C++ 코딩테스트 강좌, 퀵 정렬

안녕하세요! 이번 시간에는 C++을 사용하여 퀵 정렬(Quick Sort) 알고리즘에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 퀵 정렬은 다양한 프로그래밍 인터뷰와 알고리즘 시험에서 자주 등장하는 정렬 알고리즘입니다. 이 글에서는 퀵 정렬의 개념, 구현방법, 시간복잡도 및 예제문제를 통해 퀵 정렬을 마스터해보도록 하겠습니다.

1. 퀵 정렬 개요

퀵 정렬은 분할 정복 알고리즘의 일종으로, 데이터를 효율적으로 정렬하는 방법입니다. 이 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 동작합니다:

  1. 주어진 배열에서 피벗(pivot) 요소를 선택합니다.
  2. 피벗을 기준으로 배열을 두 개의 부분 배열로 나눕니다.
    (피벗보다 작은 요소들은 왼쪽 부분 배열에, 피벗보다 큰 요소들은 오른쪽 부분 배열에 위치하게 됩니다.)
  3. 왼쪽과 오른쪽 부분 배열 각각에 대해 퀵 정렬을 재귀적으로 수행합니다.
  4. 부분 배열이 정렬되면 피벗을 중간에 배치하여 최종 배열이 정렬됩니다.

1.1 피벗 선택

피벗 선택 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적인 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

  • 첫 번째 요소를 피벗으로 선택
  • 마지막 요소를 피벗으로 선택
  • 임의의 요소를 피벗으로 선택
  • 중앙값을 피벗으로 선택

일반적으로 피벗 선택 방법이 정렬 성능에 큰 영향을 미치므로 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

1.2 퀵 정렬의 시간 복잡도

퀵 정렬의 평균 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 그러나 최악의 경우(이미 정렬된 배열 등)에는 O(n²)로 성능이 저하될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 좋은 피벗 선택 방법이 중요합니다.

2. 문제 설명

이제 퀵 정렬을 활용한 문제를 풀어보겠습니다. 다음과 같은 문제를 해결해보세요.

문제: 정수 배열이 주어질 때, 퀵 정렬 알고리즘을 사용하여 배열을 오름차순으로 정렬하세요.
입력: [10, 7, 8, 9, 1, 5]
출력: [1, 5, 7, 8, 9, 10]

3. 문제 풀이 과정

문제 해결을 위한 단계는 다음과 같습니다:

3.1 알고리즘 구현

우선, 퀵 정렬 알고리즘을 C++로 구현해보겠습니다.

 
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 파티션 함수
int partition(vector<int> &arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high]; // 피벗으로 마지막 요소 선택
    int i = (low - 1); // 작은 요소의 인덱스

    for (int j = low; j < high; j++) {
        // 현재 요소가 피벗보다 작으면
        if (arr[j] < pivot) {
            i++; // 작은 인덱스를 증가
            swap(arr[i], arr[j]); // 요소를 교환
        }
    }
    swap(arr[i + 1], arr[high]); // 피벗을 올바른 위치에 교환
    return (i + 1); // 피벗의 새로운 인덱스 반환
}

// 퀵 정렬 함수
void quickSort(vector<int> &arr, int low, int high) {
    if (low < high) {
        // 파티션을 수행하고 피벗의 인덱스를 얻음
        int pi = partition(arr, low, high);

        quickSort(arr, low, pi - 1); // 피벗 왼쪽 부분 정렬
        quickSort(arr, pi + 1, high); // 피벗 오른쪽 부분 정렬
    }
}

// 메인 함수
int main() {
    vector<int> arr = {10, 7, 8, 9, 1, 5};
    int n = arr.size();

    quickSort(arr, 0, n - 1);

    cout << "정렬된 배열: ";
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << arr[i] << " ";
    }
    return 0;
}
    

위 코드는 퀵 정렬 알고리즘의 구현입니다. partition 함수는 주어진 배열을 피벗을 기준으로 분할하고, quickSort 함수는 재귀적으로 정렬을 수행합니다.

3.2 코드 설명

코드를 단계별로 살펴보겠습니다:

  • partition 함수:
    • 피벗으로 마지막 요소를 선택합니다.
    • 주어진 배열을 피벗을 기준으로 분할합니다.
    • 피벗을 정렬된 위치로 이동합니다.
    • 새로운 피벗 인덱스를 반환합니다.
  • quickSort 함수:
    • 기본 조건을 확인하여 부분 배열에 대해 재귀 호출합니다.
    • 각 부분 배열에 대해 “피벗을 찾고, 정렬을 반복”하는 과정을 수행합니다.

3.3 코드 실행 결과

코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다:

정렬된 배열: 1 5 7 8 9 10

정렬된 배열이 정상적으로 출력된 것을 확인할 수 있습니다. 이로써 퀵 정렬이 잘 수행되었음을 알 수 있습니다.

4. 추가적인 고려사항

퀵 정렬을 사용할 때 몇 가지 추가적인 고려사항이 있습니다:

4.1 안정성

퀵 정렬은 불안정 정렬 알고리즘입니다. 즉, 동일한 값을 가진 요소들의 상대적인 순서는 정렬 후 보장되지 않습니다. 만약 안정성이 필요한 경우, 다른 정렬 알고리즘(예: 병합 정렬)을 고려해야 합니다.

4.2 메모리 사용

퀵 정렬은 재귀적으로 동작하므로 호출 스택에 메모리를 사용합니다. 최악의 경우 O(n)의 공간 복잡도를 가질 수 있지만, 평균적으로는 O(log n)입니다.

5. 퀵 정렬 vs 다른 정렬 알고리즘

퀵 정렬은 다른 정렬 알고리즘들과 비교할 때 다음과 같은 장단점이 있습니다:

5.1 장점

  • 평균적으로 O(n log n)의 빠른 성능을 보입니다.
  • 추가적인 메모리 공간이 적게 필요합니다.
  • 재귀적이고 직관적인 구현이 가능합니다.

5.2 단점

  • 최악의 경우 O(n²)의 성능을 가질 수 있습니다.
  • 불안정 정렬이며, 동일한 요소들의 상대적 순서가 바뀔 수 있습니다.

6. 결론

이번 글에서는 C++을 이용하여 퀵 정렬 알고리즘을 구현하고, 다양한 측면을 살펴보았습니다. 퀵 정렬은 효율적이고 널리 사용되는 정렬 알고리즘이므로, 알고리즘 시험 또는 코딩 면접에서 자주 다루어질 수 있습니다. 퀵 정렬을 이해하고 구현하는 것은 코딩 테스팅에 큰 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 퀵 정렬을 활용하여 더 많은 문제를 풀어보세요. 다양한 경우의 수를 고려하는 것이 해당 알고리즘을 더 깊게 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

Author: 조광형 | Date: 2024년 11월 26일

C++ 코딩테스트 강좌, 케빈 베이컨의 6단계 법칙

2023년 10월 3일

작성자: AI 작성

서론

케빈 베이컨의 6단계 법칙은 모든 사람은 케빈 베이컨과 최대 6단계의 간격으로 연결되어 있다는 이론입니다. 이는 사회적 네트워크에서의 관계를 설명하는 흥미로운 개념으로, 여러 분야에서 사랑받는 주제입니다. 오늘 이 글에서는 이 법칙을 알고리즘 문제로 변형하여, C++을 사용한 문제 풀이 과정을 자세히 설명하겠습니다.

우리가 풀어볼 문제는 “케빈 베이컨을 가장 빨리 찾는 사람” 문제입니다. 연구를 통해 여러 명의 사람 간의 친구 관계가 주어질 때, 각 사람에 대한 케빈 베이컨의 연결 정도를 계산하는 것입니다.

문제 정의

주어진 네트워크에서 각 사람의 케빈 베이컨 숫자를 계산하고, 가장 숫자가 낮은 사람을 찾는 문제입니다. 이를 위해 입력으로 사람 수와 그들 간의 친구 관계를 설정해야 합니다.

문제 설명

입력으로는 다음과 같은 형식이 주어집니다:

  • 첫 번째 줄에 사람의 수 N (1 ≤ N ≤ 100)
  • 두 번째 줄부터 각 줄에 친구 관계를 나타내는 두 정수 A, B (A와 B는 서로 친구)]

출력으로는 케빈 베이컨과 가장 가까운 사람의 번호를 출력해야 합니다. 만약 여러 명이라면 가장 작은 번호를 출력합니다.

문제 해결 접근법

이 문제를 해결하기 위해 그래프 탐색 기법을 사용할 것입니다. 사람을 정점(Vertex)으로, 친구 관계를 간선(Edge)으로 보고 BFS(너비 우선 탐색)를 적용합니다. 각 사람으로부터 케빈 베이컨까지의 최단 거리를 계산하고, 그 중 최소값을 찾겠습니다.

알고리즘

  1. 입력을 바탕으로 그래프를 인접 리스트로 구성합니다.
  2. BFS를 통해 각 사람의 케빈 베이컨 숫자를 계산합니다.
  3. 계산한 케빈 베이컨 숫자를 비교하여 최소값을 찾습니다.

C++ 구현

이제 위의 알고리즘을 기반으로 C++ 코드를 구현해보겠습니다.


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

int main() {
    int N, M;
    cin >> N >> M; // 사람 수 N, 친구 관계 수 M
    vector<vector<int>> graph(N + 1); // 인접 리스트

    for (int i = 0; i < M; i++) {
        int A, B;
        cin >> A >> B; // 친구 관계 A, B
        graph[A].push_back(B);
        graph[B].push_back(A); // 양방향 그래프
    }

    int min_bacon = numeric_limits<int>::max();
    int answer = 0;

    for (int i = 1; i <= N; i++) {
        vector<int> distance(N + 1, -1); // 각 사람의 거리 초기화
        queue<int> q;
        distance[i] = 0; // 자신으로부터 0 거리
        q.push(i); // 큐에 자신 추가

        while (!q.empty()) {
            int current = q.front();
            q.pop();
            for (int neighbor : graph[current]) {
                if (distance[neighbor] == -1) {
                    distance[neighbor] = distance[current] + 1; // 거리 계산
                    q.push(neighbor); // 탐색할 친구 추가
                }
            }
        }

        int bacon_count = 0;
        for (int d : distance) {
            if (d != -1) {
                bacon_count += d; // 케빈 베이컨 숫자 합산
            }
        }

        if (bacon_count < min_bacon) {
            min_bacon = bacon_count; // 최소값 업데이트
            answer = i; // 사람 번호 기록
        }
    }

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

코드 설명

위의 C++ 코드는 다음과 같은 주요 단계를 포함합니다:

  1. 입력 처리: N과 M을 입력받고, 친구 관계를 인접 리스트 형태로 저장합니다.
  2. BFS 구현: 각 사람에 대해 BFS를 수행하여 거리를 계산합니다.
  3. 결과 계산: 계산된 거리를 바탕으로 케빈 베이컨 숫자를 갱신하고, 최종적으로 최솟값을 찾습니다.

Complexity Analysis

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N + M)입니다. 각 사람이 BFS로 탐색을 하며, 각 간선을 한 번만 탐색하기 때문입니다. 이는 주어진 문제의 입력 범위 내에서 충분히 효율적입니다.

결론

이번 강좌에서는 케빈 베이컨의 6단계 법칙을 활용한 알고리즘 문제를 C++으로 해결하는 방법을 살펴보았습니다. BFS를 활용한 그래프 탐색 기법을 통해 네트워크 내의 관계를 분석할 수 있었습니다. 이러한 유형의 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되므로, 다양한 문제를 푸는 연습을 통해 숙련도를 높이는 것이 중요합니다.

마지막으로, 이 문제 해결 과정을 통해 코딩 테스트 대비뿐만 아니라, 실제 프로그래밍에서 발생할 수 있는 다양한 문제들을 보다 체계적으로 해결하는 데 도움을 줄 수 있을 것입니다.

이 강좌가 유익했기를 바라며, 앞으로도 더 많은 문제 풀이를 기대해 주시기 바랍니다!

C++ 코딩테스트 강좌, 카드 정렬하기

최근 몇 년 간 프로그래밍 및 알고리즘 문제 해결 능력은 IT 업계뿐만 아니라 다양한 분야에서 매우 중요한 평가 기준이 되었습니다. 본 강좌에서는 ‘카드 정렬하기’라는 문제를 통해 기본적인 조작과정, 알고리즘 설계 및 최적화를 배워보도록 하겠습니다. 이 문제는 실무 및 코딩 테스트에서 중요한 정렬 알고리즘의 이해도를 높이는 데 도움이 됩니다.

문제 설명

옛날 카드 게임에서는 카드의 숫자를 정렬하는 것이 필수적입니다. 여러분은 N장의 카드가 있고, 각 카드마다 정수가 적혀 있습니다. 여러분은 이 카드를 오름차순으로 정렬해야 합니다. 하지만, 이 과정에서 몇 가지 규칙이 있습니다:

  • 카드는 정수로 이루어져 있으며, 정렬된 순서로 나열해야 합니다.
  • 카드의 개수 N (1 ≤ N ≤ 10^6) 입니다.
  • 카드에 적힌 숫자는 -10^9 ≤ 숫자 ≤ 10^9 범위 내의 정수입니다.

입력 형식

첫 줄에 카드의 개수 N이 주어지고, 다음 N개의 줄에는 각 카드의 숫자가 주어집니다.

출력 형식

카드를 오름차순으로 정렬한 후, 각 카드의 숫자를 한 줄에 하나씩 출력합니다.

예제

입력:
5
3
1
4
1
5

출력:
1
1
3
4
5

문제 해결 전략

이 문제는 정렬 문제로, 여러 가지 정렬 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 그러나 주어진 범위를 고려할 때, 기본적인 정렬 알고리즘인 퀵 정렬이나 병합 정렬을 활용하는 것이 좋습니다. 이 강좌에서는 C++의 STL에 포함된 std::sort 함수를 사용하여 효율적으로 문제를 해결하는 방법을 보여드리겠습니다.

STL 표준 라이브러리의 sort() 함수

C++의 표준 템플릿 라이브러리(STL)에는 sort() 함수가 포함되어 있습니다. 이 함수는 인자로 주어진 컨테이너의 요소들을 정렬해줍니다. std::sort는 평균적으로 O(N log N) 시간복잡도를 가지며, 매우 효율적입니다.

코드 구현


#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm> // sort()를 사용하기 위해 포함합니다.

int main() {
    int N;
    std::cin >> N; // 카드의 개수 입력받기
    std::vector<int> cards(N); // 카드 숫자를 저장할 벡터 생성

    // 카드 숫자 입력받기
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        std::cin >> cards[i];
    }

    // 카드 숫자 정렬
    std::sort(cards.begin(), cards.end());

    // 정렬된 카드 숫자 출력
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        std::cout << cards[i] << std::endl;
    }

    return 0;
}

코드 분석

위 코드는 다음과 같은 과정으로 구성되어 있습니다:

  1. 라이브러리 포함: #include <iostream>, #include <vector>, #include <algorithm>를 포함하여 입력과 출력 및 정렬을 위한 기본 라이브러리를 추가합니다.
  2. 입력: 사용자로부터 카드의 개수 N을 입력받고, 이후 N개의 카드 숫자를 벡터에 저장합니다.
  3. 정렬: std::sort() 함수를 사용하여 벡터에 저장된 카드 숫자를 오름차순으로 정렬합니다. 이때, begin()end() 메소드를 사용하여 시작과 끝 위치를 설정합니다.
  4. 출력: 정렬된 카드 숫자를 출력합니다.

시간 복잡도 분석

위에서 언급한 std::sort() 함수는 평균적으로 O(N log N) 복잡도로 작동합니다. 이는 대량의 데이터를 처리하는 데 매우 효율적입니다. 입력 크기 N이 최대 10^6일 때, 정렬을 수행하는데 충분한 시간 내에 실행가능합니다.

결론

이번 강좌를 통해 카드 정렬 문제를 해결하는 과정을 배웠습니다. 문제를 해결하기 위해 STL의 sort() 함수를 활용하여 간단하면서도 효율적인 코드를 작성할 수 있었습니다. 이러한 정렬 알고리즘은 많은 프로그래밍 문제와 실제 상황에서도 자주 사용되므로, 잘 익히고 활용하는 것이 중요합니다.

다음 시간에는 추가적인 알고리즘 문제를 통해 여러분의 코딩 테스트 능력을 한층 더 발전시켜보도록 하겠습니다.

감사합니다!

C++ 코딩테스트 강좌, 칵테일 만들기

본 강좌에서는 C++을 사용하여 칵테일 만들기 문제를 해결하는 방법을 소개합니다. 알고리즘 문제는 일반적으로 특정한 입력에 대해 원하는 출력을 생성하는 과정을 요구합니다. 이번 문제는 다양한 재료를 사용하여 주어진 비율에 맞춰 칵테일을 만드는 문제입니다.

문제 설명

당신은 다양한 재료를 가지고 칵테일을 만들고자 합니다. 각 재료는 특정한 양이 필요합니다. 주어진 비율에 맞추어 각 재료를 사용해 최대한 많은 양의 칵테일을 만들고 싶습니다. 주어진 재료의 양과 필요량을 적절히 계산하여 최대 몇 잔의 칵테일을 만들 수 있는지 구하세요.

입력

  • 첫 번째 줄에 재료의 종류 N (1 ≤ N ≤ 100) 이 주어진다.
  • 두 번째 줄에는 각 재료의 양 A[i] (1 ≤ A[i] ≤ 10^5)가 주어진다.
  • 세 번째 줄에는 각 재료의 필요량 B[i] (1 ≤ B[i] ≤ 10^5)가 주어진다.

출력

최대 만들 수 있는 칵테일의 잔 수를 출력하라.

예제

입력

3
100 200 300
10 20 30

출력

3

문제 해결 접근법

이 문제를 해결하기 위해서는 각 재료의 양과 필요량을 바탕으로 최대 몇 잔의 칵테일을 만들 수 있는지 계산해야 합니다. 이를 위해 아래의 절차를 따릅니다:

  1. 각 재료에 대해 가능한 최대 칵테일 수를 계산합니다. 이는 해당 재료의 양을 필요량으로 나눈 몫입니다.
  2. 모든 재료에 대해 계산한 최대 칵테일 수의 최솟값을 취합니다. 이 값이 최종적으로 만들 수 있는 칵테일의 수가 됩니다.

C++ 코드 구현

이제 위의 접근법을 바탕으로 C++ 코드를 작성해 보겠습니다. 코드는 입력을 받고, 각 재료에 대해 가능한 최대 칵테일 수를 계산하여 최소값을 출력하는 방식입니다.

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

int main() {
    int N;
    cin >> N; // 재료의 종류
    vector<int> A(N); // 재료 양
    vector<int> B(N); // 재료 필요량

    // 재료의 양 입력
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> A[i];
    }
    
    // 재료의 필요량 입력
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> B[i];
    }

    int maxCocktails = INT_MAX; // 초기값을 매우 큰 값으로 설정

    // 각 재료별 최대 칵테일 수 계산
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        int cocktailsPossible = A[i] / B[i]; // 가능한 칵테일 수
        maxCocktails = min(maxCocktails, cocktailsPossible); // 최소값 갱신
    }

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

코드 설명

위 C++ 코드는 다음과 같은 과정을 거쳐 칵테일의 최대 잔 수를 계산합니다:

  1. 재료의 종류 N을 입력받고, 두 개의 벡터 A와 B를 선언하여 재료의 양과 필요량을 저장합니다.
  2. 재료의 양을 입력받고, 각 재료의 필요량을 입력받습니다.
  3. 최대 칵테일 수를 ‘INT_MAX’로 초기화하여 비교할 기준을 정합니다.
  4. 각 재료별로 칵테일을 만들 수 있는 수를 계산하고, 그 중 가장 작은 값을 ‘maxCocktails’에 저장합니다.
  5. 최종적으로 계산된 최대 칵테일 수를 출력합니다.

복잡도 분석

이 문제의 시간 복잡도는 O(N)입니다. N은 재료의 종류 수로, 각각의 재료에 대해 양과 필요량을 검사해야 하므로 선형 시간 복잡도를 가집니다. 공간 복잡도는 O(N)으로, 재료의 양과 필요량을 저장하기 위해 두 개의 벡터를 사용하기 때문입니다.

결론

이번 강좌에서는 C++를 사용하여 칵테일 만들기 문제를 해결하는 방법을 알아보았습니다. 주어진 문제를 해결하기 위해서는 입력을 처리하고, 계산을 통해 원하는 결과를 도출해야 합니다. 이를 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 키울 수 있으며, 실제 코딩테스트에서도 유용하게 활용할 수 있습니다.

이 문제를 바탕으로 더 다양한 재료와 조건을 추가하여 문제를 확장해보는 것도 좋은 연습이 될 것입니다. 코드 작성뿐만 아니라, 문제를 이해하고 논리적으로 접근하는 과정이 중요함을 다시 한번 강조하고 싶습니다.

C++ 코딩테스트 강좌, 카드 게임

안녕하세요, 이 강좌에서는 C++을 사용하여 카드 게임을 구현하는 방법을 배워보겠습니다. 특히, 알고리즘 문제를 해결하는 과정과 그 과정에서 고려해야 할 다양한 요소를 자세히 설명하겠습니다. 이번 강좌의 목표는 여러분이 알고리즘 문제를 접근하고 해결하는 능력을 기르는 것입니다.

문제 정의

우리는 1부터 N까지의 숫자가 적힌 카드가 있는 카드 게임을 합니다. N은 짝수이며, 두 명의 선수가 번갈아 가며 카드를 뽑습니다. 첫 번째 선수는 항상 우선적으로 카드를 뽑습니다. 각 선수는 n/2장의 카드를 뽑으며, 최종적으로 자신의 카드 점수의 합을 계산합니다. 승자는 점수가 높은 선수입니다. 이 게임에서 첫 번째 선수의 점수를 계산하는 알고리즘 문제를 해결해 보겠습니다.

문제 설명

다음과 같은 규칙으로 카드 게임을 진행합니다:

  • 카드의 숫자는 1부터 N까지 있으며, 각 카드에는 하나의 숫자만 적혀 있습니다.
  • 선수는 두 명이며, 각 선수는 번갈아 가며 카드를 뽑습니다.
  • 첫 번째 선수는 항상 우선적으로 카드를 뽑으며, 두 번째 선수는 남은 카드 중에서 선택합니다.
  • 선수가 뽑은 카드의 숫자가 자신의 점수에 추가됩니다.
  • N은 항상 짝수입니다.

입력 및 출력 포맷

입력

첫 번째 줄에는 카드의 개수 N이 주어집니다. (2 ≤ N ≤ 100) 그 다음 줄에는 1부터 N까지의 카드가 무작위로 나열됩니다.

출력

첫 번째 선수의 최종 점수를 출력합니다.

예시

입력:
4
1 3 2 4

출력:
6
        

문제 풀이 전략

먼저, 카드 게임에 대한 이해를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 전략을 세워보겠습니다.

  1. 카드를 내림차순으로 정렬합니다. 왜냐하면 첫 번째 선수는 가장 큰 점수를 가져야 하므로 가장 높은 값의 카드를 선택해야 합니다.
  2. 각 선수의 점수를 초기화합니다.
  3. 첫 번째 선수는 인덱스 0, 2에서 카드를 가져오고, 두 번째 선수는 인덱스 1, 3에서 카드를 가져옵니다.
  4. 각 선수의 점수를 계산하고 최종적으로 첫 번째 선수의 점수를 출력합니다.

C++ 구현

이제 위의 전략을 기반으로 C++ 코드를 작성해 보겠습니다.


#include 
#include 
#include 
using namespace std;

int main() {
    int N;
    cin >> N; // 카드의 개수 입력
    vector cards(N);

    // 카드 입력
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> cards[i];
    }

    // 카드 정렬: 내림차순
    sort(cards.begin(), cards.end(), greater());

    int player1_score = 0;
    int player2_score = 0;

    // 카드 선택
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        if (i % 2 == 0) {
            player1_score += cards[i]; // 첫 번째 선수
        } else {
            player2_score += cards[i]; // 두 번째 선수
        }
    }

    cout << player1_score << endl; // 첫 번째 선수의 점수 출력
    return 0;
}
        

코드 설명

위 코드는 다음과 같은 과정을 거칩니다:

  1. 사용자로부터 카드의 개수 N과 N개의 카드를 입력받습니다.
  2. 카드를 내림차순으로 정렬합니다.
  3. 각 선수의 점수를 초기화하고, 카드의 인덱스에 따라 점수를 차곡차곡 더해갑니다.
  4. 마지막으로 첫 번째 선수의 점수를 출력합니다.

성능 분석

이 문제의 시간 복잡도는 O(N log N)입니다. 카드 정렬에 걸리는 시간이 가장 큰 비중을 차지합니다. 후속 과정의 점수 계산은 O(N)이므로 전체적인 성능에 큰 영향을 주지 않습니다.

공간 복잡도는 O(N)입니다. 카드의 숫자를 저장하기 위해 배열을 사용하기 때문입니다. 배열의 크기는 카드의 개수에 따라 달라집니다.

결론

이 강좌에서는 C++을 사용하여 카드 게임을 구현하고, 첫 번째 선수의 점수를 계산하는 알고리즘 문제를 해결해보았습니다. 이번 문제를 통해 C++의 기본적인 입출력 및 데이터 처리 방법, 정렬 알고리즘을 복습할 수 있었습니다. 알고리즘 문제를 해결하기 위한 접근 방식과 코딩 능력을 키우는 것은 매우 중요합니다. 계속해서 다양한 문제를 풀어보며 실력을 쌓아가시기 바랍니다!

더 나아가기

향후에는 더 복잡한 카드 게임 문제를 다룰 예정입니다. 각 문제는 알고리즘을 통해 최적의 해를 찾는 연습의 기회가 될 것입니다. 또한, 게임의 규칙이 바뀌거나 추가 요소가 생길 경우, 새로운 접근 방식을 고민해 보는 것이 좋습니다. 리뷰와 피드백을 통해 개선해 나가세요!