파이썬 코딩테스트 강좌, 트라이

1. 서론

안녕하세요! 오늘은 취업 준비생들에게 매우 유용한 트라이(Trie) 자료구조에 대해 알아보겠습니다. 여러 알고리즘 문제를 해결하기 위해서는 다양한 자료구조를 이해하고 활용할 수 있어야 하는데, 그 중 트라이 자료구조는 문자열 관련 문제를 효과적으로 해결하는 데 매우 강력합니다. 이번 포스트에서는 트라이의 개념, 특성, 활용 예시, 그리고 이를 통해 해결할 수 있는 문제를 다뤄보겠습니다.

2. 트라이(Trie) 자료구조란?

트라이는 다수의 문자열을 저장하는 데 최적화된 트리 구조입니다. 주로 문자열의 접두사(Prefix) 검색에 사용됩니다. 각 노드는 일반적으로 문자열의 문자 하나를 나타내며, 루트 노드에서 시작하여 자식 노드로 진행함으로써 문자열의 각 문자를 단계적으로 해석할 수 있습니다. 트라이는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

  • 트라이의 각 노드는 문자와 해당 문자의 자식 노드를 가집니다.
  • 속한 노드의 경로를 통해 문자열을 구성합니다.
  • 중복된 문자열은 하나의 경로로 통합됩니다.
  • 각 노드에서 종료 노드를 표시하여 문자열의 끝을 나타낼 수 있습니다.

3. 트라이 구조

트라이 구조는 다음과 같이 설계될 수 있습니다. 각 노드는 한 글자에 해당하며, 루트 노드부터 아래로 내려가며 문자열을 형성합니다. 예를 들어, 문자열 ‘cat’, ‘car’를 추가하면 다음과 같은 구조가 형성됩니다:

        Root
        └── c
            ├── a
            │   ├── t (종료 노드)
            │   └── r (종료 노드)
        

위의 구조를 통해 ‘ca’ 접두사를 가지는 문자열을 쉽게 탐색할 수 있습니다.

4. 트라이 구현하기

트라이를 구현하기 위해 먼저 클래스와 메소드를 정의해 보겠습니다. 기본적인 구현은 노드를 정의하고, 삽입, 검색, 삭제의 기능을 갖춘 트라이 클래스를 만드는 것입니다.

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_end_of_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                node.children[char] = TrieNode()
            node = node.children[char]
        node.is_end_of_word = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return node.is_end_of_word

    def starts_with(self, prefix: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return True
        

위의 코드는 트라이 노드를 나타내는 TrieNode 클래스와, 기본적인 트라이 기능을 포함한 Trie 클래스를 정의합니다.

5. 문제: 문자열 목록에서 접두사를 찾기

이번에는 트라이를 활용하여 ‘접두사 검색’ 문제를 해결해 보겠습니다. 문제는 다음과 같습니다.

문제 설명

주어진 문자열의 목록이 있을 때, 특정 문자열이 이 목록의 어떤 문자열의 접두사인지 확인하는 프로그램을 작성하세요.

입력

- 문자열 목록: ["apple", "banana", "app", "apricot"]
- 접두사: "app" 

출력

'app'는 목록의 'apple'과 'app'의 접두사입니다.

이제 이 문제를 해결하기 위해 트라이를 활용해 보겠습니다.

6. 문제 해결 과정

트라이를 사용하여 이 문제를 해결해 보겠습니다. 먼저 문자열 목록을 트라이에 삽입한 후, 주어진 접두사가 트라이에 포함되어 있는지 확인합니다.

def find_prefix_words(words: List[str], prefix: str) -> List[str]:
    trie = Trie()
    for word in words:
        trie.insert(word)

    result = []
    for word in words:
        if word.startswith(prefix):
            result.append(word)
    return result

# 사용 예제
words = ["apple", "banana", "app", "apricot"]
prefix = "app"
print(find_prefix_words(words, prefix))
        

위의 코드는 문자열 목록을 입력받아, 해당 목록의 접두사를 찾는 기능을 구현한 것입니다. 사용자가 입력한 접두사로 시작하는 모든 문자열을 반환하도록 하였습니다.

7. 결론

트라이는 문자열 데이터 처리와 검색에서 큰 성능 향상을 가져야 합니다. 접두사 검색과 같은 문제를 해결하는 데 매우 강력한 도구입니다. 본 포스트에서 살펴본 것처럼, 트라이를 사용하면 문자 기반의 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다. 오늘 포스트가 트라이 자료구조를 이해하는 데 도움이 되었길 바랍니다.

앞으로 더 많은 알고리즘 문제를 다루는 포스트를 기대해주세요!

파이썬 코딩테스트 강좌, 트리 순회하기

소개

알고리즘 문제 해결은 소프트웨어 개발자에게 매우 중요한 과정입니다. 특히, 트리는 많은 문제의 핵심 구조로 사용되며,
트리를 순회하는 방법을 이해하는 것은 이 구조를 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다.
이 글에서는 트리의 기본 개념과 파이썬을 이용한 다양한 순회 방법에 대해 설명하고, 실제 알고리즘 문제를 해결해보는
과정을 통해 이론을 실습으로 연결해보겠습니다.

트리의 기초

트리는 노드와 노드 간의 연결로 이루어진 비선형 자료구조입니다.
각각의 노드는 자식 노드를 가질 수 있으며, 이 구조는 계층성을 표현하기에 적합합니다.
가장 위에 있는 노드를 루트 노드라고 하며, 노드 간의 관계를 유도하는 다양한 탐색 방법이 존재합니다.

트리의 종류

– 이진 트리: 각 노드가 최대 두 개의 자식 노드를 가지는 트리
– 이진 탐색 트리: 정렬된 이진 트리로, 왼쪽 자식은 부모 노드보다 작고, 오른쪽 자식은 크다
– AVL 트리: 균형 이진 탐색 트리로, 높이 차이가 1 이하로 유지된다

트리 순회 방식

트리 순회는 노드를 방문하는 순서를 정의합니다. 주요 순회 방식은 다음과 같습니다.

1. 전위 순회 (Pre-Order Traversal)

전위 순회는 노드 자체를 먼저 방문한 후, 왼쪽 자식 노드를 재귀적으로 방문하고, 이후 오른쪽 자식 노드를 방문하는 방법입니다.
즉, 방문 순서는 다음과 같습니다: 노드 → 왼쪽 → 오른쪽

2. 중위 순회 (In-Order Traversal)

중위 순회는 먼저 왼쪽 자식 노드를 방문한 후, 노드를 방문하고 마지막으로 오른쪽 자식 노드를 방문하는 방식입니다.
순서는 다음과 같습니다: 왼쪽 → 노드 → 오른쪽

3. 후위 순회 (Post-Order Traversal)

후위 순회는 왼쪽 자식 노드를 방문하고 오른쪽 자식 노드를 방문한 후, 마지막으로 노드를 방문하는 방법입니다.
순서는 다음과 같습니다: 왼쪽 → 오른쪽 → 노드

문제: 이진 트리 순회 결과값 출력하기

다음은 이진 트리의 노드를 입력받아 전위, 중위 및 후위 순회의 결과를 출력하는 문제입니다.
입력으로는 각 노드의 값을 담고 있는 리스트가 주어질 때, 트리의 순회 결과를 리턴해야 합니다.

문제 설명

주어진 리스트를 기반으로 이진 트리를 구성한 후, 각 순회 방법을 이용하여 결과를 담은 리스트를 반환합니다.
가령, 리스트가 [1, 2, 3, 4, 5]라면, 다음과 같은 트리를 구성할 수 있습니다:

                 1
                / \
               2   3
              / \
             4   5
            

입력 / 출력 형식

  • 입력: 각 노드를 담고 있는 리스트가 주어짐.
  • 출력: 전위, 중위 및 후위 순회 결과 리스트

문제 해결 과정

1단계: 트리 구조 정의하기

트리를 구성하기 위해 먼저 노드를 나타내는 클래스를 정의하겠습니다.

class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None
            

2단계: 트리 구축하기

주어진 리스트를 기반으로 트리를 구축하는 함수를 작성합니다.
이 예제에서는 간단히 리스트의 첫 번째 값을 루트 노드로 설정하고 나머지를 왼쪽 자식과 오른쪽 자식으로 배치합니다.

def build_tree(values):
    if not values:
        return None
    root = TreeNode(values[0])
    for value in values[1:]:
        insert_node(root, value)
    return root

def insert_node(root, value):
    if value < root.value:
        if root.left is None:
            root.left = TreeNode(value)
        else:
            insert_node(root.left, value)
    else:
        if root.right is None:
            root.right = TreeNode(value)
        else:
            insert_node(root.right, value)
            

3단계: 순회 함수 작성하기

각각의 순회 방식을 구현합니다. 재귀적으로 트리를 탐색하며 노드를 리스트에 저장합니다.

def preorder_traversal(root):
    result = []
    if root:
        result.append(root.value)
        result.extend(preorder_traversal(root.left))
        result.extend(preorder_traversal(root.right))
    return result

def inorder_traversal(root):
    result = []
    if root:
        result.extend(inorder_traversal(root.left))
        result.append(root.value)
        result.extend(inorder_traversal(root.right))
    return result

def postorder_traversal(root):
    result = []
    if root:
        result.extend(postorder_traversal(root.left))
        result.extend(postorder_traversal(root.right))
        result.append(root.value)
    return result
            

4단계: 통합하여 호출하기

최종적으로 위의 모든 함수를 통합하여 문제를 해결합니다.

def traverse_tree(values):
    root = build_tree(values)
    return {
        'preorder': preorder_traversal(root),
        'inorder': inorder_traversal(root),
        'postorder': postorder_traversal(root),
    }

# 예제 사용
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
result = traverse_tree(input_values)
print(result)  # 결과 출력
            

최종 결과 및 정리

위의 과정을 통해 우리는 입력받은 이진 트리 리스트를 순회하여 전위, 중위, 후위 순회의 결과를 도출할 수 있습니다.
이 문제를 통해 트리 순회의 개념과 이를 효율적으로 구현하는 방법에 대해 배웠습니다.
추가적으로 다양한 트리 구조와 순회 방식에 대해서도 경험하고 실습해보기를 권장합니다.

파이썬 코딩테스트 강좌, 투 포인터

안녕하세요, 여러분! 오늘은 “투 포인터” 알고리즘에 대해 자세히 알아보고, 이 알고리즘을 활용한 문제를 풀어보는 시간을 가지겠습니다. 투 포인터 기법은 배열이나 리스트와 같이 정해진 크기를 가진 데이터 구조에서 문제를 해결할 때 매우 유용한 방법입니다. 각각의 포인터는 데이터 구조의 위치를 식별하는 용도로 사용되며, 이를 통해 시간 복잡도를 줄일 수 있습니다.

1. 투 포인터 알고리즘이란?

투 포인터 알고리즘은 주어진 배열에서 두 지점을 동시에 사용할 때 효율적으로 문제를 해결하기 위한 대표적인 기법입니다. 주로 정렬된 배열에서 부분합, 최대/최소값 문제를 해결하거나, 특정 조건을 만족하는 데이터 쌍을 찾을 때 유용하게 사용됩니다.

투 포인터의 장점은 반복문 하나로 배열을 한 번만 순회하면서 필요한 결과를 얻을 수 있다는 점입니다. 이를 통하여 O(n)의 시간 복잡도로 문제를 해결할 수 있습니다.

2. 문제 설명

이번에 풀어볼 문제는 “정수 배열에서 이상적인 쌍 찾기”입니다. 주어진 정수 배열 arr와 정수 K가 있을 때, 느낌표(!) 없이 K의 합이 되는 두 수를 찾아라. 이 때의 두 수의 인덱스를 반환하는 함수를 작성하세요. 만약 such a pair가 없다면, -1을 반환합니다.

문제 예시

  • 입력: arr = [10, 15, 3, 7], K = 17
  • 출력: (0, 2) // 인덱스는 0 기준
  • 입력: arr = [10, 15, 3, 7], K = 20
  • 출력: -1

3. 접근 방법

이 문제를 해결하는 데 있어 수학적 접근을 사용할 수 있습니다. 두 수의 합이 K가 되어야 하므로, 첫 번째 포인터는 배열의 시작을 가리키고, 두 번째 포인터는 배열의 끝을 가리킵니다. 그리고 두 포인터가 가리키는 값의 합을 계산한 후, 이 합이 K와 비교됩니다.

1. 먼저 첫 번째 포인터를 배열의 가장 왼쪽, 두 번째 포인터를 배열의 가장 오른쪽에 위치시킵니다.

2. 두 포인터가 서로 교차할 때까지 반복합니다:

  • 합계가 K와 같으면 두 포인터의 인덱스를 반환합니다.
  • 합계가 K보다 작으면, 첫 번째 포인터를 오른쪽으로 이동하여 합계를 증가시킵니다.
  • 합계가 K보다 크면, 두 번째 포인터를 왼쪽으로 이동하여 합계를 감소시킵니다.

3. 만약 두 포인터가 교차했지만 쌍을 찾지 못했다면, -1을 반환합니다.

4. 코드 구현

  
def two_sum(arr, K):
    left = 0
    right = len(arr) - 1
    
    while left < right:
        current_sum = arr[left] + arr[right]
        
        if current_sum == K:
            return (left, right)  # 쌍을 찾음
        elif current_sum < K:
            left += 1  # 더 큰 합을 위해 왼쪽 포인터 이동
        else:
            right -= 1  # 더 작은 합을 위해 오른쪽 포인터 이동

    return -1  # 쌍을 찾지 못함
  
  

5. 코드 설명

위의 코드는 투자녀의 두 포인터 기법을 사용하여 두 수의 합으로 K가 되는 인덱스 쌍을 찾는 함수입니다. leftright 두 변수를 사용하여 포인터를 배열의 양 끝에서부터 시작합니다.

먼저 while 루프에서 두 포인터가 방향성으로 개선되고 있는지 확인합니다. 현재의 두 값의 합을 계산한 후, 이 값이 K와 같다면 해당 인덱스를 반환합니다. 그렇지 않다면 합의 크기에 따라 포인터를 조정하고 반복합니다.

6. 시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간복잡도는 O(n)입니다. 두 포인터가 배열의 양 끝에서 시작하므로, 배열을 전부 순회할 필요가 없이 조건을 만족하기 위해 단 한번의 반복으로 끝나게 됩니다. 공간복잡도는 O(1)로 상수 공간만 사용하는 매우 효율적인 방법입니다.

7. 추가 예제

테스트 케이스를 통해 코드의 올바름을 검증할 수 있습니다.

  
print(two_sum([10, 15, 3, 7], 17))  # 출력: (0, 2)
print(two_sum([10, 15, 3, 7], 20))  # 출력: -1
print(two_sum([1, 2, 3, 4, 6], 10))  # 출력: (3, 4)
  
  

8. 마무리

오늘은 투 포인터 기법을 사용하여 문제를 해결해보았습니다. 파이썬 알고리즘 문제를 풀 때, 이러한 기법을 활용하면 시간을 절약하고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 다양한 문제에서 연습하여 더 많은 노하우를 쌓아보세요. 다음 시간에는 다이나믹 프로그래밍에 대해 다뤄보겠습니다. 오늘도 수고하셨습니다!

파이썬 코딩테스트 강좌, 퇴사 준비하기

퇴사 후 새로운 직장으로의 진입, 즉 취업은 많은 사람들에게 도전이 될 수 있습니다. 특히 IT와 소프트웨어 분야에서 취업을 원한다면 알고리즘 문제 풀이 능력이 필수적입니다. 본 강좌에서는 개발자 채용 시험에서 자주 출제되는 알고리즘 문제를 풀어보며 실력을 쌓는 방법을 소개하겠습니다.

문제 설명

문제: 두 배열의 교집합

두 개의 배열이 주어질 때, 두 배열의 교집합을 구하는 함수를 작성하세요. 교집합은 두 배열에 모두 존재하는 원소들의 집합을 의미합니다.

입력

  • 정수 배열 A (길이: m, 1 ≤ m ≤ 10^5)
  • 정수 배열 B (길이: n, 1 ≤ n ≤ 10^5)

출력

교집합 원소들이 담긴 배열을 오름차순으로 정렬하여 반환합니다. 교집합이 존재하지 않으면 빈 배열을 반환합니다.

예제

입력: A = [1, 2, 2, 1], B = [2, 2]
출력: [2]

입력: A = [4, 9, 5], B = [9, 4, 9, 8, 4]
출력: [4, 9]

문제 풀이 과정

문제 분석

주어진 두 배열 A와 B에서 공통적으로 존재하는 원소를 찾아내는 것이 과제입니다. 두 배열의 원소 중에서 동일한 원소들을 확인지은 후, 중복된 원소는 한 번만 포함되도록 교집합을 반환해야 합니다.

접근 방법

해당 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있지만, 효율적인 방법은 해시 테이블(파이썬에서는 딕셔너리 또는 세트를 사용할 수 있음)을 사용하는 것입니다. 이 방법을 통해 두 배열을 각각 세트로 변환하여 교집합을 쉽게 구할 수 있습니다.

구현

1단계로 두 배열을 세트로 변환하고, 2단계로 세트 간의 교집합을 구합니다.
3단계로 교집합의 결과를 정렬하여 반환합니다.


def intersection(A, B):
    # 1단계: 배열을 세트로 변환
    set_A = set(A)
    set_B = set(B)
    
    # 2단계: 교집합 찾기
    intersection_set = set_A.intersection(set_B)
    
    # 3단계: 정렬하여 리스트로 변환
    return sorted(list(intersection_set))

# 예제 실행
A = [1, 2, 2, 1]
B = [2, 2]
print(intersection(A, B))  # 출력: [2]

A = [4, 9, 5]
B = [9, 4, 9, 8, 4]
print(intersection(A, B))  # 출력: [4, 9]

복잡도 분석

시간 복잡도: O(m + n) – 두 배열을 세트로 변환하는 데 걸리는 시간, 그리고 교집합을 구하는 데 필요한 시간.
공간 복잡도: O(m + n) – 최악의 경우 두 배열 전체가 서로 다른 원소로 구성되어 있을 때 세트에 저장하기 위한 공간이 필요합니다.

마무리

이 알고리즘 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되며, 파이썬의 세트를 활용하여 효율적으로 해결할 수 있습니다. 알고리즘 문제를 풀 때는 문제 분석, 접근 방법, 구현 및 복잡도 분석의 단계로 나누어 체계적으로 접근하는 것이 중요합니다.

코딩 테스트 준비가 어려운 여정일 수 있지만, 꾸준히 연습하고 다양한 문제에 도전함으로써 자신감을 쌓아나갈 수 있습니다. 퇴사 준비와 함께 알고리즘 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르시길 바랍니다.

파이썬 코딩테스트 강좌, 타임머신으로 빨리 가기

안녕하세요! 이번 강좌에서는 ‘타임머신으로 빨리 가기’라는 흥미로운 알고리즘 문제를 다루어 보겠습니다. 이 문제는 다양한 데이터 구조와 알고리즘을 활용하여 해결할 수 있으며, 코딩 테스트에서 자주 출제됩니다. 아래에서 문제 설명, 접근 방식, 그리고 코드 구현을 상세히 다루어 보겠습니다.

문제 설명

시간 여행이 가능한 타임머신이 있습니다. 이 타임머신은 특정 시간으로 이동할 수 있는 기능이 있습니다. 그러나 타임머신의 작동을 위해 다음과 같은 조건이 주어집니다:

  • 현재 시간 0에서 시작합니다.
  • 타임머신은 t - 1년 후의 시간으로 이동할 수 있는 능력이 있습니다. 즉, t와 같은 시간이 주어질 경우 t - 1로 이동할 수 있습니다.
  • 주어진 시간 n까지 빠르게 도달하기 위해 최소한의 이동 횟수를 찾아야 합니다.
  • 타임머신의 이동은 다음과 같이 정의됩니다:
    • 지금 시간에서 +1 초가 걸리는 직접 이동.
    • 타임머신을 통해 t - 1 년으로 이동하는 것이 가능합니다.

입력

  • 정수 n (0 ≤ n ≤ 1,000,000): 도달하고자 하는 목표 시간

출력

  • 시간 n에 도달하는 최소의 이동 횟수를 출력합니다.

접근 방식

이 문제를 해결하기 위해 BFS(Breadth-First Search) 알고리즘을 활용하겠습니다. BFS는 최단 경로를 찾는 데 효과적입니다. 네트워크 그래프의 모든 정점에 고르게 접근하는 성질 덕분에, 현재 위치에서 가능한 모든 이동을 한 번씩 시도해볼 수 있습니다.

BFS를 이용한 접근 방식

  • 현재의 시간이 0부터 시작합니다.
  • 큐를 사용하여 현재의 시간과 이동 횟수를 저장합니다.
  • 큐에서 시간을 꺼내며 두 가지 이동을 시도합니다:
    • +1: 현재 시간 + 1
    • t - 1: 현재 시간 – 1 (단, 0보다 작지 않도록 검사)
  • 목표 시간이 되면 그 시점의 이동 횟수를 출력합니다.

문제 해결을 위한 알고리즘 구현


from collections import deque

def min_move_to_time(n):
    visited = [False] * (2 * n + 1) # 방문 여부를 저장할 셋
    queue = deque([(0, 0)]) # 시작점 (현재 시간, 이동 횟수)

    while queue:
        current_time, moves = queue.popleft()
        
        # 목표에 도달했는지 확인
        if current_time == n:
            return moves
        
        # 두 가지 이동 시도: +1과 t - 1
        next_pos = current_time + 1
        if next_pos <= 2 * n and not visited[next_pos]:
            visited[next_pos] = True
            queue.append((next_pos, moves + 1))

        next_pos = current_time - 1
        if 0 <= next_pos and not visited[next_pos]:
            visited[next_pos] = True
            queue.append((next_pos, moves + 1))

코드 해석

위의 코드에서, min_move_to_time 함수는 입력으로 주어진 n까지 이동하는 최소 횟수를 반환합니다. 다음은 코드의 구조입니다:

  • visited 리스트를 사용하여 방문한 시간들을 기록하고 무한히 탐색하지 않도록 합니다.
  • 큐에서 현재 시간과 이동 횟수를 꺼내어, 목표에 도달했는지 확인합니다.
  • 타임머신의 두 가지 이동 방법을 사용하여 다음 시간을 큐에 추가하고, 이때 visited 리스트를 업데이트합니다.

결과 테스트

이제 이 알고리즘을 사용하여 몇 가지 테스트 케이스를 실행해 보겠습니다.


# 테스트 케이스 1
print(min_move_to_time(5))  # 출력: 5

# 테스트 케이스 2
print(min_move_to_time(10)) # 출력: 10

# 테스트 케이스 3
print(min_move_to_time(100)) # 출력: 100

결론

‘타임머신으로 빨리 가기’ 문제는 BFS 알고리즘을 이용하여 최적의 결정을 내리는 과정을 배울 수 있는 좋은 예시입니다. 이를 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 한층 더 키울 수 있습니다. 여러분의 코딩 테스트에 좋은 결과가 있기를 바랍니다!