C++ 코딩테스트 강좌, 구간 곱 구하기

데이터 구조와 알고리즘의 이해는 개발자로서의 성장에 필수적인 요소입니다. C++는 고성능의 프로그래밍 언어로, 특히 코딩 테스트와 같은 알고리즘 문제를 해결하기 위해 널리 사용됩니다. 이번 강좌에서는 ‘구간 곱 구하기’라는 문제를 다루며, 이를 해결하기 위한 다양한 접근 방식을 설명하겠습니다.

문제 정의

주어진 배열과 몇 개의 질의(query)에 대해, 지정된 구간의 곱을 빠르게 계산하는 문제를 고려해보겠습니다.

문제:

주어진 정수 배열 A와 질의의 수 Q가 있다.
A[i]는 배열의 i번째 원소를 의미하며, 1 ≤ i ≤ N입니다. 각 질의는 두 수 LR을 포함하여, L ≤ R일 때 A[L] × A[L+1] × ... × A[R]의 값을 구하는 것이다.

입력:

  • 배열의 크기 N (1 ≤ N ≤ 105)
  • 정수 배열 A[1...N] (1 ≤ A[i] ≤ 109)
  • 질의의 수 Q (1 ≤ Q ≤ 105)
  • 각 질의는 두 정수 LR (1 ≤ L ≤ R ≤ N)

출력:

각 질의에 대한 구간 곱을 한 줄씩 출력한다.

문제 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방식을 생각할 수 있습니다.

첫 번째로, 단순한 방법은 각 질의를 위해 주어진 구간의 곱을 순차적으로 계산하는 것입니다.
그러나 이 방법은 최악의 경우 O(N * Q)의 시간이 걸리므로 비효율적입니다.

두 번째 방법은 세그먼트 트리를 사용하는 것입니다.
세그먼트 트리는 적은 시간 안에 구간에 대한 합, 곱 또는 최대/최소 값을 계산하는 데 효과적입니다.

세 그 영역 트리의 각 노드는 그 지역의 곱을 저장하고, 이를 통해 구간 곱을 O(log N) 시간 안에 구할 수 있습니다.

세그먼트 트리의 구조

세그먼트 트리는 이진 트리의 형태로 구성되며, 각 노드는 배열의 특정 구간에 대한 정보를 저장합니다.
세그먼트 트리는 대개 다음 가지 주요 작업을 수행할 수 있습니다:

  1. 구간 곱 조회: query()함수
  2. 원소 업데이트: update()함수

최종 코드 구현

아래는 세그먼트 트리를 이용하여 구간 곱을 계산하는 C++ 코드입니다:


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

// 세그먼트 트리 클래스 정의
class SegmentTree {
private:
    vector tree; // 트리 저장
    int size; // 원본 배열의 크기
    
    // 하위 배열의 곱을 계산하는 함수
    long long buildTree(const vector& arr, int node, int start, int end) {
        if(start == end) {
            return tree[node] = arr[start];
        }
        int mid = (start + end) / 2;
        return tree[node] = buildTree(arr, node*2, start, mid) * buildTree(arr, node*2+1, mid+1, end);
    }

public:
    // 생성자
    SegmentTree(const vector& arr) {
        size = arr.size();
        tree.resize(4 * size);
        buildTree(arr, 1, 0, size - 1);
    }

    // 특정 구간의 곱 구하기
    long long query(int node, int start, int end, int L, int R) {
        if(R < start || end < L) return 1; // 곱셈 항등원
        if(L <= start && end <= R) return tree[node]; // 전체 노드 범위
        int mid = (start + end) / 2;
        return query(node*2, start, mid, L, R) * query(node*2 + 1, mid + 1, end, L, R);
    }

    // 외부에서 호출할 수 있는 함수
    long long query(int L, int R) {
        return query(1, 0, size - 1, L, R);
    }
};

int main() {
    int N, Q;
    cin >> N; // 배열 크기
    vector A(N);
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> A[i]; // 배열 요소 입력
    }
    SegmentTree segtree(A); // 세그먼트 트리 생성

    cin >> Q; // 질의 수
    for(int i = 0; i < Q; i++) {
        int L, R;
        cin >> L >> R; // 질의 범위 입력
        cout << segtree.query(L - 1, R - 1) << endl; // 결과 출력 (0-based index 변환)
    }
    return 0;
}
    

코드 설명

  • buildTree() 함수는 세그먼트 트리를 구축하는 데 사용됩니다.
  • query() 함수는 주어진 구간에 대한 곱을 계산합니다.
  • main() 함수에서 입력을 받고, 처리된 구간 곱을 출력합니다.

시간 복잡도

세그먼트 트리의 구축 시간은 O(N), 각 질의에 대한 응답 시간은 O(log N)입니다.
따라서 전체 알고리즘의 최악의 시간 복잡도는 O(N + Q log N)입니다.
이는 큰 입력 데이터도 효율적으로 처리할 수 있도록 해줍니다.

마무리

코딩 테스트에서 주어지는 문제에 대해 적절한 자료 구조와 알고리즘을 선택하는 것은 매우 중요합니다.
이번 강좌에서는 세그먼트 트리를 이용한 구간 곱 구하기 문제를 다뤄보았고, 이를 통해 효율적인 방법이 무엇인지 살펴보았습니다.
알고리즘 문제를 풀며 코딩 능력을 향상시키기를 바라며, 앞으로도 다양한 주제를 다루어 가겠습니다.

C++ 코딩테스트 강좌, 계단 수 구하기

작성자: 조광형

작성일: 2024년 11월 26일

1. 문제 설명

계단 수란, 오르막과 내리막을 선택해 계단을 오르는 수의 조합을 말합니다. 주어진 문제는 아래와 같습니다.

정수 N이 주어질 때, N계단을 오르는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

단, 한 번에 한 계단 또는 두 계단을 올라갈 수 있으며, 마지막 계단의 수는 1~9까지의 숫자로 끝나야 합니다.

예를 들어, 4계단을 오르는 방법은 다음과 같습니다:

  • 1111 (1+1+1+1)
  • 112 (1+1+2)
  • 121 (1+2+1)
  • 211 (2+1+1)
  • 22 (2+2)

위 경우를 고려할 때, 계단 수를 올바로 구하는 코드를 작성해야 합니다.

2. 문제 분석

문제를 해결하기 위해 몇 가지 중요한 점을 분석해보겠습니다.

  • 상태 정의: N번째 계단은 이전 계단의 상태에 따라 다르게 구성됩니다. 예를 들어, N=1과 N=2에서의 경우의 수를 보십시오.
  • 점화식: N계단을 오르는 방법은 N-1 계단에서 1 계단을 올라오는 경우와 N-2 계단에서 2 계단을 올라오는 경우를 합한 것과 같습니다. 마지막 계단의 수는 1~9까지의 숫자 중 하나이어야 합니다.
  • 결과: N 계단을 오르는 경우의 수는 각 경우의 수를 모두 더한 결과값입니다.

3. 점화식 도출

일반적인 점화식은 다음과 같이 표현됩니다:


dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-2][j]
            

여기서 dp[i][j]는 i번째 계단에서 j로 끝나는 경우의 수를 나타냅니다. 초기 조건으로는 dp[1][1] = 1, dp[1][2] = 1 … dp[1][9] = 1을 설정할 수 있습니다. 이를 바탕으로 아래와 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

4. 코드 구상

이제 C++로 코드를 작성해보겠습니다. 이 코드는 주어진 N을 인자로 받아 그에 해당하는 계단 수의 경우의 수를 출력합니다.


#include <iostream>

using namespace std;

const int MOD = 1000000000; // 큰 수 처리를 위한 MOD 설정
int dp[100][10]; // dp 테이블

void init() {
    for (int i = 1; i <= 9; i++) {
        dp[1][i] = 1; // 한 계단을 오르는 경우의 수
    }
  
    for (int i = 2; i <= 100; i++) {
        for (int j = 0; j <= 9; j++) {
            // 0으로 끝나는 경우 (j == 0)
            if (j == 0) {
                dp[i][0] = dp[i - 1][1] % MOD; 
            }
            // 9로 끝나는 경우 (j == 9)
            else if (j == 9) {
                dp[i][9] = dp[i - 1][8] % MOD; 
            }
            // 나머지 경우
            else {
                dp[i][j] = (dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j + 1]) % MOD;
            }
        }
    }
}

int main() {
    int N;
    cin >> N; // 계단의 수 입력
    init(); // dp 테이블 초기화

    long long total = 0;
    for (int i = 0; i <= 9; i++) {
        total = (total + dp[N][i]) % MOD; // 총 경우의 수 계산
    }

    cout << total << endl; // 결과 출력
    return 0;
}
            

5. 코드 설명

위 코드는 계단 수를 구하기 위한 동적 프로그래밍 방식으로 작성되었습니다.

  • 입력 받기: 사용자로부터 N을 입력받아 계단 수를 계산합니다.
  • 테이블 초기화: dp 테이블의 첫 번째 행을 초기화하여 각 끝자리 숫자에 대해 1로 설정합니다.
  • 점화식 적용: 각 계단 수에 대해 가능한 경우의 수를 계산하고 MOD로 나눈 값을 저장합니다.
  • 결과 계산: 1부터 9까지의 경우의 수를 모두 합산하여 최종 결과를 출력합니다.

6. 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)으로, 주어진 N에 대해 선형 시간이 소요 됩니다. 공간 복잡도 또한 O(N)의 크기를 가집니다. 이를 통해 메모리와 시간의 효율성을 확보했습니다.

7. 결론

계단 수 문제는 동적 프로그래밍의 기본적인 개념을 배우기에 적합한 문제입니다. 이 문제를 수행하면서 재귀적 사고와 메모이제이션의 개념을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. C++ Programming Language를 통해 이 문제를 해결함으로써 알고리즘 문제 해결 능력을 한층 더 강화할 수 있습니다.

이 강좌가 C++ 코딩테스트 준비에 도움이 되길 바랍니다! 학습해보시고, 더 많은 문제를 풀어보세요!

C++ 코딩테스트 강좌, 경로 찾기

이 강좌에서는 C++를 사용하여 그래프에서 경로를 찾는 알고리즘을 구현합니다.
특히 BFS(너비 우선 탐색)를 이용하여 최단 경로를 찾는 방법을 다루고자 합니다.
이 과정에서 실제 코딩 테스트에서 자주 출제되는 문제를 풀이하며,
알고리즘 이론과 구현을 자세히 설명하겠습니다.

문제 설명

주어진 그래프에서 두 지점 사이의 최단 경로를 찾는 문제를 해결해야 합니다.
그래프는 노드와 에지로 구성되며, 각 노드는 서로 연결되어 있습니다.
일반적으로 이 문제는 다음과 같은 형식으로 주어집니다:

    입력:
    6 7
    0 1
    0 2
    1 3
    1 4
    2 5
    4 5
    3 5
    0 5

    출력:
    2
    

첫 번째 줄은 노드 수(정점)와 에지 수(간선)의 수를 나타내며,
두 번째 줄부터는 각 에지의 연결 정보를 나타냅니다.
마지막 줄은 시작 노드와 도착 노드를 의미합니다.

알고리즘 이론

그래프에서의 경로 찾기는 DFS(깊이 우선 탐색)와 BFS(너비 우선 탐색) 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.
본 강좌에서는 BFS를 사용하여 최단 경로를 찾는 방법에 중점을 두겠습니다.
BFS는 동작 방식이 직관적이며, 큐를 사용하여 모든 인접한 노드를 탐색하는 방식으로 진행됩니다.

BFS의 동작 원리

BFS의 기본 동작 원리는 다음과 같습니다:

  1. 시작 노드를 큐에 추가하고 방문 처리합니다.
  2. 큐에서 노드를 하나 꺼내 그 노드의 인접 노드를 모두 탐색합니다.
  3. 탐색한 인접 노드 중 방문하지 않은 노드를 큐에 추가하고 방문 처리합니다.
  4. 큐가 빌 때까지 2번과 3번 과정을 반복합니다.

BFS는 최단 경로를 보장하는 이유는 모든 노드를 같은 레벨에서 처리하기 때문입니다.
이렇게 레벨을 기준으로 탐색하기 때문에 최단 경로가 보장됩니다.

문제 해결 과정

이제 문제를 해결하기 위해 필요할 알고리즘을 구현하겠습니다.
아래는 문제 해결을 위한 C++ 코드입니다.


#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

int bfs(vector>& graph, int start, int end) {
    queue q;
    vector visited(graph.size(), false);
    vector distance(graph.size(), -1);
    
    q.push(start);
    visited[start] = true;
    distance[start] = 0;

    while (!q.empty()) {
        int node = q.front();
        q.pop();
        
        for (int neighbor : graph[node]) {
            if (!visited[neighbor]) {
                visited[neighbor] = true;
                distance[neighbor] = distance[node] + 1;
                q.push(neighbor);
                
                if (neighbor == end) {
                    return distance[neighbor];
                }
            }
        }
    }
    return -1; // 경로가 없는 경우 
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    vector> graph(n);
    
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        graph[u].push_back(v);
        graph[v].push_back(u); // undirected graph
    }

    int start, end;
    cin >> start >> end;

    int result = bfs(graph, start, end);
    cout << result << endl;

    return 0;
}
    

코드 설명

위 코드는 그래프의 노드 수와 에지 수를 입력받고,
각 에지의 정보를 통해 그래프를 구축한 후 BFS를 이용하여
시작 노드와 종료 노드 사이의 최단 경로를 찾는 예제입니다.

  1. 먼저 필요한 헤더 파일을 포함하고, using namespace std;를 선언합니다.
  2. bfs 함수는 그래프, 시작 노드, 종료 노드를 파라미터로 받습니다.
  3. 큐를 선언하고, 방문 여부를 나타내는 visited 벡터를 초기화합니다.
  4. 큐에 시작 노드를 추가하고 방문 처리합니다.
  5. 큐가 비어있지 않을 때까지 반복하면서 노드를 꺼내고 인접 노드를 탐색합니다.
  6. 방문하지 않은 인접 노드를 큐에 추가하고 거리 정보를 업데이트합니다.
  7. 종료 노드에 도달하면 해당 거리를 반환합니다.
  8. 거리 정보는 -1로 초기화됩니다; 경로가 없으면 -1을 반환합니다.

결과 및 분석

위 코드를 컴파일하고 입력 예시를 통해 실행하면,
시작 노드와 종료 노드 간의 최단 경로가 출력됩니다.
BFS는 모든 인접 노드를 탐색하므로, 최단 경로를 보장합니다.
그래프의 크기가 커질수록 탐색 시간이 비례하여 증가하지만,
BFS는 대부분의 그래프 문제에 적합한 알고리즘입니다.

복잡도 분석

BFS의 시간 복잡도는 O(V + E)입니다. 여기서 V는 노드의 수,
E는 에지의 수입니다. 메모리 복잡도 또한 O(V)입니다.
이 복잡도는 그래프의 구조에 따라 달라질 수 있습니다.
나쁜 경우(예: 완전 그래프)에는 EV^2가 될 수 있습니다.

마무리

이번 강좌에서는 C++를 사용하여 그래프에서 최단 경로를 찾는 문제를
BFS 알고리즘을 통해 해결했습니다. BFS의 이해와 그 구현은
코딩 테스트에서 중요한 부분이므로 충분히 연습하시길 바랍니다.
향후 더 다양한 문제를 통해 실력을 쌓아 나가시기를 바랍니다.

C++ 코딩테스트 강좌, 거짓말쟁이가 되긴 싫어

1. 문제 설명

여러분은 한 거짓말쟁이 마을의 주민입니다. 이 마을에서는 매일 저녁마다 사람들이 모여 이야기를 나누고, 가끔씩 서로의 이야기 중에서 진짜와 거짓을 가려내는 게임을 합니다. 마을 사람들은 검증할 수 있는 사항을 가지고 있습니다. 예를 들어, A라는 사람이 B라는 사람이 오늘 저녁 식사를 함께 했다고 주장할 때, 이를 확인할 수 있는 방법이 있습니다.

게임의 목적은 누가 진실을 말하고 있는지, 누가 거짓말을 하고 있는지를 판별하는 것입니다. 하지만 오늘은 마을의 주민들 중 일부가 거짓말을 하고 있다고 합니다. 여러분은 이 주민들의 진실과 거짓은 얼마나 유의미한지 판단하고, 그들의 말을 기반으로 다른 사람의 거짓말도 확인해야 합니다.

2. 문제 정의

이 문제를 다루기 위해서는 다음과 같은 정보를 필요로 합니다:

  • n: 마을 주민의 수 (1 ≤ n ≤ 100)
  • input: 각 주민이 내놓은 이야기
  • output: 진실을 말하는 주민의 수

각 주민은 자신이 알고 있는 진실을 바탕으로 이야기를 하며, 누가 거짓말을 하는지를 확인해야 합니다. 여러분은 진실을 이야기한 사람들을 최대한 많은 수를 찾아야 합니다.

3. 입력 예시

3
A가 B와 저녁을 먹었다.
B가 C와 저녁을 먹었다.
C가 A와 저녁을 먹었다.
        

4. 출력 예시

3 (모든 주민이 서로 저녁을 먹었다고 주장함)
        

5. 접근 방법

이 문제를 해결하기 위한 접근 방법은 다음과 같습니다:

  1. 학생들의 이야기를 저장하기 위한 자료구조 준비: 주민과 그의 주장을 키-값 쌍으로 저장하는 맵이나 다차원 배열을 사용할 수 있습니다.
  2. 이야기의 일관성을 검증: 각 주민의 주장과 관련된 다른 주민들의 주장과의 연관성을 분석하며, 공통점과 모순점을 찾아야 합니다.
  3. 최대 여부 판단: 가장 많은 주민이 서로의 이야기를 지지하는 경우에 해당하는 주민을 찾습니다.
  4. 결과 출력: 최종적으로 진실을 말한 주민의 수를 출력합니다.

6. C++ 구현

위의 접근 방법을 바탕으로 구체적인 C++ 구현을 아래와 같이 진행할 수 있습니다.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <unordered_map>
#include <set>

using namespace std;

int main() {
    int n;
    cout << "주민의 수를 입력하세요: ";
    cin >> n;

    unordered_map<string, set<string>> claims;
    string person, claimsPerson;

    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        cout << "주장의 내용을 입력하세요: ";
        cin >> person >> claimsPerson;
        claims[person].insert(claimsPerson);
    }

    // 진실을 확인하는 과정 (생략)
    // 결과를 출력합니다.
    int truthful = 0; // 진실을 말하는 주민의 수

    // 여기서 claims를 기반으로 진실을 판단합니다.
    // ...

    cout << "진실을 말한 주민의 수: " << truthful << endl;
    return 0;
}
        

7. 코드 설명

위 코드에서 우리는 유저로부터 주민 수와 서로의 주장에 대한 정보를 입력받습니다. 먼저 주민의 주장을 unordered_map을 사용하여 저장하고, 이후 이 정보를 가지고 누가 진실을 말하고 있는지를 판단합니다.

8. 코드의 확장성

이 코드는 주민의 주장 수에 따라 반복적으로 확장할 수 있습니다. 만약 주민 수가 증가한다면, 적절한 데이터 구조를 통해 이 주장들을 보다 효율적으로 전달하고 검증할 수 있습니다.

9. 최적화 및 추가 아이디어

문제의 복잡도를 줄이기 위한 추가적인 최적화 접근법으로는 다음을 고려해볼 수 있습니다:

  • 조건부 분기 처리: 주민 각각의 주장에 따라 처리해야 할 경우, 특정 조건에 따라 처리를 분기할 수 있습니다.
  • DFS 또는 BFS 방식: 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 서로 연결된 주민들 간의 관계를 탐색함으로써 진실을 말하는 가능성을 높일 수 있습니다.
  • 거짓말 판단 기준 확립: 쉽게 판단할 수 있는 기준을 정해 진실을 일괄적으로 평가할 수 있게 하면 복잡도를 낮출 수 있습니다.

10. 결론

이 문제는 알고리즘적 사고 방식을 요구하는 흥미로운 문제입니다. 이를 통해 여러분은 데이터 처리 및 판단에 대한 몇 가지 중요한 원칙을 배우게 될 것입니다. 이러한 문제는 프로그래밍 인터뷰에서 매우 자주 발생하며, 기본적으로 자신이 알고 있는 개념을 바탕으로 문제를 풀 수 있는 능력을 요구합니다.

마지막으로, 코딩 테스트 준비에 있어서는 다양한 유형의 문제를 접해보는 것이 중요합니다. 이러한 문제들을 많이 해결하다 보면 자연스럽게 알고리즘적 능력이 향상되는 것을 느낄 수 있을 것입니다. 여러분의 성공적인 코딩 테스트 준비를 기원합니다.

C++ 코딩테스트 강좌, 게임 개발하기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 C++ 코딩 테스트를 대비하기 위한 강좌에서 게임 개발과 관련한 알고리즘 문제를 다뤄보겠습니다. 이 글에서는 게임 개발에 필요한 알고리즘 문제를 제시하고, 그 문제를 해결하는 과정을 세세히 설명할 것입니다. 이 강좌는 C++를 사용하는 취업 준비생, 그리고 게임 개발에 관심 있는 모든 분들을 위한 것입니다.

문제 설명

문제: 미로 탈출

당신은 2차원 미로에서 출발점 (0, 0)에서 도착점 (N-1, M-1)으로 가는 길을 찾아야 합니다. 미로는 0과 1로 이루어진 배열로 표현됩니다. 0은 갈 수 있는 길을 의미하고, 1은 벽을 의미합니다. 당신은 상하좌우로만 이동할 수 있으며, 첫 번째로 도착점에 도달하는 최소 거리를 구하는 프로그램을 작성하세요.

입력 형식

  • 첫 번째 줄에 두 개의 정수 N, M이 주어집니다. (1 ≤ N, M ≤ 100)
  • 다음 N개의 줄에는 M개의 정수가 주어집니다. 0 또는 1로 이루어진 배열입니다.

출력 형식

  • 출발점에서 도착점까지의 최소 거리(길의 길이)를 출력합니다. 도착할 수 없는 경우 -1을 출력합니다.

예제 입력

3 3
0 0 1
0 0 0
1 0 0

예제 출력

4

문제 풀이 과정

1. 문제 분석

주어진 문제는 DFS(깊이 우선 탐색) 또는 BFS(너비 우선 탐색) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다. 특히, 최단 거리를 찾는 문제가 있으므로 BFS를 사용하는 것이 적합합니다. BFS는 큐를 사용하여 현재 위치에서 인접한 모든 노드를 탐색하며, 최단 경로를 보장하는 특성이 있습니다.

2. 알고리즘 설계

구현할 BFS 알고리즘은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

  1. 출발점(0, 0)에서 시작하여 큐에 위치와 현재 거리(0)를 넣습니다.
  2. 큐에서 맨 앞의 요소를 꺼내고, 그 위치가 도착점(목표)와 일치하는지 확인합니다.
  3. 일치한다면 현재까지의 거리를 반환합니다.
  4. 일치하지 않으면 인접한 네 방향(상, 하, 좌, 우)으로 이동할 수 있는 위치를 모두 큐에 추가합니다. 이때, 이동 가능한 위치는 현재 위치에서 벗어나지 않으며(배열의 범위 내에서) 0인 경우만 가능합니다.
  5. 모든 가능한 경로를 탐색하여 도착점에 도달할 수 없으면 -1을 반환합니다.

3. C++ 코드 구현

이제 위의 알고리즘을 C++로 구현해 보겠습니다:

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>

using namespace std;

int N, M;
vector<vector<int>> maze;
vector<vector<bool>> visited;

int bfs()
{
    queue<pair<int, int>> q;
    q.push(make_pair(0, 0));
    visited[0][0] = true;
    int distance[4][2] = { {0,1}, {1,0}, {0,-1}, {-1,0} }; // 우, 하, 좌, 상
    int steps = 0;

    while (!q.empty())
    {
        int sz = q.size();
        for (int i = 0; i < sz; i++)
        {
            int x = q.front().first;
            int y = q.front().second;
            q.pop();

            // 도착점에 도달한 경우
            if (x == N - 1 && y == M - 1)
                return steps;

            for (int j = 0; j < 4; j++)
            {
                int nx = x + distance[j][0];
                int ny = y + distance[j][1];

                if (nx >= 0 && nx < N && ny >= 0 && ny < M && maze[nx][ny] == 0 && !visited[nx][ny])
                {
                    visited[nx][ny] = true;
                    q.push(make_pair(nx, ny));
                }
            }
        }
        steps++;
    }

    return -1; // 도착할 수 없는 경우
}

int main()
{
    cin >> N >> M;
    maze.resize(N, vector<int>(M));
    visited.resize(N, vector<bool>(M, false));

    for (int i = 0; i < N; i++)
        for (int j = 0; j < M; j++)
            cin >> maze[i][j];

    int result = bfs();
    cout << result << endl;

    return 0;
}

4. 코드 설명

코드에서 가장 먼저 설정한 것은 미로의 크기와 내용을 저장하기 위한 2차원 벡터입니다. 이어서 BFS 함수 내부에서 큐를 사용하여 출발점부터 탐색을 시작합니다. 각 단계마다 상하좌우로 이동 가능한 공간을 확인하여 큐에 추가하고, 도착점을 찾으면 그 때까지의 거리를 반환합니다. 마지막으로 메인 함수에서 구현된 BFS 함수를 호출하여 입력에 따른 결과를 출력하게 됩니다.

테스트 및 검증

이제 구현한 코드를 테스트해보겠습니다. 다양한 테스트 케이스를 통해 결과가 올바르게 나오는지 확인해야 합니다.

테스트 케이스

  • 테스트 케이스 1:
            3 3
            0 0 1
            0 0 0
            1 0 0
            

    기대 출력: 4

  • 테스트 케이스 2:
            3 3
            0 1 1
            0 1 0
            0 0 0
            

    기대 출력: 4

  • 테스트 케이스 3:
            2 2
            1 1
            1 1
            

    기대 출력: -1 (이동 불가능)

피드백 및 지속적인 개선

이 알고리즘 문제는 게임 개발 시 미로 또는 경로 탐색과 관련된 다양한 문제를 해결하는 데 유용한 기술을 제공합니다. 이후 더 복잡한 미로 생성, 경로 최적화, 또는 적 AI 등의 주제로 확장해 나갈 수 있습니다. 지속적으로 연습하고, 다양한 문제를 풀어보며 실력을 쌓는 것이 중요합니다.

결론

오늘은 C++을 이용한 코딩 테스트의 일환으로 게임 개발 관련 알고리즘 문제를 다뤄 보았습니다. 미로 탈출 문제라는 간단한 예제를 통해 BFS 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 최단 경로를 탐색하는 방법을 배웠습니다. 앞으로 나아갈 방향은 이러한 기본 알고리즘을 바탕으로 더 복잡한 문제로 확장해보는 것입니다.

지금까지의 내용을 통해 알고리즘과 문제 해결 능력을 키우고, 나아가 그 기술을 게임 개발에 접목할 수 있는 기회가 되었기를 바랍니다.

다음 시간에는 더 다양한 문제를 통해 알고리즘을 심화해 가봅시다. 감사합니다!