코틀린 코딩테스트 강좌 보관 - 28 중 4 번째 페이지

문제 설명

상상해보세요! 미래에서 온 당신은 타임머신을 이용해 특정 시간으로 여행을 하기로 결심합니다. 그러나 이 타임머신은 복잡한 알고리즘을 통해서만 작동할 수 있습니다. 문제는 주어진 시간에 도달하기 위해 최소 몇 번의 점프가 필요한지를 계산하는 것입니다.

문제 정의

정수 S와 E가 주어집니다. S는 시작 시간, E는 도착 시간입니다. 타임머신은 다음과 같은 규칙으로 작동합니다:

현재 시간에서 +1, +2 또는 *2의 연산을 통해 다음 시간으로 점프할 수 있습니다.
타임머신이 작동하는 최소 점프 횟수를 계산하여 출력하는 프로그램을 작성하세요.

입력

첫 번째 줄에 두 정수 S (1 ≤ S ≤ 10⁵)와 E (1 ≤ E ≤ 10⁵)가 주어집니다.

출력

타임머신이 E에 도달하기 위해 필요한 최소 점프 횟수를 출력합니다.

예제

문제 풀이 과정

이 문제는 BFS(Breadth-First Search, 너비 우선 탐색) 알고리즘을 이용해 해결할 수 있습니다. BFS는 특정 노드를 시작으로 해서, 그 노드와 연결된 모든 노드를 탐색한 후, 다음 층의 노드를 탐색하는 방식입니다. 이 문제에서 각 시간대는 그래프의 노드로, 각 점프는 간선으로 표현할 수 있습니다.

단계별 풀이

큐 초기화: BFS를 수행하기 위해 먼저 큐를 초기화합니다. 시작 시간 S와 현재 점프 횟수를 함께 큐에 추가합니다.
방문 배열: 이미 방문한 시간을 기록하기 위해 방문 배열을 생성합니다. 이를 통해 동일한 시간을 중복 방문하는 것을 방지할 수 있습니다.
BFS 수행: 큐에서 노드를 꺼내고, 가능한 모든 점프를 수행하여 다음 시간으로 탐색합니다. 만약 다음 점프가 도착 시간 E에 도달하면, 현재 점프 횟수를 반환합니다.
종료 조건: 도착 시간에 도달하지 못하고 큐가 비게 될 경우, 점프 과정을 중단합니다.

코드 구현


fun minJumps(S: Int, E: Int): Int {
    val queue: Queue> = LinkedList()
    val visited = BooleanArray(100001) // 시간 범위 최대 100000
    queue.add(Pair(S, 0))
    visited[S] = true

    while (queue.isNotEmpty()) {
        val (currentTime, jumps) = queue.poll()

        // 목적지에 도달했을 경우
        if (currentTime == E) {
            return jumps
        }

        // 다음 가능한 시간
        val nextTimes = listOf(currentTime + 1, currentTime + 2, currentTime * 2)

        for (nextTime in nextTimes) {
            if (nextTime in 1..100000 && !visited[nextTime]) {
                visited[nextTime] = true
                queue.add(Pair(nextTime, jumps + 1))
            }
        }
    }
    return -1 // 도달할 수 없는 경우
}

fun main() {
    val input = readLine()!!.split(" ")
    val S = input[0].toInt()
    val E = input[1].toInt()
    println(minJumps(S, E))
}

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 모든 시간대를 한 번씩 방문하게 되며, 최대 100,000개의 노드에 대해 BFS를 수행하므로 효율적입니다.

결론

이번 강좌에서는 타임머신 문제를 해결하기 위한 BFS 알고리즘을 적용하여 최단 거리를 계산하는 방법을 살펴보았습니다. 코틀린으로 구현하는 과정에서의 장점과 BFS의 기본 원칙을 잘 이해하고 적용하여 코딩 테스트에 활용하시길 바랍니다. 다음 시간에는 다른 문제와 더 다양한 알고리즘을 탐구하는 강좌를 준비하겠습니다!

오늘은 코틀린을 사용하여 간단한 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.
주제는 “칵테일 만들기”입니다. 이 문제는 다양한 재료를 조합하여 원하는 칵테일을 만드는 과정을
통해 효율적인 알고리즘 설계와 구현을 배울 수 있도록 돕습니다.
문제의 기본 개념을 이해한 후, 코드를 작성하고, 테스트를 진행하는 과정에서
실제 코딩테스트에서 중요한 여러 요소를 익힐 수 있습니다.

문제 설명

지금 우리는 칵테일 바의 바텐더입니다. 고객은 자신이 원하는 색깔을 요구하였고, 우리는
여러 재료를 사용하여 그 색깔에 맞는 칵테일을 만들어야 합니다.

다음과 같은 입력이 주어집니다:

재료의 개수 N (1 <= N <= 100)
각 재료의 색깔이 기록된 배열 colors (각각의 색깔은 문자열로 주어짐)
고객이 요청한 색깔 targetColor (문자열)

우리는 고객이 요청한 색깔의 칵테일을 만들 수 있는지를 판단해야 합니다.
만약 만들 수 있다면 “가능”, 그렇지 않다면 “불가능”을 출력해야 합니다.

입력 예시

        5
        "red", "blue", "green", "yellow", "red"
        "purple"

출력 예시

가능

알고리즘 설계

이 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 단순한 연산을 수행해야 합니다.
먼저, 주어진 색깔들을 모두 확인하여 고객의 요청과 매칭되는 색깔이 있는지를 검사해야 합니다.
다음과 같이 접근할 수 있습니다:

주어진 색깔 배열에서 고객의 요청과 일치하는 색깔이 있는지 탐색합니다.
일치하는 색깔이 발견되면 “가능”을 출력하고, 반복을 종료합니다.
모든 색깔을 검사한 후에도 일치하는 색깔이 없으면 “불가능”을 출력합니다.

코드 작성

이제 위에서 설계한 알고리즘을 바탕으로 코틀린 코드를 작성해 보겠습니다.
코틀린 특유의 간결한 문법을 활용하여 문제를 해결하는 코드를 아래와 같이 구현할 수 있습니다.

        fun canMakeCocktail(colors: Array, targetColor: String): String {
            for (color in colors) {
                if (color == targetColor) {
                    return "가능"
                }
            }
            return "불가능"
        }

        fun main() {
            val colors = arrayOf("red", "blue", "green", "yellow", "red")
            val targetColor = "purple"
            println(canMakeCocktail(colors, targetColor))
        }

코드 설명

위 코드에서 canMakeCocktail 함수는 두 개의 매개 변수를 받습니다.
첫 번째 매개 변수는 색깔의 배열이며, 두 번째 매개 변수는 고객이 원하는 색깔입니다.
for 루프를 사용하여 배열을 순회하면서, 요청한 색깔과 일치하는 색깔이 있는지 검사합니다.

만약 일치하는 색깔이 발견된 경우, “가능”을 반환하고 종료합니다.
모든 색깔을 검사한 후 일치하는 경우가 없다면 “불가능”을 반환합니다.
main 함수에서는 주어진 색깔 배열과 고객의 요청 색깔을 설정하고,
canMakeCocktail 함수를 호출하여 결과를 출력합니다.

테스트 케이스

이제 코드를 테스트 해 보겠습니다. 여러 가지 입력 사례를 통해 우리 코드가
정확하게 기능하는지 확인해 보겠습니다.

1. 일반적인 경우

        입력: ["red", "blue", "green", "yellow", "red"], "green"
        출력: 가능

2. 요청한 색깔이 없는 경우

        입력: ["red", "blue", "green", "yellow", "red"], "orange"
        출력: 불가능

3. 중복된 색깔이 있는 경우

        입력: ["red", "blue", "blue", "yellow", "red"], "blue"
        출력: 가능

4. 모든 색깔이 같은 경우

        입력: ["red", "red", "red", "red", "red"], "red"
        출력: 가능

5. 색깔 배열이 비어 있는 경우

        입력: [], "red"
        출력: 불가능

결과 분석

모든 테스트 케이스에서 예상한 대로 결과가 출력되었습니다.
이를 통해 작성한 코드가 요구 사항을 충족하며,
다양한 경우의 수를 고려한 알고리즘으로 동작함을 확인할 수 있었습니다.

정리

이번 강좌에서는 코틀린을 사용하여 간단한 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 배우았습니다.
칵테일 만들기 문제를 통해 배열 탐색, 조건문 사용, 함수 정의 등을 익힐 수 있었습니다.
알고리즘 문제를 해결할 때는 문제의 요구사항을 명확히 이해하고,
그에 맞는 데이터 구조와 알고리즘을 잘 선택하는 것이 중요합니다.

여러분도 다양한 문제를 통해 알고리즘 능력을 키워 나가시길 바랍니다.
다음 시간에는 더 복잡한 문제를 가지고 돌아오도록 하겠습니다.
감사합니다!

코틀린 코딩테스트 강좌, 케빈 베이컨의 6단계 법칙

이번 강좌에서는 ‘케빈 베이컨의 6단계 법칙’에 대해 알아보고, 그에 관련된 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 살펴보겠습니다. 케빈 베이컨의 6단계 법칙은 모든 사람이 케빈 베이컨과 6단계 이내의 관계를 가진다는 이론입니다. 이를 토대로 그래프 이론을 활용한 문제를 풀어보겠습니다.

문제 설명

주어진 사람들과 그 사람들 간의 관계를 그래프 형태로 나타내고, 특정 인물이 다른 모든 인물들과의 관계를 파악하는 문제입니다. 다음과 같이 문제를 정의합니다:

문제: 케빈 베이컨의 6단계 관계

n명의 사람과 m개의 관계가 주어집니다.
사람들은 1부터 n까지의 정수로 표현됩니다.
각 관계는 두 사람의 ID로 주어지며, 두 사람은 서로 친구입니다.
각 사람의 케빈 베이컨 수를 계산해주세요. 케빈 베이컨 수란, 해당 사람에서 다른 사람까지의 최단 경로의 길이를 의미합니다.
최종적으로, 케빈 베이컨 수가 가장 작은 사람의 ID를 출력합니다. 만약 여러 명이라면 ID가 가장 작은 사람을 선택합니다.

입력 형식

  
ID1 ID2
ID1 ID3
...

출력 형식

케빈 베이컨 수가 가장 작은 사람의 ID

문제 해결 전략

문제 해결을 위해 다음과 같은 절차를 따릅니다:

입력을 통해 사람과 관계를 그래프 형태로 저장합니다.
다익스트라(Dijkstra) 알고리즘 또는 BFS(너비 우선 탐색)를 사용하여 각 사람의 케빈 베이컨 수를 계산합니다.
모든 사람의 케빈 베이컨 수를 비교하여, 가장 작은 수를 가진 사람의 ID를 출력합니다.

코드 구현

이번 문제를 코틀린으로 구현해보겠습니다.


import java.util.*

fun main() {
    val reader = Scanner(System.`in`)
    val n = reader.nextInt() // 사람의 수
    val m = reader.nextInt() // 관계의 수

    // 인접 리스트 초기화
    val graph = Array(n + 1) { mutableListOf() }

    // 관계 입력받기
    for (i in 0 until m) {
        val u = reader.nextInt()
        val v = reader.nextInt()
        graph[u].add(v)
        graph[v].add(u)
    }

    // 각 사람의 케빈 베이컨 수를 저장할 배열
    val kevinBaconScores = IntArray(n + 1)

    // BFS 메소드 정의
    fun bfs(start: Int) {
        val queue: Queue> = LinkedList()
        val visited = BooleanArray(n + 1)
        queue.add(Pair(start, 0)) // 처음 사람과 거리 0
        visited[start] = true

        while (queue.isNotEmpty()) {
            val (current, distance) = queue.poll()
            for (neighbor in graph[current]) {
                if (!visited[neighbor]) {
                    visited[neighbor] = true
                    queue.add(Pair(neighbor, distance + 1))
                    kevinBaconScores[start] += distance + 1 // 케빈 베이컨 점수 계산
                }
            }
        }
    }

    // 모든 사람에 대해 BFS 수행
    for (i in 1..n) {
        bfs(i)
    }

    // 최소 케빈 베이컨 수를 가진 사람 찾기
    var minScore = Int.MAX_VALUE
    var resultId = -1
    
    for (i in 1..n) {
        if (kevinBaconScores[i] < minScore) {
            minScore = kevinBaconScores[i]
            resultId = i
        }
    }

    // 결과 출력
    println(resultId)
}

과정 설명

우선, 그래프를 생성하는 과정에서 사람의 수(n)와 관계의 수(m)를 입력받아 인접 리스트 형태로 관계를 저장합니다. 이후 BFS 알고리즘을 사용하여 각 사람의 케빈 베이컨 수를 계산합니다. BFS는 각 사람으로부터 시작해 연결된 모든 사람을 탐색하면서 거리를 증가시켜가며 최종적으로 각 사람의 케빈 베이컨 점수를 기록합니다.

마지막으로, 모든 사람의 케빈 베이컨 점수를 비교하여 가장 작은 값을 찾습니다. 이때, 점수가 동일한 경우에는 ID값이 더 작은 사람을 선택합니다.

결론

이번 강좌를 통해 케빈 베이컨의 6단계 법칙을 활용한 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 익혔습니다. 그래프 이론, BFS 알고리즘의 이해는 취업용 알고리즘 시험에서 매우 유용합니다. 이러한 문제를 많이 연습하여 효과적으로 코딩 테스트를 준비하시기 바랍니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 카드 게임

본 글에서는 코틀린을 이용한 알고리즘 문제 풀이 강좌를 통해 ‘카드 게임’ 관련 문제를 다룰 것입니다.
알고리즘 문제를 해결하는 과정에서 필요한 이론, 코드 예시 및 다양한 접근 방식에 대해 자세히 설명하겠습니다.

문제 설명

카드 게임은 두 명의 플레이어가 각각 5장의 카드를 가지고 시작하는 게임입니다.
각 플레이어는 카드의 숫자에 따라서 점수를 계산합니다.
두 플레이어의 점수를 비교하여 승자를 결정하는 게임을 설명하겠습니다.

문제 정의

두 플레이어 A와 B가 있습니다. 플레이어 A와 B 각각은 5장의 카드를 가집니다.
카드의 점수는 카드의 숫자입니다. 두 플레이어의 총 점수를 비교하여 어떤 플레이어가 승자인지를 판단하는 프로그램을 작성해야 합니다.

입력

첫 번째 줄에는 플레이어 A의 카드 5장이 공백으로 구분되어 주어진다.
두 번째 줄에는 플레이어 B의 카드 5장이 공백으로 구분되어 주어진다.

출력

총 점수를 합산하여 더 많은 점수를 가진 플레이어의 이름을 출력한다.
점수가 동일한 경우 “Draw”를 출력한다.

예제

문제 접근 방식

문제를 해결하기 위해 다음과 같은 단계를 거칩니다:

플레이어 A와 B의 카드를 리스트로 입력받습니다.
각 플레이어의 점수를 계산합니다.
점수를 비교하여 승자를 결정합니다.

코드 작성

아래는 코틀린으로 작성한 코드입니다.

fun main() {
        // 입력을 받는다.
        val aCards = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
        val bCards = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }

        // 점수를 계산한다.
        val aScore = aCards.sum()
        val bScore = bCards.sum()

        // 승자를 결정한다.
        when {
            aScore > bScore -> println("A")
            aScore < bScore -> println("B")
            else -> println("Draw")
        }
    }

코드 분석

위 코드는 다음과 같은 기능을 수행합니다:

readLine()을 통해 사용자로부터 입력 받은 두 줄을 읽고, 공백을 기준으로 나누어 각 카드의 숫자를 정수 리스트로 변환합니다.
sum() 메서드를 사용하여 각 플레이어의 점수를 계산합니다.
when 문을 사용하여 점수를 비교하고, 더 높은 점수를 가진 플레이어의 이름을 출력합니다.

테스트 및 검증

여러 상황에서 코드를 테스트하여 입력에 따라 올바른 출력이 나오는지 검증해야 합니다.
예를 들어, 플레이어 A의 카드가 모두 0일 때와 같은 edge case를 포함하여 다양한 테스트 케이스를 고려해야 합니다.

마무리

이번 강좌에서는 코틀린을 사용하여 간단한 카드 게임 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다.
알고리즘 문제를 풀기 위해서는 문제를 이해하고, 알고리즘을 설계한 후, 이를 코드로 구현해 나가는 순서가 중요한데
이는 다양한 접근 방식을 통해 연습하며 발전할 수 있습니다.
지속적으로 연습하고 다양한 문제를 풀어보며 코딩 능력을 키워보세요.

추가 연습 문제

아래의 문제를 추가로 풀어보세요:

두 플레이어가 각자 7장의 카드를 가질 경우 점수 체계가 어떻게 변하는지 계산하는 프로그램을 작성하시오.
각 플레이어가 카드 배팅을 통해 최종 점수에 영향을 미치는 간단한 규칙을 추가하는 프로그램을 작성해 보세요.

지속적인 연습이 중요합니다. 성공적인 코딩 테스트 준비를 기원합니다!

코틀린 코딩테스트 강좌, 카드 정렬하기

안녕하세요! 이번 코틀린 코딩테스트 강좌에서는 “카드 정렬하기”라는 흥미로운 문제를 다루겠습니다. 알고리즘 문제를 해결하는 과정에서 중요한 논리적 사고와 다양한 자료 구조에 대한 이해도를 높일 수 있는 기회가 될 것입니다.

문제 설명

문제는 주어진 카드들을 정렬하는 것입니다. 각 카드는 다음과 같은 정보로 구성되어 있습니다:

값: 카드의 수치 (예: 1, 2, 3)
색: 카드의 색깔 (예: 클럽, 다이아몬드, 하트, 스페이드)

주어진 카드들을 크기와 색깔에 따라 정렬하는 프로그램을 작성하세요. 카드의 크기는 숫자를 기준으로 오름차순으로 정렬하며, 숫자가 같을 경우 색깔에 따라 정렬합니다. 색깔은 클럽 < 다이아몬드 < 하트 < 스페이드의 순서로 정렬합니다.

입력 형식

입력은 여러 장의 카드로 구성된 배열로 주어집니다. 각 카드는 배열의 원소로서 Pair(value, color) 형식을 가집니다. 예를 들어, [Pair(3, '하트'), Pair(2, '스페이드'), Pair(3, '다이아몬드'), Pair(1, '클럽'), Pair(2, '하트')]와 같은 형태입니다.

출력 형식

출력은 정렬된 카드 배열입니다. 카드의 정보는 Pair(value, color) 형식으로 표현되어야 합니다.

문제 풀이 과정

1. 문제 이해하기

문제의 핵심은 카드들을 정렬하는 것입니다. 정렬을 수행하기 위해 두 가지 기준이 필요합니다:

값(value): 카드의 수치
색(color): 카드의 종류로서 정의된 순서에 따라 처리

2. 데이터를 어떻게 정렬할 것인가?

정렬 기준을 정의하기 위해, 색깔에 대한 우선순위를 숫자로 매핑하는 작업이 필요합니다. 예를 들어, 다음과 같이 매핑할 수 있습니다:

클럽: 1
다이아몬드: 2
하트: 3
스페이드: 4

이를 통해 색깔에 대한 정렬 조건을 쉽게 만들 수 있습니다.

3. 코틀린으로 구현하기

이제 위의 설명을 바탕으로 코드를 작성해보겠습니다. 아래는 코틀린을 사용한 카드 정렬 프로그램의 구현 예시입니다:

data class Card(val value: Int, val color: String)

fun main() {
    val colors = mapOf(
        "클럽" to 1,
        "다이아몬드" to 2,
        "하트" to 3,
        "스페이드" to 4
    )
    
    val cards = listOf(
        Card(3, "하트"),
        Card(2, "스페이드"),
        Card(3, "다이아몬드"),
        Card(1, "클럽"),
        Card(2, "하트")
    )
    
    val sortedCards = cards.sortedWith(compareBy({ it.value }, { colors[it.color] }))
    
    println("정렬된 카드 목록:")
    for (card in sortedCards) {
        println("값: ${card.value}, 색: ${card.color}")
    }
}

4. 코드 설명

위의 코드에서 각 구성 요소를 설명하겠습니다:

data class Card: 카드의 값과 색깔을 포함하는 데이터 클래스를 정의합니다.
colors map: 카드의 색깔을 정수로 매핑한 맵을 생성합니다. 이후 정렬 시 이 값을 참조합니다.
cards list: 주어진 카드 목록을 리스트로 생성합니다.
sortedWith: 카드 리스트를 값과 색깔에 따라 정렬합니다. 이때 compareBy를 사용하여 여러 기준으로 정렬할 수 있습니다.

5. 결과 확인하기

프로그램을 실행하면 아래와 같은 결과가 출력됩니다:

정렬된 카드 목록:
값: 1, 색: 클럽
값: 2, 색: 하트
값: 2, 색: 스페이드
값: 3, 색: 다이아몬드
값: 3, 색: 하트

결론

이번 강좌에서는 카드 정렬하기 문제를 다루며, 정렬 알고리즘을 통한 문제 해결 과정과 코틀린 코드 구현에 대해 살펴보았습니다. 다양한 데이터 구조와 알고리즘을 이해하는 것은 코딩 테스트에서 중요한 요소이므로, 계속해서 연습하면 많은 도움이 될 것입니다. 다음 강좌에서도 흥미로운 문제를 다루도록 하겠습니다. 감사합니다!