코틀린 코딩테스트 강좌, 선분 방향 구하기

코딩 테스트는 소프트웨어 개발자로서의 능력을 평가하기 위해 자주 사용되는 방법입니다. 특히 알고리즘 문제 해결 능력은 많은 기업에서 중요하게 생각하는 요소 중 하나입니다. 이번 강좌에서는 선분의 방향을 구하는 문제를 통해 문제 해결 과정을 설명하고, 코틀린 언어를 사용하여 코드를 작성해 보겠습니다.

문제 설명

두 점 (x1, y1)과 (x2, y2)가 주어질 때, 이 두 점으로 이루어진 선분의 방향을 구하는 프로그램을 작성하세요. 여기서 방향은 다음과 같이 정의됩니다.

  • 선분이 시계 방향으로 회전하면 ‘CW’를 출력합니다.
  • 선분이 반시계 방향으로 회전하면 ‘CCW’를 출력합니다.
  • 선분이 일직선 상에 있으면 ‘C’를 출력합니다.

입력

  • 첫 번째 줄: 정수 x1, y1 (첫 번째 점의 좌표)
  • 두 번째 줄: 정수 x2, y2 (두 번째 점의 좌표)

출력

선분의 방향을 위에서 설명한 형태로 출력합니다.

문제 풀이 단계

1. 문제 이해하기

문제를 이해하기 위해 선분의 방향을 정의하는 기하학적 의미를 살펴보겠습니다. 선분은 두 점 사이의 직선을 나타내며, 이 직선이 이루는 각도가 시계 방향인지 반시계 방향인지를 판단할 필요가 있습니다. 두 점을 기준으로 한 세 번째 점을 고려하여 방향을 결정하는 방식이 유용할 것입니다.

2. 벡터의 외적 활용하기

선분의 방향을 판단하기 위해 외적(Cross Product)을 사용할 수 있습니다. 외적을 사용하면 두 벡터가 이루는 각도의 방향을 쉽게 알 수 있습니다. 두 벡터 A와 B의 외적은 다음과 같이 정의됩니다:

A = (x2 – x1, y2 – y1), B = (x, y)

여기서 B는 기준점으로 선택한 점입니다. A가 B의 방향과 이루는 각에 따라 시계 방향, 반시계 방향 또는 일직선 상에 있는지를 판단할 수 있습니다.

3. 코틀린 코드 작성하기


fun determineDirection(x1: Int, y1: Int, x2: Int, y2: Int): String {
    val direction = (x2 - x1) * (y2) - (y2 - y1) * (x2)

    return when {
        direction > 0 -> "CCW"
        direction < 0 -> "CW"
        else -> "C"
    }
}

4. 전체 함수 구현과 테스트하기

전체 프로그램을 구현하여 입력을 받고, 출력하는 형태로 만들어 보겠습니다.


fun main() {
    val (x1, y1) = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
    val (x2, y2) = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }

    println(determineDirection(x1, y1, x2, y2))
}

5. 코드 설명하기

이 코드는 두 점의 좌표를 입력받아 선분의 방향을 출력하는 기능을 수행합니다. ‘determineDirection’ 함수는 외적을 사용해 방향을 계산하고, 결과에 따라 ‘CCW’, ‘CW’ 또는 ‘C’를 반환합니다. ‘main’ 함수에서는 사용자로부터 두 점의 좌표를 입력받고 이를 함수에 전달하여 결과를 출력합니다.

결론

이번 강좌에서는 선분의 방향을 구하는 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 벡터의 외적을 이용하여 방향을 구하는 방법은 기하학적 문제를 해결하는 데에 있어 매우 유용한 접근법입니다. 향후 고급 알고리즘 문제나 기하학 관련 문제를 만날 때, 이러한 기초 지식을 활용하여 더 복잡한 문제들도 해결할 수 있을 것입니다. 코틀린을 사용하여 문제를 해결하는 과정에서 프로그래밍 언어의 문법이나 자료구조의 성질을 깊이 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

참고문헌

  • 알고리즘 문제 해결 전략 – 저자: 구종만
  • 코틀린 프로그래밍 – 저자: 제이슨. 에드먼드

이 포스팅이 흥미롭고 유익하셨다면, 다른 강좌들도 확인해 보시기 바랍니다!

코틀린 코딩테스트 강좌, 선분을 그룹으로 나누기

문제 설명

선분의 집합이 주어졌을 때, 서로 겹치지 않도록 선분을 그룹으로 나누는 문제입니다.
각 선분은 시작점과 끝점으로 정의됩니다. 선분들 사이에 겹치는 부분이 있으면 같은 그룹에 속해야 하며,
겹치지 않는 선분들은 다른 그룹에 속해야 합니다.

입력

  • 첫 번째 줄에는 선분의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어집니다.
  • 두 번째 줄부터 N개의 줄에 각각의 선분의 시작점 l과 끝점 r (l <= r)이 주어집니다.

출력

총 필요한 그룹의 수를 출력합니다.

예제 입력

        5
        1 3
        2 5
        6 8
        7 10
        11 15
        

예제 출력

        3
        

설명

주어진 선분들을 보면, 첫 번째와 두 번째 선분은 겹치므로 같은 그룹에 속합니다.
세 번째와 네 번째 선분도 겹치므로 둘은 같은 그룹에 속하고,
마지막 선분은 다른 그룹에 속하므로 총 3개의 그룹이 필요합니다.

해결 방법

이 문제를 해결하기 위해 올바른 접근 방식은 선분을 정렬한 후,
서로 겹치는 선분을 순차적으로 비교하여 그룹을 생성하는 것입니다.
다음과 같은 단계로 문제를 해결할 수 있습니다.

1단계: 입력 받기

선분을 리스트로 입력받습니다. 각 선분은 쌍으로 이루어져 있으므로
Pair 클래스를 사용하여 선분을 저장합니다.

2단계: 선분 정렬

선분들을 정렬하는 기준은 시작점입니다.
시작점이 작은 순서로 정렬한 후, 만약 시작점이 같다면 끝점이 짧은 것이 먼저 오도록 정렬합니다.

3단계: 그룹화

정렬된 리스트를 순회하면서 현재 그룹의 마지막 선분과 겹치는지 확인합니다.
겹치면 같은 그룹에 속하게 되고, 겹치지 않으면 새로운 그룹을 시작합니다.

4단계: 결과 출력

최종적으로 그룹의 수를 세어 출력합니다.

코드 예시 (Kotlin)

        data class Segment(val start: Int, val end: Int)

        fun countGroups(segments: List): Int {
            val sortedSegments = segments.sortedWith(compareBy({ it.start }, { it.end }))
            var groupCount = 0
            var maxEnd = -1

            for (segment in sortedSegments) {
                if (segment.start > maxEnd) {
                    groupCount++
                    maxEnd = segment.end
                } else {
                    maxEnd = maxOf(maxEnd, segment.end)
                }
            }
            return groupCount
        }

        fun main() {
            val n = readLine()!!.toInt()
            val segments = List(n) {
                val (l, r) = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
                Segment(l, r)
            }
            println(countGroups(segments))
        }
        

결론

이 문제를 통해 선분의 그룹화 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다.
정렬과 리스트 순회를 통해 효과적으로 그룹의 수를 구할 수 있습니다.
코틀린을 활용하여 작성한 코드 구조는 재사용성이 높고 이해하기 쉬운 형태로
작성할 수 있었음을 확인했습니다.
코딩테스트에 있어서 선분 문제는 자주 출제되는 유형이므로,
이와 유사한 문제들을 연습해보는 것이 좋습니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 선물 전달하기

취업 면접이나 알고리즘 테스트에서 자주 등장하는 문제들을 풀이하는 과정을 다루는 이 글에서는, ‘선물 전달하기’라는 주제를 통해 코틀린의 기초와 문제 해결 능력을 동시에 키우는 방법을 제시합니다. 이 문제는 그래프 이론의 기본적인 개념을 기반으로 하여, 실생활에서도 적용할 수 있는 로직을 제공합니다.

문제 설명

주어진 배열 gifts에는 N개의 사람과 각 사람에게 전달해야 할 gift의 우선순위가 순서대로 나열되어 있습니다. 각 사람은 특정한 수의 선물을 가지고 있으며, 이 선물은 반드시 상대방에게 전달되어야 합니다. 우리의 목표는 모든 사람이 원하는 선물을 정확히 한 번씩 전달받도록 만들고, 이를 위해 필요한 최소한의 선물 전달 동작을 계산하는 것입니다.

예를 들어, 다음과 같은 입력이 주어진다고 가정합시다:

gifts = [2, 0, 1, 3]

이 경우, 각 사람은 다음과 같은 사람에게 선물을 전달합니다:

  • 사람 0: 사람 2에게 전달
  • 사람 1: 사람 0에게 전달
  • 사람 2: 사람 1에게 전달
  • 사람 3: 자기 자신에게 전달

따라서 동작은 3회가 필요합니다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 코틀린으로 구현해 보겠습니다.

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 각 사람의 선물 전달을 명확히 이해하고, 전달적 순환구조를 파악해야 합니다. 간단한 예외 처리를 통해 만약 어떤 사람이 선물을 전달할 필요가 없다면 그를 건너뛰는 방식으로 접근할 수 있습니다.

접근 방법

  1. 입력 배열 gifts의 길이를 N이라고 정의합니다.
  2. 각 사람이 전달해야 할 선물의 방향이 어떤지 확인합니다.
  3. 모든 사람을 방문하여 선물을 전달하는 과정을 시뮬레이션합니다.
  4. 그룹의 크기를 세어 받은 선물의 순환을 파악합니다.
  5. 최종적으로 필요한 최소한의 전달 동작 수를 계산합니다.

코드 구현

다음은 위 접근 방법에 따라 구현된 코틀린 코드입니다:

fun minGiftTransfers(gifts: IntArray): Int {
    val visited = BooleanArray(gifts.size)
    var transfers = 0

    for (i in gifts.indices) {
        if (!visited[i]) {
            var current = i
            var cycleSize = 0

            do {
                visited[current] = true
                current = gifts[current]
                cycleSize++
            } while (current != i)

            // 축을 제외 (1개는 서로 선물 전달)
            if (cycleSize > 1) {
                transfers += (cycleSize - 1)
            }
        }
    }

    return transfers
}

// 테스트 케이스
fun main() {
    val gifts = intArrayOf(2, 0, 1, 3)
    println("선물 전달에 필요한 최소 동작 수는: ${minGiftTransfers(gifts)}")
}

테스트 케이스

주어진 함수를 테스트하기 위해 다음과 같은 다양한 테스트 케이스를 작성해보았습니다:

  • 테스트 1: 입력 gifts = [1, 0]
    expected output = 1 (사람 0이 사람 1에게 선물을 전달)
  • 테스트 2: 입력 gifts = [1, 2, 0]
    expected output = 1 (3사람이 서로 연결됨)
  • 테스트 3: 입력 gifts = [1, 2, 3, 4, 0]
    expected output = 4 (모두 다른 사람에게 전달)
  • 테스트 4: 입력 gifts = [0, 1, 2, 3, 4]
    expected output = 0 (자기 자신에게 전달)

결론

이번 강좌에서는 코틀린을 사용하여 ‘선물 전달하기’ 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 알고리즘 문제를 해결하기 위해서는 문제의 요구 사항과 제약 조건을 명확히 인지하고, 이를 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 모색하는 것이 중요합니다. 이 과정을 통해 kotlin의 기초 문법을 복습함과 동시에 로직 구성 능력을 기를 수 있었습니다.

기타 관련 있는 알고리즘 문제를 연습하여 더 많은 경험을 쌓고 알고리즘 테스트에서 경쟁력을 높여보세요!

코틀린 코딩테스트 강좌, 사전 찾기

최근 취업 시장에서 코딩 테스트는 필수적인 요소가 되었습니다. 많은 기업들이 지원자의 문제 해결 능력과 알고리즘적 사고를 평가하는 도구로 코딩 테스트를 활용하고 있습니다. 본 강좌에서는 ‘사전 찾기’라는 주제를 통해 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 자세히 설명하겠습니다. 이 문제를 통해 문자열 처리, 정렬, 그리고 자료구조에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

문제 설명

사전에서 단어를 찾는 일반적인 문제를 확장해보겠습니다. 주어진 단어 리스트와 특정 단어를 입력받았을 때, 그 단어가 사전에서 몇 번째 위치에 있는지를 찾는 문제입니다. 하지만 여기서는 사전이 정렬된 상태라는 전제가 주어집니다. 정렬된 단어 리스트가 주어질 때, 입력받은 단어는 사전에서 몇 번째 위치에 있는지를 반환하는 알고리즘을 구현해야 합니다.

문제 정의


    fun findWordIndex(dictionary: List, target: String): Int {
        // 반환할 인덱스를 초기화합니다.
        // 만약 단어가 없다면 -1을 반환합니다.
    }
    

입력

  • dictionary: 정렬된 문자열 리스트 (사전)
  • target: 찾고자 하는 문자열

출력

target이 사전에서 발견되면 해당 단어의 인덱스를 반환합니다. 찾지 못한 경우 -1을 반환합니다.

예제


    Input: dictionary = ["apple", "banana", "grape", "kiwi", "melon"], target = "kiwi"
    Output: 3
    
    Input: dictionary = ["apple", "banana", "grape", "kiwi", "melon"], target = "orange"
    Output: -1
    

문제 해결 과정

이 문제는 이진 탐색 알고리즘을 사용할 수 있는 좋은 대상입니다. 이진 탐색은 정렬된 리스트에서 특정 값을 빠르게 찾을 수 있는 알고리즘으로, 시간 복잡도는 O(log n)입니다. 아래에 문제를 풀기 위한 단계별 접근 방식을 설명하겠습니다.

1단계: 이진 탐색 알고리즘 이해하기

이진 탐색의 기본 아이디어는 ‘중간값’을 이용하여 탐색 범위를 반으로 줄이는 것입니다. 이진 탐색은 차례로 다음과 같은 과정을 거칩니다:

  1. 리스트의 시작 인덱스와 종료 인덱스를 설정합니다.
  2. 중간 인덱스를 계산하여 중간값을 확인합니다.
  3. 중간값과 찾고자 하는 값(target)을 비교합니다.
  4. 중간값이 target보다 작다면, 시작 인덱스를 중간 인덱스 + 1로 이동시킵니다.
  5. 중간값이 target보다 크다면, 종료 인덱스를 중간 인덱스 – 1로 이동시킵니다.
  6. 다시 중간 인덱스를 계산하여 2~5단계를 반복합니다.
  7. target이 리스트에 있는 경우 인덱스를 반환하고, 종료 인덱스가 시작 인덱스보다 작아지면 -1를 반환합니다.

2단계: 코틀린으로 이진 탐색 구현하기

이제 위의 이진 탐색 알고리즘을 코틀린으로 구현해보겠습니다:


    fun findWordIndex(dictionary: List, target: String): Int {
        var start = 0
        var end = dictionary.size - 1

        while (start <= end) {
            val mid = (start + end) / 2
            when {
                dictionary[mid] == target -> {
                    return mid
                }
                dictionary[mid] < target -> {
                    start = mid + 1
                }
                else -> {
                    end = mid - 1
                }
            }
        }
        return -1 // target이 리스트 내에 존재하지 않음
    }
    

3단계: 테스트 케이스 작성하기

이제 구현한 알고리즘이 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 몇 가지 테스트 케이스를 작성하겠습니다:


    fun main() {
        val dictionary = listOf("apple", "banana", "grape", "kiwi", "melon")
        println(findWordIndex(dictionary, "kiwi"))  // 정답: 3
        println(findWordIndex(dictionary, "orange")) // 정답: -1
        println(findWordIndex(dictionary, "banana")) // 정답: 1
        println(findWordIndex(dictionary, "apple"))  // 정답: 0
        println(findWordIndex(dictionary, "melon"))  // 정답: 4
    }
    

결론

이 강좌에서는 ‘사전 찾기’라는 알고리즘 문제를 코틀린을 사용하여 해결하는 방법을 배웠습니다. 이진 탐색을 활용하여 주어진 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 이해했으며, 이를 통해 문자열 탐색 문제에서의 기초적인 알고리즘 기술을 다질 수 있었습니다. 알고리즘 문제를 푸는 과정은 반복 연습을 통해 더욱 향상될 수 있으므로, 다양한 문제를 풀어보며 경험을 쌓아가기를 바랍니다.

감사합니다!

코틀린 코딩테스트 강좌, 삽입 정렬

안녕하세요! 이번 강좌에서는 알고리즘 중 하나인 삽입 정렬(Insertion Sort)에 대해 알아보겠습니다. 삽입 정렬은 간단하고 이해하기 쉬운 정렬 알고리즘으로, 특히 데이터가 거의 정렬되어 있는 경우 매우 효율적입니다. 코틀린(Kotlin) 프로그래밍 언어를 사용하여 삽입 정렬 알고리즘을 구현해 보겠습니다.

1. 삽입 정렬이란?

삽입 정렬은 리스트를 정렬할 때, 데이터를 하나씩 ‘삽입’하여 정렬하는 방식입니다. 이 알고리즘은 각 요소를 정렬된 리스트와 비교하여 적절한 위치에 삽입하는 방식으로 작동합니다. 이 방법은 카드 정렬과 유사하여, 각 카드를 정렬된 상태로 유지하며 카드를 하나씩 추가해 나가는 모습을 떠올리시면 됩니다.

1.1 알고리즘 개요

  • 정렬되지 않은 리스트에서 하나의 요소를 선택합니다.
  • 선택한 요소를 정렬된 리스트에 적절한 위치에 삽입합니다.
  • 이 과정을 모든 요소가 정렬될 때까지 반복합니다.

2. 시간 복잡도 분석

삽입 정렬의 평균 시간 복잡도는 O(n²)입니다. 최악의 경우에도 O(n²)이며, 최선의 경우는 O(n)입니다. 이는 리스트가 거의 정렬된 경우에 상대적으로 성능이 우수함을 의미합니다.

2.1 공간 복잡도

삽입 정렬은 추가적인 저장 공간을 필요로 하지 않기 때문에, 공간 복잡도는 O(1)입니다.

3. 삽입 정렬 구현하기

이제 코틀린을 사용하여 삽입 정렬 알고리즘을 구현해 보겠습니다. 먼저, 삽입 정렬의 기본 구조를 알아보겠습니다.

3.1 기본 삽입 정렬 구현

fun insertionSort(arr: IntArray) {
        for (i in 1 until arr.size) {
            val key = arr[i]
            var j = i - 1
            
            // key보다 큰 요소를 오른쪽으로 이동
            while (j >= 0 && arr[j] > key) {
                arr[j + 1] = arr[j]
                j--
            }
            arr[j + 1] = key
        }
    }

3.1.1 코드 설명

insertionSort 함수는 정수 배열 arr을 받아 정렬합니다.
– 첫 번째 요소는 이미 정렬된 것으로 간주하므로, 두 번째 요소부터 시작하여 반복합니다. ( for (i in 1 until arr.size) 구문 사용)
– 현재 처리하고 있는 요소를 key로 저장하고, 이 요소보다 큰 요소를 찾아 오른쪽으로 이동시킵니다.
while 루프를 사용하여 올바른 위치를 찾아 key를 삽입합니다.

3.2 삽입 정렬을 테스트해보자

우리가 구현한 삽입 정렬 알고리즘을 실제로 테스트해보겠습니다. 다음은 테스트 코드를 포함한 전체 예제입니다.

fun main() {
        val arr = intArrayOf(5, 3, 1, 4, 2)
        println("정렬 전 배열: ${arr.joinToString(", ")}")
        
        insertionSort(arr)
        
        println("정렬 후 배열: ${arr.joinToString(", ")}")
    }

3.2.1 테스트 코드 설명

main 함수에서 정렬할 배열을 정의하고 출력합니다.
insertionSort 함수를 호출한 후, 정렬된 배열을 다시 출력합니다.

4. 삽입 정렬의 장단점

4.1 장점

  • 구현이 간단하고 이해하기 쉽습니다.
  • 작은 데이터 집합에 대해 효율적입니다.
  • 데이터가 거의 정렬되어 있는 경우 매우 빠릅니다.

4.2 단점

  • 시간 복잡도가 O(n²)로 비효율적입니다. 데이터가 클 경우, 성능이 저하됩니다.
  • 대량의 데이터를 정렬할 때는 병합 정렬이나 퀵 정렬과 같은 다른 알고리즘이 더 적합할 수 있습니다.

5. 다양한 변형

삽입 정렬은 다양한 변형을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 삽입할 위치를 찾는 과정에서 이진 탐색을 사용한다면, 삽입하는 작업을 최적화할 수 있습니다.

fun insertionSortBinary(arr: IntArray) {
        for (i in 1 until arr.size) {
            val key = arr[i]
            var left = 0
            var right = i - 1
            
            // 이진 탐색을 이용해 key의 삽입 위치를 찾음
            while (left <= right) {
                val mid = left + (right - left) / 2
                if (arr[mid] > key) right = mid - 1
                else left = mid + 1
            }
            
            // 찾은 위치에 key 삽입
            for (j in i downTo left + 1) {
                arr[j] = arr[j - 1]
            }
            arr[left] = key
        }
    }

5.1 이진 삽입 정렬 설명

insertionSortBinary 함수는 기존 삽입 정렬과 비슷하지만, 요소를 삽입할 위치를 찾는 과정에서 이진 탐색을 사용합니다.
– 이진 탐색을 통해 적절한 삽입 위치를 찾아 효율성을 높이는 효과가 있습니다.

6. 정리

이번 강좌에서는 삽입 정렬에 대해 알아보고, 코틀린으로 직접 구현해 보았습니다. 삽입 정렬은 간단하면서도 유용한 알고리즘이며, 특히 데이터가 적거나 거의 정렬된 상태일 때 매우 유용합니다. 그러나 대량의 데이터를 다룰 때는 더 효율적인 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 다양한 정렬 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있어야, 더욱 나은 프로그래밍 기술을 갖추게 될 것입니다.

7. 참고 자료

– 알고리즘 문제 해설서
– 코틀린 공식 문서
– 다양한 정렬 알고리즘의 비교 분석

감사합니다! 다음 강좌에서는 다른 정렬 알고리즘에 대해 학습해 보겠습니다.