코틀린 코딩테스트 강좌, 줄 세우기

코딩 테스트는 현대 소프트웨어 개발에서 중요한 과정 중 하나입니다. 특히 많은 기업들이 알고리즘 및 문제 해결 능력을 평가하기 위해 코딩 테스트를 실시하고 있습니다. 이번 강좌에서는 ‘줄 세우기’라는 주제를 다루며, 이를 통해 코틀린 언어를 사용한 알고리즘 문제 해결 과정을 심도 있게 알아보겠습니다.

문제 설명

일련의 학생들이 키에 따라서 줄을 서야 합니다. 학생들은 각자의 키를 가지고 있으며, 이 키의 기준에 따라 줄이 세워져야 합니다. 여러분은 학생들의 키 정보가 주어질 때, 이들을 키 순서대로 정렬하여 출력하는 프로그램을 작성해야 합니다.

입력 형식

  • 첫 번째 줄: 학생의 수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)
  • 다음 N개의 줄: 각 학생의 키 H (1 ≤ H ≤ 2,000)

출력 형식

키가 작은 순서대로 학생들의 키를 한 줄에 하나씩 출력합니다.

예제 입력

        5
        140
        120
        150
        130
        110
        

예제 출력

        110
        120
        130
        140
        150
        

문제 해결 전략

이 문제는 학생들의 키를 정렬하는 문제로, 정렬 알고리즘을 통해 해결할 수 있습니다. 힌트로는 코틀린의 sort() 함수 또는 sorted() 함수를 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 다양한 정렬 알고리즘의 시간 복잡도를 고려하여 최적의 방법을 선택해야 합니다.

단계 1: 입력 데이터 수집

학생 수와 각 학생의 키를 입력 받기 위해 표준 입력을 활용합니다. 코틀린은 간결한 코드 작성을 지원하므로, 이를 효율적으로 작성할 수 있습니다.

단계 2: 데이터 정렬

정렬 방법으로는 기본적으로 sort() 함수가 가장 쉽고 간편하게 적용됩니다. 이 함수는 내부적으로 Timsort 알고리즘을 사용하여 평균적으로 O(N log N)의 성능을 가지고 있습니다. 아래의 코드에서는 이 함수를 사용하여 학생들의 키를 정렬하는 방법을 설명합니다.

단계 3: 결과 출력

정렬된 결과를 한 줄에 하나씩 출력하는 과정을 거칩니다. 이는 코틀린의 반복문을 통해 간단히 구현할 수 있습니다.

코틀린 코드 구현

아래의 코드는 위에서 설명한 단계들을 기반으로 한 코틀린 프로그램의 코드입니다.


fun main() {
    val n = readLine()!!.toInt()  // 첫 번째 줄 학생 수 입력
    val heights = mutableListOf()  // 학생들의 키를 저장할 리스트

    // 키 입력 받기
    for (i in 1..n) {
        heights.add(readLine()!!.toInt())
    }

    // 키 정렬
    heights.sort()

    // 정렬된 결과 출력
    heights.forEach { height -> 
        println(height) 
    }
}
        

코드 설명

  • readLine()!!.toInt(): 표준 입력에서 값을 읽어 정수형으로 변환합니다.
  • mutableListOf(): 가변 리스트를 생성하여 학생의 키를 저장합니다.
  • heights.sort(): 리스트를 정렬합니다.
  • heights.forEach(): 정렬된 결과를 출력하는 반복문입니다.

결과 및 성능 분석

이 코드의 시간 복잡도는 O(N log N)이며, 이는 대규모 학생 수에 대해서도 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 코드의 가독성이 높아 유지보수가 용이하다는 장점이 있습니다.

테스트 케이스

다양한 입력에 대한 테스트를 통해 프로그램의 안정성을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 키를 가진 학생의 경우나 역순으로 정렬된 경우 등의 다양한 테스트 케이스를 추가적으로 고려해야 합니다.

마무리

이번 강좌에서는 코틀린을 이용한 줄 세우기 문제를 해결하는 방법을 살펴보았습니다. 입력 처리, 데이터 정렬, 결과 출력의 과정을 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 한층 더 발전시킬 수 있는 기회가 되었으면 합니다. 다음 강좌에서는 더욱 난이도 높은 문제를 다룰 예정입니다.

이 글이 도움이 되셨다면, 해당 강좌를 친구와 공유해 주세요. 다양한 알고리즘 문제를 함께 풀어보며 실력을 향상시킬 수 있는 기회를 가지시기 바랍니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 주몽의 명령

코틀린을 이용한 코딩테스트 준비 과정에서, 많은 이들이 직면하는 문제 중 하나는 다양한 알고리즘 문제를 이해하고 해결하는 것입니다. 이번 강좌에서는 ‘주몽의 명령’이라는 주제로 알뜰한 알고리즘 문제를 풀어보면서, 주몽의 군대와 관련된 고대의 서사를 바탕으로 문제를 쉽게 이해하고 해결하는 방법을 익히겠습니다.

문제 설명

주몽은 자신의 군대를 이끌어 북쪽의 적을 물리치고, 자신의 왕국을 세우기 위해 명령을 내렸습니다. 그의 명령은 각 병사에게 특정한 행동을 하도록 지시하는 것이었습니다. 이 문제에서는 N명의 병사가 있을 때, 각 병사가 어떤 행동을 할지 결정해야 합니다.

문제는 다음과 같습니다:

문제: 주몽의 명령

주몽에게는 N명의 병사가 있습니다. 각 병사는 1부터 100까지의 랜덤한 숫자로 나타내어지며, 주몽은 짝수 숫자를 갖고 있는 병사에게 “앞으로 나가라!”고 명령하고, 홀수 숫자를 갖고 있는 병사에게는 “뒤로 물러나라!”고 명령합니다.

주어진 N명의 병사 숫자 리스트에서 짝수와 홀수 병사의 수를 계산하고, 각각의 명령을 출력하는 프로그램을 작성하세요.

입력

    첫 번째 줄에 병사의 수 N (1 ≤ N ≤ 1000)이 주어집니다.
    두 번째 줄에 N개의 병사 숫자가 공백으로 구분되어 주어집니다.
    

출력

    각 병사의 짝수/홀수 여부에 따라 명령어를 출력합니다.
    "앞으로 나가라!" 또는 "뒤로 물러나라!"를 N개의 줄에 걸쳐 출력합니다.
    

예제 입력

5
1 2 3 4 5
    

예제 출력

뒤로 물러나라!
앞으로 나가라!
뒤로 물러나라!
앞으로 나가라!
뒤로 물러나라!
    

문제 해결 과정

이제 이 문제를 해결하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다. 여기서는 코틀린을 사용하여 문제를 해결할 것입니다.

1단계: 입력 받기

먼저, 사용자로부터 입력을 받을 필요가 있습니다. 이를 위해 readLine() 함수를 사용하여 입력값을 받아올 수 있습니다.

2단계: 숫자 리스트로 변환

입력된 숫자는 공백으로 구분되어 있기 때문에, 이를 리스트로 변환해야 합니다. 코틀린의 split() 메서드를 이용해 공백으로 나눕니다.

3단계: 짝수/홀수 판단 및 명령 출력

이제 전수에 대해 반복문을 돌리면서 각 숫자가 짝수인지 홀수인지 판단하고 이에 맞는 명령어를 출력합니다. 코틀린의 if 문을 사용하여 조건을 판단할 수 있습니다.

코드 예시

fun main() {
    // 1단계 - 입력 받기
    val n = readLine()!!.toInt()  // 병사 수
    val soldiers = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }  // 병사 숫자 리스트

    // 3단계 - 짝수/홀수 판단 및 명령 출력
    for (soldier in soldiers) {
        if (soldier % 2 == 0) {
            println("앞으로 나가라!")
        } else {
            println("뒤로 물러나라!")
        }
    }
}
    

전체 과정 요약

문제를 해결하는 과정은 다음과 같이 요약될 수 있습니다:

  1. 주어진 입력을 읽어온다.
  2. 입력된 숫자를 리스트로 변환한다.
  3. 각 병사의 숫자에 대해 짝수/홀수를 판단하고 명령을 출력한다.

마무리

이번 강좌를 통해 주몽의 명령 문제를 해결하는 과정과 코틀린을 사용하는 방법을 배웠습니다. 알고리즘 문제는 다양한 형태로 주어질 수 있으며, 기본적인 문제 해결 구조와 접근 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 앞으로도 다양한 문제를 풀어보며 알고리즘 능력을 기르도록 합시다!

코틀린 코딩테스트 강좌, 조합 알아보기

1. 조합이란?

조합(combination)은 주어진 집합에서 특정 개수의 원소를 뽑아내는 경우의 수를 나타냅니다.
예를 들어, {A, B, C}에서 2개의 원소를 뽑는 조합은 AB, AC, BC가 있습니다.
조합은 순서를 고려하지 않기 때문에 {A, B}와 {B, A}는 같은 조합으로 간주됩니다.

2. 문제 정의

다음과 같은 문제를 해결해 보겠습니다.

문제 설명

정수 배열 nums와 정수 k가 주어질 때,
nums 배열에서 k개의 요소를 뽑아 조합을 생성하는 문제입니다.
조합의 결과를 리스트의 리스트 형태로 반환하세요.

입력 예시

        nums = [1, 2, 3, 4]
        k = 2
    

출력 예시

        [[1, 2], [1, 3], [1, 4], [2, 3], [2, 4], [3, 4]]
    

3. 알고리즘 접근법

조합을 생성하는 여러 가지 방법이 있지만,
가장 간단하고 대표적인 방법은 백트래킹(backtracking) 방법을 사용하는 것입니다.
이 방법은 모든 가능한 경우를 탐색하면서
기본 조건을 바탕으로 조합을 생성하는 방식입니다.

4. 코틀린으로 구현하기

앞서 설명한 알고리즘을 코틀린으로 구현해 보겠습니다.

fun combine(nums: IntArray, k: Int): List> {
        val result = mutableListOf>()
        backtrack(result, mutableListOf(), nums, k, 0)
        return result
    }

    fun backtrack(result: MutableList>, tempList: MutableList, nums: IntArray, k: Int, start: Int) {
        // 조합의 크기가 k와 같으면 결과에 추가
        if (tempList.size == k) {
            result.add(ArrayList(tempList))
            return
        }
        // 조합 생성
        for (i in start until nums.size) {
            tempList.add(nums[i])
            backtrack(result, tempList, nums, k, i + 1)
            tempList.removeAt(tempList.size - 1)
        }
    }

    // 사용 예
    fun main() {
        val nums = intArrayOf(1, 2, 3, 4)
        val k = 2
        val combinations = combine(nums, k)
        println(combinations)
    }

5. 코드 설명

위의 코드는 다음과 같이 구성되어 있습니다.

  • combine: 기본 함수로, 결과를 저장할 리스트와 조합을 저장할 임시 리스트를 초기화하며 백트래킹 함수를 호출합니다.
  • backtrack: 재귀적으로 조합을 생성하는 함수입니다. 현재 조합의 크기가 k와 같으면 결과 리스트에 추가하고, 아닌 경우는 반복하여 다음 원소를 추가합니다.

6. 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 조합의 개수에 비례합니다.
최악의 경우, O(N^K)의 시간 복잡도를 가지며,
공간 복잡도는 O(K)입니다.

7. 결론

조합을 생성하는 문제는 실제 코딩 테스트에서도 많이 출제됩니다.
백트래킹 기법을 통해 조합 생성 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
오늘 배운 내용을 바탕으로 다양한 조합 문제를 연습해보시길 바랍니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 조약돌 꺼내기

문제 설명

조약돌 꺼내기 문제는 주어진 수의 조약돌을 특정 규칙에 따라 꺼내는 문제입니다.
각 조약돌은 특별한 무게를 가지고 있으며, 우리는 두 가지 규칙에 따라 꺼낼 수 있습니다.

  • 조약돌의 무게가 x 이하인 경우 꺼낼 수 있습니다.
  • 조약돌을 꺼내면 그 조약돌의 무게가 0이 되며, 주변의 조약돌에 영향을 미칩니다.

문제 입력

첫 번째 줄에는 조약돌의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)과 무게 제한 X (1 ≤ X ≤ 10,000)가 주어집니다.
두 번째 줄에는 각 조약돌의 무게가 공백으로 구분되어 주어집니다. (1 ≤ 무게 ≤ 10,000)

예시

        입력:
        5 5
        4 5 3 2 1

        출력:
        5
    

문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 단계가 필요합니다:

1단계: 문제 분석

주어진 조약돌의 무게를 비교하는 문제입니다.
우리는 X 이하의 조약돌을 선택할 수 있으며, 이를 통해 몇 개의 조약돌을 꺼낼 수 있을지를 계산해야 합니다.
주어진 예제에서, 조약돌 무게는 [4, 5, 3, 2, 1]이고, X5입니다.
그래서 X 이하의 조약돌 무게(즉, 5 이하)를 가진 조약돌들은 5개입니다.
결과적으로, 우리는 5개의 조약돌을 꺼낼 수 있습니다.

2단계: 알고리즘 설계

문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 알고리즘은 다음과 같습니다:

  • 입력된 조약돌의 개수를 세고, 각 조약돌의 무게를 확인합니다.
  • 무게가 X 이하인 조약돌을 카운트합니다.
  • 최종적으로 카운트한 개수를 출력합니다.

3단계: 코틀린 코드 구현

아래는 위의 알고리즘을 코틀린으로 구현한 코드입니다:

        
        fun main() {
            val input = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
            val n = input[0]
            val x = input[1]

            val weights = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
            val count = weights.count { it <= x }

            println(count)
        }
        
    

4단계: 시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다.
각각의 조약돌 무게를 확인해야 하므로, 입력받는 조약돌의 개수에 비례하여 시간 복잡도가 결정됩니다.

결론

조약돌 꺼내기 문제는 조건에 따라 데이터를 필터링하는 기초적인 알고리즘 문제입니다.
코틀린을 활용하면 이러한 문제를 간결하게 해결할 수 있으며, 기본적인 데이터 처리 기술을 연습하는 데에 좋은 학습 자료입니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 제곱이 아닌 수 찾기

안녕하세요! 이번 강좌에서는 코틀린을 이용해 코딩테스트에서 자주 접할 수 있는 알고리즘 문제를 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 주제는 ‘제곱이 아닌 수 찾기’입니다. 본 문제의 기본 아이디어는 주어진 수 내에서 제곱수(1, 4, 9, 16 등)들이 아닌 모든 수를 찾아내는 것입니다. 이 문제를 이해하고 해결하기 위해 필요한 알고리즘적 사고와 코틀린 문법을 함께 살펴보겠습니다.

문제 설명

문제는 다음과 같습니다:

제곱이 아닌 수 찾기
1부터 N까지의 자연수 중에서 제곱수가 아닌 수들을 모두 찾는 함수를 작성하시오.

입력: 정수 N (1 ≤ N ≤ 1000)
출력: 제곱수가 아닌 수들의 리스트

문제 분석

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다:

  • 1부터 N까지의 모든 자연수를 반복문을 통해 탐색
  • 각 수가 제곱수인지 확인하는 방법 구상
  • 제곱수가 아닌 수들을 리스트에 저장

제곱수는 1, 4, 9, 16, 25, … 의 형태로 나타나며, 이러한 수들은 i의 제곱으로 표시됩니다. 그러므로 i가 1에서 시작하여 √N까지 증가하면서 그 값을 제곱한 결과를 리스트에 저장할 수 있습니다. 그 후, 이 제곱수들을 제외한 나머지 수들을 결과 리스트에 포함시키면 됩니다.

알고리즘 설계

위의 과정을 토대로 아래와 같은 알고리즘을 설계할 수 있습니다:

  1. 빈 리스트를 생성한다.
  2. 1부터 N까지 반복문을 돌린다.
  3. 각 수가 제곱수인지 판별한다.
  4. 제곱수가 아닐 경우 리스트에 추가한다.
  5. 결과 리스트를 출력한다.

코틀린 코드 구현

자 이제 이 알고리즘을 코틀린으로 구현해봅시다:

fun findNonPerfectSquares(n: Int): List {
    val nonPerfectSquares = mutableListOf()
    
    // 제곱수를 저장하기 위한 세트
    val perfectSquares = mutableSetOf()
    
    // 1부터 n의 제곱수 계산
    for (i in 1..Math.sqrt(n.toDouble()).toInt()) {
        perfectSquares.add(i * i)
    }
    
    // 1부터 N까지 탐색
    for (i in 1..n) {
        // 제곱수가 아닌 경우 리스트에 추가
        if (i !in perfectSquares) {
            nonPerfectSquares.add(i)
        }
    }
    
    return nonPerfectSquares
}

위 코드에서 findNonPerfectSquares 함수는 입력으로 주어진 N까지의 자연수 중 제곱수가 아닌 수들을 리스트로 반환합니다. mutableSetOf를 사용하여 제곱수를 효율적으로 관리하고, 탐색의 복잡성을 줄였습니다.

코드 실행 및 결과

이제 작성한 코드를 테스트해보고 결과를 확인해 보겠습니다. 예를 들어, N을 20으로 설정하고 함수를 호출하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

fun main() {
    val n = 20
    val result = findNonPerfectSquares(n)
    println("1부터 $n까지의 제곱이 아닌 수들: $result")
}

위의 main 함수를 통해 결과를 출력하면 다음과 같습니다:

1부터 20까지의 제곱이 아닌 수들: [2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 19, 20]

복잡도 분석

이번 문제의 시간복잡도를 살펴보면:

  • 제곱수를 계산하는 for문: O(√N)
  • N까지의 반복문에서 제곱수 체크: O(N)

따라서 전체 시간복잡도는 O(√N + N) = O(N)입니다.

정리

이번 강좌에서는 제곱이 아닌 수를 찾는 알고리즘 문제를 다뤘습니다. 문제의 구조를 이해하고 이를 코틀린으로 구현하면서 제곱수의 개념과 효율적으로 데이터를 관리하는 방법에 대해서도 배웠습니다. 코딩테스트에서 자주 출제되는 문제가 유형인 만큼 실제 문제를 풀어가는 과정처럼 접근하는 것이 중요합니다. 궁금한 점이나 추가적으로 알고 싶은 내용이 있다면 댓글로 남겨주세요! 앞으로도 유익한 알고리즘 강좌를 기대해 주세요!