[카테고리:] C++ 코딩테스트 강좌

코딩 테스트는 프로그래밍 언어에 대한 이해뿐만 아니라 문제 해결 능력을 평가하는 중요한 과정입니다. C++는 효율적이고 강력한 언어로, 많은 기업들이 지원자를 평가하기 위해 C++ 기반의 코딩 테스트를 사용합니다. 이 글에서는 C++ 코딩 테스트 중 하나의 알고리즘 문제를 소개하고, 이를 푸는 과정을 상세하게 설명하겠습니다. 또한, 디버깅의 중요성에 대해 심도 있는 논의를 진행하겠습니다.

문제: 배열에서 두 수의 합

문제 설명: 정수 배열 nums와 정수 target이 주어질 때, nums 배열에서 두 수의 합이 target과 동일한 두 숫자의 인덱스를 반환하는 함수를 작성하세요. 각 입력은 정확히 하나의 정답이 존재한다고 가정하며, 동일한 요소를 두 번 사용할 수 없습니다.

입력

• nums: 정수 배열
• target: 정수

출력

상응하는 인덱스의 배열을 반환합니다. 예를 들어, nums = [2, 7, 11, 15], target = 9인 경우, [0, 1]을 반환해야 합니다.

문제 풀이 과정

1. 문제 분석

문제를 풀이하기 전에, 충분히 문제를 이해하는 것이 중요합니다. 특정 수의 인덱스를 알아내는 것이 핵심입니다. 주어진 배열을 스캔하면서, 각 수에 대해 그 수를 사용했을 때 목표 수에 도달할 수 있는지 확인해야 합니다. 예를 들면, 두 수의 합이 target과 같다면 그 두 수의 인덱스를 찾아야 합니다.

2. 접근 방법

이 문제는 여러 가지 방법으로 접근할 수 있습니다. 가장 기본적인 방법은 두 개의 중첩 루프를 사용하는 것입니다. 그러나 이 경우 시간 복잡도가 O(n^2)로 증가하여 비효율적입니다. 따라서 해시맵(HashMap)을 사용하여 접근 속도를 개선할 수 있습니다. 해시맵을 사용하면 기존에 검사한 수를 저장하여, 현재 검사하는 수에서 목표 수를 만들기 위한 수를 한 번에 찾을 수 있습니다.

3. 코드 작성

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>

std::vector<int> twoSum(std::vector<int> &nums, int target) {
    std::unordered_map<int, int> map; // 숫자와 인덱스를 저장하는 해시맵
    for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        int complement = target - nums[i]; // 현재 숫자를 사용했을 때 필요한 숫자
        if (map.find(complement) != map.end()) { // 해당 숫자가 해시맵에 있는지 확인
            return {map[complement], i}; // 인덱스 반환
        }
        map[nums[i]] = i; // 해시맵에 현재 숫자 저장
    }
    return {}; // 결과가 없을 경우
}

int main() {
    std::vector<int> nums = {2, 7, 11, 15};
    int target = 9;
    std::vector<int> result = twoSum(nums, target);
    std::cout << "결과: " << result[0] << ", " << result[1] << std::endl;
    return 0;
}

4. 코드 설명

코드는 다음과 같은 구조로 되어 있습니다:

• unordered_map을 사용하여 각 숫자와 그 숫자의 인덱스를 저장합니다.
• for 루프를 통해 배열을 반복합니다. 매 반복에서 현재 숫자를 complement와 비교합니다.
• 만약 map에 complement가 존재한다면, 즉시 결과를 반환합니다.
• 존재하지 않을 경우 현재의 숫자와 인덱스를 map에 저장합니다.

5. 디버깅 과정

코드를 다 작성한 후에는 항상 디버깅 과정을 통해 오류를 찾아야 합니다. 디버깅이 중요한 이유는 다음과 같습니다:

• 오류 발견: 디버깅 과정을 통해 논리적 오류와 구문 오류를 쉽게 발견할 수 있습니다.
• 코드 개선: 발견된 오류를 수정하면서 코드의 품질을 높이고 성능을 개선할 수 있습니다.
• 자기 점검: 코드를 검토하는 과정에서 다른 개선 사항이나 최적화 기회를 발견할 수 있습니다.

디버깅 방법에는 다음과 같은 기법이 있습니다:

• 출력문 사용: 코드의 특정 부분에 출력문을 추가하여 값이 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다.
• 디버깅 툴 사용: IDE에서 제공하는 디버깅 툴을 사용해 프로그램을 단계별로 실행할 수 있습니다.
• 단위 테스트: 여러 입력 케이스에 대해 함수를 테스트하여 모든 경우의 수를 검증할 수 있습니다.

6. 결론

이번 블로그에서는 C++ 코딩 테스트의 한 예제를 통해 문제 풀이 과정을 상세히 살펴보았습니다. 문제 해결 과정 외에도 디버깅이 가지는 중요성에 대해서도 논의하였으며, 이를 통해 코드를 작성하고 수정하는 과정에서의 방향성을 제공했습니다. 코딩 테스트는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 문제를 이해하고 해결 방법을 찾아가는 과정이기에, 이러한 접근이 필요합니다. 디버깅을 통해 오류를 찾고, 성능을 개선해 나가는 과정도 잊지 말아야 합니다.

앞으로도 C++에 대한 추가적인 개념과 알고리즘 문제를 다루며 여러분의 코딩 능력을 한 단계 끌어올릴 수 있도록 돕겠습니다. 감사합니다!

작성자: 조광형

작성일: 2024년 11월 26일

1. 알고리즘 문제 소개

이번 포스트에서는 C++을 사용하여 해결할 수 있는 알고리즘 문제를 하나 살펴보겠습니다. 이 문제를 통해 C++의 기본 문법과 알고리즘 접근 방식을 알아보고, 디버깅 기술을 통해 문제를 해결하는 과정도 경험해 보겠습니다.

문제: 두 수의 합

주어진 정수 배열과 정수 목표값이 있을 때, 배열 내에서 두 수를 선택하여 그 합이 목표값이 되도록 하는 인덱스를 반환하는 문제입니다. 만약 그러한 쌍이 없다면, -1을 반환해야 합니다.

입력 예시:

            nums = [2, 7, 11, 15]
            target = 9
            

출력 예시:

            [0, 1]
            

두 수 2와 7의 합이 9이므로 인덱스 0과 1을 반환합니다.

2. 문제 접근 방식

이 문제는 다소 직관적입니다. 중첩 반복문을 이용해 모든 쌍을 검사할 수 있지만, 이 방법은 O(n^2)의 시간 복잡도를 가집니다. 더 나은 방법은 해시맵을 사용하는 것입니다. 각 숫자를 순회하며 해시맵에 저장하면서, 목표값과 현재 숫자의 차이를 검사하는 방식입니다. 이 방법은 O(n)의 시간 복잡도로 해결할 수 있습니다.

3. C++ 코드 구현

이제 이 문제를 C++로 구현해 보겠습니다.

            #include 
            #include 
            #include 
            using namespace std;

            vector twoSum(vector& nums, int target) {
                unordered_map map; // 숫자와 그 인덱스를 저장할 해시맵
                vector result;

                for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
                    int complement = target - nums[i]; // 목표값에서 현재 숫자를 뺀 값
                    if (map.find(complement) != map.end()) { // 탐색
                        result.push_back(map[complement]);
                        result.push_back(i);
                        return result; // 결과 반환
                    }
                    map[nums[i]] = i; // 해시맵에 현재 숫자와 인덱스를 저장
                }

                return {-1}; // 쌍이 없는 경우
            }

            int main() {
                vector nums = {2, 7, 11, 15};
                int target = 9;
                vector result = twoSum(nums, target);

                cout << "[" << result[0] << ", " << result[1] << "]" << endl;
                return 0;
            }
            

4. 코드 설명

위의 코드는 먼저 정수 배열 nums와 목표값 target을 입력받습니다. unordered_map을 사용하여 각 숫자와 그 인덱스를 저장하는 해시맵 map을 생성합니다. 그리고 배열을 순회하면서:

• 현재 숫자의 보수를 구합니다: complement = target - nums[i].
• 해시맵에서 보수가 존재하는지 확인합니다. 만약 존재하면 해당 인덱스와 현재 인덱스를 반환합니다.
• 보수가 없으면 현재 숫자와 인덱스를 해시맵에 저장합니다.

마지막으로 모든 숫자를 확인한 후 쌍이 존재하지 않으면 -1을 반환합니다.

5. 디버깅 활용 사례

이제 디버깅에 대한 중요성과 방법에 대해 알아보겠습니다. 코드를 작성할 때 몇 가지 문제가 발생할 수 있는데, 예를 들어 보수가 해시맵에 잘 저장되지 않거나, 잘못된 인덱스를 반환할 수도 있습니다.

이럴 경우, iostream을 이용하여 중간 결과를 출력해 볼 수 있습니다. 다음과 같이 코드를 수정하여 중간값을 출력할 수 있습니다:

            // 중간 결과 출력 추가
            for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
                int complement = target - nums[i];
                cout << "현재 숫자: " << nums[i] << ", 보수: " << complement << endl;
                if (map.find(complement) != map.end()) {
                    result.push_back(map[complement]);
                    result.push_back(i);
                    return result;
                }
                map[nums[i]] = i;
            }
            

위와 같이 출력문을 추가하면 각 반복에서 어떤 값들이 처리되고 있는지를 파악할 수 있어, 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다.

6. 결론

이번 포스트에서는 C++을 사용한 알고리즘 문제 해결 과정과 디버깅의 중요성에 대해 알아보았습니다. 프로그래밍에는 다양한 문제들이 있으며, 각 문제마다 접근 방식이 다르지만, 효과적인 디버깅 기술을 통해 어려운 문제도 해결할 수 있습니다. 앞으로도 많은 연습을 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 기르시길 바랍니다.

감사합니다!

안녕하세요! 오늘은 C++ 코딩 테스트에서 자주 출제되는 문제 중 하나인 ‘동전 개수의 최솟값 구하기’에 대해 알아보겠습니다. 이 문제는 기본적인 알고리즘 문제로, 주어진 금액을 만들기 위해 필요한 최소한의 동전 개수를 구하는 문제입니다. 저희는 이 문제를 단계별로 분석하고, 구현 과정을 통해 해결해보겠습니다.

문제 설명

주어진 동전의 종류와 목표 금액이 있을 때, 해당 금액을 만드는 데 필요한 최소의 동전 숫자를 구해보세요. 각 동전은 무한히 사용 가능하다고 가정하겠습니다.

입력 형식

• 첫 번째 줄에 동전의 종류 N (1 ≤ N ≤ 100) 이 주어집니다.
• 두 번째 줄에 각 동전의 가치를 나타내는 N개의 정수들이 주어집니다.
• 세 번째 줄에 목표 금액 M (1 ≤ M ≤ 10,000)이 주어집니다.

출력 형식

• 목표 금액을 만들기 위해 필요한 최소의 동전 개수를 출력합니다. 만약 목표 금액을 만들 수 없는 경우 -1을 출력합니다.

예제

예제 입력:
3
1 3 4
6

예제 출력:
2

위의 예제에서는 동전의 종류가 3개이고, 각 동전의 가치는 1, 3, 4입니다. 목표 금액 6을 만들기 위해서 동전 3과 3을 사용하면 총 2개의 동전으로 만들 수 있습니다.

문제 해결을 위한 접근 방법

이 문제는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 또는 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)으로 해결할 수 있는 문제입니다. 하지만 동전의 종류가 여러 개일 경우, 동적 프로그래밍을 사용하여 보다 일반적인 해법을 제공할 수 있습니다. 다음은 동적 프로그래밍을 사용한 문제 해결 접근 방법입니다.

동적 프로그래밍 기본 개념

동적 프로그래밍(DP)은 큰 문제를 작은 문제로 나누어 해결하는 방법입니다. 이 문제에서도 우리가 목표 금액을 만들기 위해 각 금액을 만드는 데 필요한 최소의 동전 개수를 구하는 도중 중복된 계산을 줄일 수 있습니다. DP 배열을 사용하여 각 금액을 만드는 최소의 동전 수를 저장할 것입니다.

DP 배열 정의

dp[i]를 목표 금액 i를 만들기 위한 최소 동전 개수라고 정의합니다. 초기값으로 dp[0] = 0으로 설정하고, 다른 금액들은 INT_MAX(무한대)로 초기화합니다.

문제 풀이

이제 이론을 바탕으로 C++로 구현을 해보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <climits>
using namespace std;

int main() {
    int N, M;
    cin >> N; // 동전의 종류 입력
    vector coins(N);
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        cin >> coins[i]; // 각 동전의 가치 입력
    }
    cin >> M; // 목표 금액 입력

    vector dp(M + 1, INT_MAX); // DP 배열 초기화
    dp[0] = 0; // 0원을 만들기 위해 필요한 동전 수는 0개

    // DP 배열 채우기
    for (int i = 1; i <= M; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            if (coins[j] <= i) {
                dp[i] = min(dp[i], dp[i - coins[j]] + 1);
            }
        }
    }

    // 결과 출력
    if (dp[M] == INT_MAX) {
        cout << -1 << endl; // 만들 수 없는 경우
    } else {
        cout << dp[M] << endl; // 최소 동전 개수 출력
    }

    return 0;
}

코드 설명

• 먼저 필요한 라이브러리를 포함하고, 동전의 종류와 목표 금액을 입력받습니다.
• 동전의 가치 정보를 담은 벡터 coins와 동전 개수를 저장할 배열 dp를 정의합니다.
• dp 배열을 채우기 위해 이중 반복문을 사용합니다. 외부 반복문은 목표 금액을 순회하고, 내부 반복문은 동전의 종류를 순회하여 최소 동전 개수를 계산합니다.
• 결국, dp[M]의 값이 INT_MAX이면 금액 M을 만들 수 없다는 의미이므로 -1을 출력하고, 그렇지 않으면 최소 동전 개수를 출력합니다.

복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N*M)입니다. 여기서 N은 동전의 종류, M은 목표 금액입니다. 공간 복잡도는 O(M)로 DP 배열을 유지하기 위한 공간이 필요합니다.

마무리

이번 강좌에서는 C++ 코딩 테스트에서 자주 등장하는 ‘동전 개수의 최솟값 구하기’ 문제에 대해 동적 프로그래밍을 활용하여 해결하는 방법을 알아보았습니다. 이 문제를 통해 동적 프로그래밍의 기본 개념과 DP 배열을 활용한 해결 방법을 습득할 수 있었기를 바랍니다. 동적 프로그래밍은 다양한 문제를 해결하는 데 필수적인 기법이므로, 충분한 연습을 통해 이해도를 높여보세요! 다른 알고리즘 문제도 함께 풀어보며 실력을 키워나가길 바랍니다.

감사합니다!

1. 동적 계획법이란?

동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하고, 이미 계산한 결과를 저장하여 반복 계산을 방지하는 알고리즘 설계 기법입니다. 주로 최적화 문제에서 사용되며, 시간 복잡도를 줄이고 효율적인 해결책을 제공합니다.

1.1. 동적 계획법의 특징

• 부분 문제 최적성: 문제를 해결하기 위해 필요한 모든 하위 문제의 최적해를 구해야 합니다.
• 오버래핑 서브프레블럼: 동일한 하위 문제가 여러 번 계산되는 것을 방지합니다.

2. 문제 소개

문제: 최대 부분 수열 합

정수로 이루어진 배열에서 연속된 부분 수열의 합이 최대가 되는 값을 구하는 문제입니다. 예를 들어, 배열 {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}의 최대 부분 수열 합은 6으로, 부분 수열 {4, -1, 2, 1}의 합입니다.

문제 입력

• 첫 줄에 배열의 크기 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다.
• 두 번째 줄에 배열의 원소가 공백으로 구분되어 주어진다.

문제 출력

최대 부분 수열 합을 출력한다.

3. 문제 해결 과정

3.1. 접근 방법

이 문제를 동적 계획법으로 해결하기 위해서는 다음과 같은 단계로 접근할 수 있습니다:

1. 문제 정의: dp[i]를 i번째 원소까지의 최대 부분 수열 합으로 정의합니다.
2. 점화식 세우기: 점화식은 dp[i] = max(arr[i], dp[i-1] + arr[i]) 입니다. 즉, i번째 원소를 포함할지 말지를 결정합니다.
3. 초기값 설정: dp[0] = arr[0]로 시작합니다.
4. 최댓값 계산: 모든 원소를 순회하면서 최대 값을 갱신합니다.

3.2. C++ 코드 구현

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    int N;
    cin >> N;
    vector arr(N);
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> arr[i];
    }

    vector dp(N);
    dp[0] = arr[0];
    int maxSum = dp[0];

    for(int i = 1; i < N; i++) {
        dp[i] = max(arr[i], dp[i - 1] + arr[i]);
        maxSum = max(maxSum, dp[i]);
    }

    cout << maxSum << endl;

    return 0;
}

    

4. 코드 설명

위 코드에서는 먼저 배열의 크기 N과 배열 원소를 입력받습니다. 그 다음 dp 배열을 선언하여 각 인덱스까지의 최대 부분 수열 합을 저장합니다. 이후 반복문을 통해 dp 값을 갱신하고, 그 과정에서 최대 값을 찾습니다.

4.1. 시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다. 배열을 한 번 순회하기 때문에 선형 시간 복잡도를 가집니다.

4.2. 공간 복잡도

공간 복잡도 또한 O(N)이며, 최대 N개의 값을 저장합니다. 그러나, dp 배열을 사용하지 않고 두 변수로 최대 합을 구하는 방법도 있습니다.

5. 결론

동적 계획법은 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 강력한 기법입니다. 최대 부분 수열 합 문제는 동적 계획법의 기본 개념을 이해하는 데에 도움을 주며, 코딩테스트에서도 자주 등장하므로 충분한 연습이 필요합니다.