[카테고리:] 코틀린 코딩테스트 강좌

1. 서론

코딩 테스트는 현대의 기술 직군에서 필수적인 능력을 평가하는 중요한 단계입니다. 특히 그래프 이론은 알고리즘 문제에서 흔히 요구되는 주제이며, 그중에서도 벨만-포드 알고리즘은 단일 출발점에서 최단 경로를 찾는 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다. 이번 글에서는 코틀린을 사용하여 벨만-포드 알고리즘을 구현하고, 문제를 해결하는 과정을 자세히 설명하겠습니다.

2. 벨만-포드 알고리즘 소개

벨만-포드 알고리즘은 주어진 그래프에서 하나의 정점에서 다른 모든 정점으로의 최단 경로를 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 특히 음의 가중치를 가진 간선이 존재할 때 유용합니다. 벨만-포드 알고리즘은 다음과 같은 단계로 작동합니다:

• 시작 정점의 거리 값을 0으로 초기화하고, 나머지 정점의 거리 값을 무한대로 설정합니다.
• 그래프의 모든 간선을 |V| – 1번 반복하여, 각 간선(u, v)에 대해 distance[v] = min(distance[v], distance[u] + weight(u, v))을 수행합니다.
• 마지막으로, 음의 가중치 사이클이 있는지 확인하기 위해 모든 간선을 한 번 더 검사합니다.

3. 문제 설명

문제: 최단 경로 찾기

다음과 같은 그래프가 있다. 정점과 간선은 아래와 같이 주어졌다. 각 간선의 가중치는 표시되어 있다.

        정점:
        0, 1, 2, 3, 4

        간선:
        0 -> 1 (4)
        0 -> 2 (1)
        1 -> 2 (2)
        1 -> 3 (5)
        2 -> 3 (8)
        3 -> 4 (3)
        2 -> 4 (7)
    

0번 정점에서 다른 모든 정점으로의 최단 경로를 계산하라.

4. 문제 풀이 과정

4.1 입력 데이터 설계

먼저, 위의 그래프를 코드로 표현하기 위해, 정점과 간선을 데이터 구조로 정의해야 합니다. 코틀린에서는 리스트와 데이터 클래스를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.

4.2 코틀린 데이터 클래스 정의

        data class Edge(val u: Int, val v: Int, val weight: Int)
    

4.3 벨만-포드 알고리즘 구현

        fun bellmanFord(edges: List, vertexCount: Int, startVertex: Int): IntArray {
            val distance = IntArray(vertexCount) { Int.MAX_VALUE }
            distance[startVertex] = 0

            for (i in 1 until vertexCount) {
                for (edge in edges) {
                    if (distance[edge.u] != Int.MAX_VALUE && distance[edge.u] + edge.weight < distance[edge.v]) {
                        distance[edge.v] = distance[edge.u] + edge.weight
                    }
                }
            }

            // 음의 가중치 사이클 검증
            for (edge in edges) {
                if (distance[edge.u] != Int.MAX_VALUE && distance[edge.u] + edge.weight < distance[edge.v]) {
                    throw IllegalArgumentException("음의 가중치 사이클 존재")
                }
            }

            return distance
        }
    

5. 전체 구현

        fun main() {
            val edges = listOf(
                Edge(0, 1, 4),
                Edge(0, 2, 1),
                Edge(1, 2, 2),
                Edge(1, 3, 5),
                Edge(2, 3, 8),
                Edge(3, 4, 3),
                Edge(2, 4, 7)
            )
            
            val result = bellmanFord(edges, 5, 0)
            println("0번 정점에서 다른 정점까지의 최단 거리: ${result.joinToString(", ")}")
        }
    

6. 출력 결과

위 코드를 실행하면 0번 정점에서 다른 모든 정점까지의 최단 거리를 알 수 있습니다. 기대하는 결과는 다음과 같습니다:

        0번 정점에서 다른 정점까지의 최단 거리: 0, 3, 1, 11, 10
    

7. 결론

벨만-포드 알고리즘을 사용하여 최단 경로 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 이 알고리즘은 단순하면서도 강력한 기능을 제공합니다. 특히 음의 가중치가 있을 때 유용하게 사용될 수 있음을 강조하고 싶습니다. 코틀린을 이용해 구현해보면서, 알고리즘의 작동 방식을 더욱 잘 이해할 수 있었을 것입니다. 코딩 테스트를 준비하며 벨만-포드 알고리즘을 실습해보세요!

안녕하세요! 이번 포스팅에서는 코틀린을 이용한 코딩 테스트 문제 풀이에 대해 다뤄보겠습니다. 주제는 배열을 정렬하는 대표적인 방법인 버블 정렬(Bubble Sort)입니다. 본 강좌에서는 버블 정렬의 이론적인 배경과 코드를 다룰 예정입니다.

버블 정렬이란?

버블 정렬은 정렬 알고리즘 중 가장 간단한 형태로, 주어진 데이터의 가장 큰 수가 마지막으로 ‘표면으로 떠오른다’는 의미에서 ‘버블(Bubble)’이라는 이름이 붙었습니다. 이 방법은 배열을 여러 번 순회하면서 인접한 두 개의 요소를 비교하여 정렬하는 방식입니다.

버블 정렬의 작동 방식

1. 배열의 첫 번째 요소와 두 번째 요소를 비교합니다.
2. 만약 첫 번째 요소가 두 번째 요소보다 크면, 두 요소의 위치를 바꿉니다.
3. 이 과정을 배열의 끝까지 반복합니다.
4. 이 과정이 완료되면, 마지막 요소는 가장 큰 값으로 위치 고정됩니다.
5. 위 과정을 정렬이 완료될 때까지 반복합니다.

버블 정렬의 시간 복잡도

버블 정렬의 최악의 경우 시간 복잡도는 O(n²)입니다. 이는 배열의 길이가 n일 때, n번의 반복에서 각 반복마다 n-1번의 비교가 이루어지기 때문입니다. 그러나 최선의 경우(이미 정렬된 경우)에는 O(n)의 시간 복잡도를 가집니다.

문제 설명

아래의 문제를 풀어 보겠습니다.

문제: 주어진 정수 배열을 버블 정렬 알고리즘을 사용하여 오름차순으로 정렬하세요.

문제 해결 과정

이제 문제를 해결하기 위해 코틀린 코드를 작성해 보겠습니다. 먼저 버블 정렬의 기본 로직을 정리합니다.

버블 정렬 구현하기

fun bubbleSort(arr: IntArray): IntArray {
    val n = arr.size
    for (i in 0 until n - 1) {
        for (j in 0 until n - i - 1) {
            // 인접한 두 요소를 비교하여 정렬
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                // 스와핑
                val temp = arr[j]
                arr[j] = arr[j + 1]
                arr[j + 1] = temp
            }
        }
    }
    return arr
}
    

위 코드는 정수 배열을 입력받아 그것을 오름차순으로 정렬한 후 반환하는 함수입니다. 내부에 두 개의 for 문을 사용하여 배열을 순회하면서 요소들을 비교하고 위치를 서로 교환합니다.

실행 예시

이제 만들어진 함수를 호출하여 실제 정렬이 잘 이루어지는지 확인해 보겠습니다.

fun main() {
    val array = intArrayOf(64, 34, 25, 12, 22, 11, 90)
    println("정렬 전 배열: ${array.joinToString(", ")}")
    val sortedArray = bubbleSort(array)
    println("정렬 후 배열: ${sortedArray.joinToString(", ")}")
}
    

위와 같은 코드를 실행하면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

정렬 전 배열: 64, 34, 25, 12, 22, 11, 90
정렬 후 배열: 11, 12, 22, 25, 34, 64, 90
    

버블 정렬의 최적화

기본적으로 구현된 버블 정렬 코드에서는 매 반복마다 배열의 끝까지 비교를 진행하는데, 이는 성능 개선에 비효율적일 수 있습니다. 따라서 어떤 개념을 통해 버블 정렬을 최적화할 수 있는지 살펴보겠습니다.

플래그 변수를 이용한 최적화

배열이 이미 정렬되어 있을 경우, 더 이상 반복할 필요가 없습니다. 이를 해결하기 위해 ‘스왑이 이루어졌는지 여부’를 기록하는 변수를 설정할 수 있습니다. 만약 한 번도 스왑이 이루어지지 않았다면, 배열이 정렬되었다고 판단할 수 있습니다.

fun optimizedBubbleSort(arr: IntArray): IntArray {
    val n = arr.size
    var swapped: Boolean
    for (i in 0 until n - 1) {
        swapped = false
        for (j in 0 until n - i - 1) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                val temp = arr[j]
                arr[j] = arr[j + 1]
                arr[j + 1] = temp
                swapped = true
            }
        }
        // 스와핑이 이루어지지 않았다면 반복 종료
        if (!swapped) {
            break
        }
    }
    return arr
}
    

최적화된 버전의 실행 예시

fun main() {
    val array = intArrayOf(64, 34, 25, 12, 22, 11, 90, 1, 2, 3, 4, 5)
    println("정렬 전 배열: ${array.joinToString(", ")}")
    val sortedArray = optimizedBubbleSort(array)
    println("정렬 후 배열: ${sortedArray.joinToString(", ")}")
}
    

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다.

정렬 전 배열: 64, 34, 25, 12, 22, 11, 90, 1, 2, 3, 4, 5
정렬 후 배열: 1, 2, 3, 4, 5, 11, 12, 22, 25, 34, 64, 90
    

버블 정렬의 활용

버블 정렬은 간단한 정렬 알고리즘으로, 대체로 학습 목적이나 알고리즘 입문용으로 적합합니다. 하지만 대량의 데이터나 효율성이 중요한 상황에서는 퀵 정렬, 머지 정렬 등의 더 효율적인 알고리즘이 필요합니다.

마치며

이번 포스팅에서는 버블 정렬의 개념, 구현 방법, 최적화 기법에 대해 알아보았습니다. 알고리즘을 배우고 구현하는 과정에서 다양한 접근 방식을 시도해 보는 것은 매우 중요합니다. 다음 시간에는 다른 정렬 알고리즘에 대해 다루어보도록 하겠습니다.

감사합니다!

안녕하세요! 이번 강좌에서는 코틀린 언어를 사용하여 버블 소트(Bubble Sort) 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 버블 소트는 정렬 알고리즘 중에서 가장 기초적인 알고리즘 중 하나이며, 이해하기 쉽기 때문에 코딩 테스트의 기초 문제로 자주 출제됩니다. 우리는 자세한 설명과 함께 문제를 풀어볼 것입니다.

문제 정의

주어진 정수 배열을 오름차순으로 정렬하는 프로그램을 작성하시오. 배열의 길이는 N (1 ≤ N ≤ 1000)이며, 각 원소는 M (-10⁴ ≤ M ≤ 10⁴)입니다.

예제

• 입력: [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
• 출력: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

알고리즘 설명

버블 소트는 인접한 두 원소를 비교하여 순서가 잘못된 경우 서로 교환하는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다. 이 과정이 반복되면서 가장 큰 값이 배열의 제일 끝으로 이동하게 되므로 “버블”이라는 이름이 붙었습니다. 버블 소트의 평균 및 최악의 시간복잡도는 O(N²)입니다.

버블 소트 알고리즘

1. 배열의 크기 N을 가져옵니다.
2. 0부터 N-1까지 반복합니다.
3. 배열의 첫 번째 인덱스부터 N-i-1까지 반복하며, 두 인덱스에 있는 값을 비교합니다.
4. 만약 첫 번째 인덱스의 값이 두 번째 인덱스의 값보다 크면 두 값을 서로 교환합니다.
5. 모든 반복이 끝난 후 배열은 정렬되어 있게 됩니다.

코틀린 구현

이제 알고리즘을 실제로 코틀린으로 구현해보겠습니다:

fun bubbleSort(arr: IntArray): IntArray {
    val n = arr.size
    for (i in 0 until n - 1) { 
        // 마지막 i개는 이미 정렬되었으므로, n-i-1까지 반복합니다.
        for (j in 0 until n - i - 1) {
            // 인접한 두 원소 비교
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                // 교환
                val temp = arr[j]
                arr[j] = arr[j + 1]
                arr[j + 1] = temp
            }
        }
    }
    return arr
}

fun main() {
    val inputArray = intArrayOf(64, 34, 25, 12, 22, 11, 90)
    val sortedArray = bubbleSort(inputArray)
    println("정렬된 배열: ${sortedArray.joinToString(", ")}")
}
    

설명

위의 코드는 기본적인 버블 소트 구현을 보여줍니다. 주요 함수 bubbleSort는 정수 배열을 입력받아 정렬된 배열을 반환합니다. 두 개의 중첩 루프를 사용하여 인접한 원소를 비교하고, 필요할 경우 교환하는 방식으로 동작합니다.

코드 동작 과정

코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 출력합니다:

정렬된 배열: 11, 12, 22, 25, 34, 64, 90

복잡도 분석

버블 소트의 시간 복잡도는 O(N²)입니다. 이는 최악의 경우, 모든 원소를 비교해야 하기 때문입니다. 그러나 최적의 경우(이미 정렬된 배열)는 시간 복잡도가 O(N)으로 줄어듭니다. 공간 복잡도는 O(1)입니다.

버블 소트의 장단점

버블 소트의 장단점은 다음과 같습니다:

• 장점:
  • 구현이 간단하다.
  • 최소한의 메모리를 소모한다.
  • 정렬을 수행하는 과정에서 배열이 이미 정렬되어 있는지를 검사할 수 있다.
• 단점:
  • 시간 복잡도가 너무 높아 큰 데이터셋에서는 비효율적이다.
  • 다른 효율적인 정렬 알고리즘과 비교했을 때 성능이 떨어진다.

응용 문제

이제 위의 개념을 바탕으로 조금 더 응용된 문제를 해결해보겠습니다. 주어진 배열에서 중복된 원소를 제거하고 정렬하여 출력하세요.

문제 정의

정수 배열을 입력받아 중복된 원소를 제거하고 오름차순으로 정렬한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

예제

• 입력: [64, 34, 25, 25, 12, 22, 11, 90, 90]
• 출력: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

코드 구현

fun removeDuplicatesAndSort(arr: IntArray): IntArray {
    return arr.distinct().toIntArray().let { bubbleSort(it) }
}

fun main() {
    val inputArray = intArrayOf(64, 34, 25, 25, 12, 22, 11, 90, 90)
    val resultArray = removeDuplicatesAndSort(inputArray)
    println("중복 제거 및 정렬된 배열: ${resultArray.joinToString(", ")}")
}
    

결과

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다:

중복 제거 및 정렬된 배열: 11, 12, 22, 25, 34, 64, 90

마무리

이번 강좌에서는 버블 소트 알고리즘에 대해 자세히 알아보았고, 이를 통해 기본적인 정렬 문제와 중복 제거 문제를 해결했습니다. 비록 버블 소트는 간단하고 이해하기 쉬운 알고리즘이지만, 코딩 테스트에 나오는 다양한 정렬 알고리즘을 익히고 연습하면 더욱 효과적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 다음 강좌에서는 더 효율적인 정렬 알고리즘에 대해 다루는 시간을 갖겠습니다. 감사합니다!

이번 강좌에서는 코틀린을 사용하여 버블 소트 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 버블 소트는 가장 간단하고 직관적인 정렬 알고리즘 중 하나로, 배열의 각 요소를 비교하고 교환하여 정렬하는 방식입니다. 이 강좌는 코딩 테스트를 준비하는 분들에게 유용할 것입니다.

버블 소트란?

버블 소트는 비교 기반의 정렬 알고리즘으로, 서로 인접한 두 요소를 비교하여 크기 순서에 맞지 않는 경우 교환하는 방식으로 작동합니다. 이 과정을 반복하여 모든 요소가 정렬될 때까지 진행합니다. 이 알고리즘의 시간 복잡도는 최악의 경우 O(n^2)이며, 안정 정렬입니다.

버블 소트의 작동 원리

버블 소트의 기본적인 작동 원리는 다음과 같습니다:

1. 배열의 첫 번째 요소부터 시작하여 인접한 두 요소를 비교합니다.
2. 만약 첫 번째 요소가 두 번째 요소보다 크면 두 요소의 위치를 교환합니다.
3. 배열 끝까지 이 과정을 반복합니다.
4. 한 번의 패스가 끝나면 마지막 요소는 가장 큰 값이므로 정렬이 완료된 것입니다.
5. 이 과정을 다시 처음부터 반복하며, 더 이상 교환이 필요 없을 때까지 진행합니다.

알고리즘 문제 정의

이제 버블 소트를 직접 구현해 보겠습니다. 주어진 정수 배열을 오름차순으로 정렬하는 코틀린 프로그램을 작성합니다.

문제

정수 배열 arr가 주어집니다. 이 배열을 버블 소트를 사용하여 오름차순으로 정렬하는 함수를 작성하세요.

함수의 시그니처는 다음과 같습니다:

fun bubbleSort(arr: IntArray): IntArray

코틀린으로 구현하기

이제 문제를 해결하기 위해 코틀린에서 함수 bubbleSort()를 구현해 보겠습니다. 아래는 구현된 코드입니다:

fun bubbleSort(arr: IntArray): IntArray {
    val n = arr.size
    for (i in 0 until n - 1) {
        // 최적화를 위한 플래그
        var swapped = false
        for (j in 0 until n - i - 1) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                // Swap arr[j] and arr[j + 1]
                val temp = arr[j]
                arr[j] = arr[j + 1]
                arr[j + 1] = temp
                swapped = true
            }
        }
        // 만약 교환이 없었다면 이미 정렬된 상태
        if (!swapped) break
    }
    return arr
}
    

코드 설명

위의 코드는 배열 arr를 입력받아 정렬된 배열을 반환합니다. 코드의 각 부분을 설명하겠습니다:

• val n = arr.size: 배열의 크기를 저장합니다.
• 두 개의 for 루프를 사용하여 배열을 반복합니다. 외부 루프는 총 n-1번의 패스를 수행하며, 내부 루프는 비교 작업을 담당합니다.
• swapped 플래그는 현재 패스에서 교환이 발생했는지를 확인합니다. 만약 교환이 없었다면 배열은 이미 정렬된 것입니다.
• 비교 후 두 요소의 위치를 교환하는 부분에서는 임시 변수를 사용하여 값을 스왑합니다.
• 교환이 없었던 경우에는 더 이상 반복하지 않고 루프를 종료합니다.

예제 테스트

이제 bubbleSort() 함수를 테스트해 보겠습니다. 다음은 몇 가지 테스트 케이스입니다:

fun main() {
    val arr1 = intArrayOf(64, 34, 25, 12, 22, 11, 90)
    println("정렬 전: ${arr1.joinToString(", ")}")
    val sortedArr1 = bubbleSort(arr1)
    println("정렬 후: ${sortedArr1.joinToString(", ")}")

    val arr2 = intArrayOf(5, 1, 4, 2, 8)
    println("정렬 전: ${arr2.joinToString(", ")}")
    val sortedArr2 = bubbleSort(arr2)
    println("정렬 후: ${sortedArr2.joinToString(", ")}")
}
    

테스트 결과

위의 main() 함수를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다:

정렬 전: 64, 34, 25, 12, 22, 11, 90
정렬 후: 11, 12, 22, 25, 34, 64, 90
정렬 전: 5, 1, 4, 2, 8
정렬 후: 1, 2, 4, 5, 8
    

시간 복잡도 분석

버블 소트의 시간 복잡도를 분석해 보겠습니다:

• 최악의 경우: O(n^2) – 배열이 역순으로 정렬되어 있는 경우.
• 최선의 경우: O(n) – 배열이 이미 정렬되어 있는 경우. 이때는 한 번의 패스 만으로 끝납니다.
• 평균적인 경우: O(n^2)

버블 소트는 삽입 정렬과 같은 간단한 정렬 알고리즘에 비해 비효율적이며, 대규모 데이터에 대해서는 잘 사용되지 않습니다. 하지만 이해하고 구현하기 쉽기 때문에 알고리즘 기초 학습에 적합합니다.

마무리

이번 강좌에서는 코틀린을 사용하여 버블 소트 알고리즘을 구현해 보았습니다. 버블 소트는 비교 기반의 정렬 알고리즘으로, 이해하기 쉽고 직관적입니다. 코딩 테스트에서 자주 출제되는 주제 중 하나인 만큼, 반복적으로 연습해 보시기 바랍니다.

연습 문제

자신의 버블 소트 구현을 개선하거나 다양한 테스트 케이스를 만들어 보세요. 다음과 같은 문제도 도전해 보실 수 있습니다:

• 주어진 배열을 내림차순으로 정렬하는 함수 작성하기.
• 버블 소트의 시간을 측정하여 다양한 입력 크기에서 성능 비교하기.
• 버블 소트를 재귀적으로 구현해 보기.

이 외에도 다양한 정렬 알고리즘에 대한 학습을 통해 알고리즘에 대한 깊은 이해를 가져보시기 바랍니다. 감사합니다!

본 글에서는 배열에서 K번째 수를 찾는 문제를 다룰 것입니다. 이 문제는 코딩테스트에서 자주 출제되는 유형 중 하나로, 배열의 정렬 및 인덱스에 대한 이해를 요구합니다. 문제를 해결하는 과정에서 코틀린의 유용한 기능들을 활용하고, 최적화된 알고리즘을 구현하는 방법을 배워봅시다.

문제 설명

주어진 정수 배열 arr와 정수 K에 대해, 배열을 오름차순으로 정렬한 후 K번째 수를 반환하는 함수를 작성하시오. 배열의 인덱스는 0부터 시작하며, K는 1 이상 배열의 크기 이하입니다.

입력

• 첫 번째 줄: N (배열의 크기)
• 두 번째 줄: N개의 정수로 이루어진 배열
• 세 번째 줄: K (찾고자 하는 K번째 수의 위치)

출력

배열을 오름차순으로 정렬한 후, K번째 수를 출력합니다.

예제

입력
5
3 1 2 5 4
2

출력
2

문제 분석

문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다:

1. 입력을 받아 배열과 K의 값을 저장합니다.
2. 배열을 오름차순으로 정렬합니다.
3. K번째 수를 찾기 위해 K-1 인덱스에 접근합니다.
4. 결과를 출력합니다.

코틀린으로 구현하기

코틀린은 함수형 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍을 동시에 지원하는 현대적인 언어입니다. 따라서 본 문제를 해결할 때는 매우 간결하고 직관적인 코드를 작성할 수 있습니다.

코드 구현

fun findKthNumber(arr: IntArray, k: Int): Int {
    // 배열을 오름차순으로 정렬
    val sortedArray = arr.sortedArray()
    // K번째 수 반환 (k-1 인덱스)
    return sortedArray[k - 1]
}

fun main() {
    // 초기 값 설정
    val n = 5
    val inputArray = intArrayOf(3, 1, 2, 5, 4)
    val k = 2

    // K번째 수 찾기
    val result = findKthNumber(inputArray, k)
    println(result)
}

코드 설명

위 코드는 다음과 같은 부분으로 구성되어 있습니다:

1. findKthNumber 함수: 이 함수는 정수 배열과 K를 입력으로 받아 K번째 수를 반환합니다. 배열을 오름차순으로 정렬한 후, K-1 인덱스를 사용하여 결과를 찾아냅니다.
2. sortedArray: 코틀린의 sortedArray 메서드를 사용하여 간단하게 배열을 정렬합니다.
3. main 함수: 프로그램의 시작점으로, 입력 값을 설정하고 findKthNumber 함수를 호출하여 결과를 출력합니다.

시간 복잡도 분석

본 문제의 시간 복잡도는 배열을 정렬하는 데 소요되는 시간에 비례합니다. 정렬 알고리즘은 평균적으로 O(N log N)의 시간을 필요로 하며, K번째 수를 찾는 과정은 O(1)입니다. 따라서 전체 시간 복잡도는 O(N log N)입니다.

결론

이번 글에서는 배열에서 K번째 수를 찾는 문제를 다루었으며, 코틀린을 이용한 간단한 구현 방법을 살펴보았습니다. 앞으로의 코딩테스트 준비에 있어 이와 같은 문제를 자주 접할 것이므로, 반복적인 연습을 통해 알고리즘에 대한 이해를 높이고, 코딩 실력을 향상시키는 것이 중요합니다.

추가적으로 알고리즘 문제를 풀 때는 다음과 같은 점들을 주의해야 합니다:

• 문제의 조건을 정확히 이해하고 따라야 합니다.
• 시간 복잡도의 최적화를 고려하여 효율적인 알고리즘을 선택해야 합니다.
• 모든 가능한 케이스에 대해 충분한 테스트를 수행하여 버그를 방지해야 합니다.

다음 강좌에서는 다른 유형의 알고리즘 문제를 다루어 보겠습니다. 지속적으로 관심 가져주시길 바랍니다!