6

    // 테스트 케이스3: 혼합된 수
    println(maxProduct(intArrayOf(-1, 2, -3, 4))) // 출력: 6

    // 테스트 케이스4: 결합된 수
    println(maxProduct(intArrayOf(-10, -20, 5, 3, -2))) // 출력: 200

    // 테스트 케이스5: 0 포함
    println(maxProduct(intArrayOf(0, -5, -1, 2))) // 출력: 5
}

결론

이번 강좌에서는 ‘수를 묶어서 최댓값 만들기’ 문제를 통해 알고리즘 설계 과정과 코틀린 프로그래밍 기법을 배워 보았습니다. 이 문제는 배열 내 원소들을 분석하고 분리하는 기본적인 데이터 처리 방법을 연습하는 기회를 제공합니다. 이후 코틀린을 통해 실질적으로 구현함으로써 이론이 실제로 어떻게 적용되는지를 이해하는 데 큰 도움이 되었기를 바랍니다. 앞으로도 다양한 문제를 통해 알고리즘 실력을 키워 나가길 바랍니다.

문제 설명

이번 강좌에서는 간단한 정렬 알고리즘 문제인 “수 정렬하기 1″을 다룹니다. 이 문제는 주어진 수들을 오름차순으로 정렬하는 것입니다. 문제의 요구사항은 다음과 같습니다:

문제: 정수 N개가 주어진다. 이 수들을 오름차순으로 정렬하여 한 줄에 하나씩 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력 형식

• 첫째 줄에 주어지는 정수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)
• 둘째 줄부터 N개의 정수가 주어진다. (나머지 수의 범위는 -1,000,000,000 ≤ 정수 ≤ 1,000,000,000)

출력 형식

정렬된 수를 오름차순으로 한 줄에 하나씩 출력한다.

예제 입력

    5
    5
    4
    3
    2
    1
    

예제 출력

    1
    2
    3
    4
    5
    

문제를 푸는 과정

이 문제를 풀기 위해서는 정렬 알고리즘을 활용해야 합니다. 코틀린에서는 내장된 정렬 메서드를 제공하기 때문에 이를 이용하면 손쉽게 문제를 해결할 수 있습니다. 다음은 문제를 해결하는 과정입니다.

1. 입력 받기

먼저, 입력을 받을 필요가 있습니다. 표준 입력을 통해 정수 N과 정수 배열을 입력받습니다. 코틀린에서는 readLine() 메서드를 사용하여 입력을 받을 수 있습니다.

2. 숫자 배열 만들기

입력받은 숫자들을 정수 배열로 변환하여 저장해야 합니다. 이를 위해 split() 메서드와 함께 map() 메서드를 사용합니다.

3. 정렬하기

정리된 숫자 배열을 오름차순으로 정렬하기 위해 코틀린의 sort() 메서드를 사용할 수 있습니다. 이는 매우 효율적이며 직관적입니다.

4. 결과 출력하기

정렬된 배열을 한 줄에 하나씩 출력해야 하므로, 배열을 반복하면서 값을 출력하면 됩니다.

코드 구현

이제 이 모든 과정을 하나의 코틀린 프로그램으로 구현해보겠습니다. 아래는 해당 문제를 해결하는 코드입니다.

fun main() {
        // 1. 입력 받기
        val n = readLine()!!.toInt()
        val numbers = IntArray(n)

        // 2. 숫자 배열 만들기
        for (i in 0 until n) {
            numbers[i] = readLine()!!.toInt()
        }

        // 3. 정렬하기
        numbers.sort()

        // 4. 결과 출력하기
        for (number in numbers) {
            println(number)
        }
    }

코드 설명

위 코드는 각 단계를 순서대로 수행합니다. 먼저 readLine()!!.toInt()를 사용하여 첫 번째 줄에서 정수 N을 입력받고, 반복문을 통해 N개의 정수를 배열에 저장합니다. 그 후 numbers.sort()를 호출하여 배열을 정렬하고, 마지막으로 정렬된 결과를 출력합니다.

효율성

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N log N)입니다. 이는 정렬 알고리즘의 일반적인 성능 특성으로, 대규모 데이터셋에서도 잘 작동합니다. 주어진 범위 내에서 N이 최대 100,000까지 가능하므로 충분히 효율적인 해결책입니다.

결론

이번 강좌에서는 간단한 수 정렬 문제를 통해 코틀린을 이용한 알고리즘 문제 해결의 기초를 다루었습니다. 앞으로 더 복잡한 문제로 나아가기 전에 기초적인 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요합니다. 다양한 문제를 풀어보며 경험을 쌓는 것이 최선의 길입니다.

감사합니다, 여러분의 코딩 테스트 준비에 도움이 되길 바랍니다!

코잡코딩 능력을 강화하는 데 필요한 여러 가지 문제를 공부하며 소수를 구하는 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 소수(prime number)는 1과 자기 자신으로만 나누어 떨어지는 자연수를 의미합니다. 소수는 수학에서 중요한 역할을 하며, 다양한 알고리즘 문제에서 자주 출제됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 배우는 것은 코딩 면접에 대비하는 데 큰 도움이 됩니다.

문제 설명

주어진 자연수 N 이하의 모든 소수를 구하는 알고리즘을 작성하세요.

입력

• 자연수 N (2 ≤ N ≤ 100,000)

출력

• N 이하의 모든 소수를 한 줄에 공백으로 구분해 출력합니다.

문제 접근 방식

소수를 구하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 여기서는 에라토스테네스의 체(Sieve of Eratosthenes) 알고리즘을 사용할 것입니다. 이 알고리즘은 주어진 범위 내의 모든 소수를 효율적으로 찾는 방법 중 하나입니다. 특히, 시간 복잡도가 O(n log log n)로 매우 효율적이기 때문에 큰 수의 소수를 구하는 데 적합합니다.

에라토스테네스의 체란?

에라토스테네스의 체는 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

1. 2부터 N까지의 모든 자연수를 나열합니다.
2. 2는 소수이므로 그 배수(4, 6, 8, …)를 모두 제거합니다.
3. 다음으로 남아있는 수 중 가장 작은 수(3)를 소수로 간주하고, 그 배수(6, 9, …)를 모두 제거합니다.
4. 이 과정을 N의 제곱근까지 반복하며, 남아있는 모든 수는 소수입니다.

코드 구현

코틀린 코드

fun sieveOfEratosthenes(n: Int): List {
    val isPrime = BooleanArray(n + 1) { true }
    isPrime[0] = false // 0은 소수가 아님
    isPrime[1] = false // 1은 소수가 아님

    for (i in 2..Math.sqrt(n.toDouble()).toInt()) {
        if (isPrime[i]) {
            for (j in i * i..n step i) {
                isPrime[j] = false // i의 배수는 소수가 아님
            }
        }
    }

    return (2..n).filter { isPrime[it] } // 소수 목록 반환
}

fun main() {
    val n = readLine()!!.toInt()
    val primes = sieveOfEratosthenes(n)
    println(primes.joinToString(" ")) // 소수 출력
}
    

코드 설명

위 코드는 코틀린을 사용하여 에라토스테네스의 체 알고리즘을 구현한 것입니다. 이제 각 부분을 살펴보겠습니다:

• BooleanArray(n + 1) { true }: N까지의 모든 숫자를 소수로 가정하여 초기화합니다.
• isPrime[0] = false 및 isPrime[1] = false: 0과 1은 소수가 아니므로 false로 설정합니다.
• Math.sqrt(n.toDouble()).toInt(): N의 제곱근까지 반복하여 소수 체크를 수행합니다.
• for (j in i * i..n step i): 소수 i의 배수를 false로 설정하는 반복문입니다.
• (2..n).filter { isPrime[it] }: 최종적으로 소수 리스트를 반환합니다.

알고리즘 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n log log n)입니다. 이는 소수를 찾는 문제에서 매우 효율적입니다. 공간 복잡도는 O(n)입니다. 이 알고리즘을 사용하면 10만 이하의 소수를 매우 빠르게 찾을 수 있습니다.

테스트 케이스

이제 알고리즘이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 몇 가지 테스트 케이스를 살펴보겠습니다.

테스트 케이스 1

• 입력: 10
• 출력: 2 3 5 7

테스트 케이스 2

• 입력: 30
• 출력: 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29

테스트 케이스 3

• 입력: 1
• 출력: (출력 없음)

결론

이번 강좌에서는 소수를 구하는 방법으로 에라토스테네스의 체 알고리즘을 사용하였습니다. 이 알고리즘은 코딩테스트에서 자주 출제되는 문제이기 때문에 반드시 숙지해 두어야 합니다. 알고리즘의 각 단계를 차근차근 이해하고, 다양한 입력값에 대해 테스트하여 그 유효성을 검증하는 것이 중요합니다.

앞으로도 코틀린을 활용한 다양한 코딩 테스트 문제를 다룰 예정입니다. 계속해서 학습하시고, 각 알고리즘의 효율성과 동작 원리를 이해하는 데 집중하세요. 행복한 코딩 되세요!