C# 코딩테스트 강좌, 최소 공통 조상 구하기 2

작성자: 조광형

작성일: 2024년 11월 26일

소개

본 강좌에서는 C# 프로그래밍 언어를 사용하여 ‘최소 공통 조상(LCA; Lowest Common Ancestor)’ 문제를 해결하는 방법에 대해 다룰 것입니다.
최소 공통 조상은 이진 트리에서 두 노드의 공통 조상 중 가장 깊은 노드를 의미합니다.
특정 알고리즘 및 자료 구조를 활용하여 이 문제를 해결하는 과정을 자세히 설명하겠습니다.

문제 설명

주어진 이진 트리와 두 개의 노드 A, B에 대해, A와 B의 최소 공통 조상을 찾는 문제입니다.
이진 트리는 비어있지 않으며, 모든 노드는 고유한 값을 갖습니다.
추가적으로 노드 A와 B는 반드시 트리에 존재한다고 가정합니다.

입력 형식

                - 첫 번째 줄: 트리의 노드 수 N (1 ≤ N ≤ 10^5)
                - 두 번째 줄: N개의 공백으로 구분된 정수로 트리의 노드 값
                - 세 번째 줄: 두 개의 정수 A, B (A, B는 트리의 노드에 존재)
            

출력 형식

                - A와 B의 최소 공통 조상의 값
            

문제 예시

                입력:
                7
                3 5 1 6 2 0 8
                5 1

                출력:
                3
            

해결 방법

최소 공통 조상을 찾기 위한 여러 방법이 있지만, 일반적으로 트리의 깊이를 고려하면서
DFS(Depth First Search) 방식으로 탐색하는 방법이 효과적입니다.
이진 탐색 트리(BST)의 경우에는 A와 B가 각각 어느 서브트리에 속하는지를 판단하여
조상을 효율적으로 찾는 방법이 가능합니다. 하지만 일반적인 이진 트리에서는 부모 노드의 정보를 활용하는
방식이 필요합니다.

알고리즘 설계

알고리즘의 주요 단계는 다음과 같습니다.

  1. 입력으로 주어진 트리를 생성합니다.
  2. 각 노드에 대한 부모 노드를 맵 또는 배열로 저장합니다.
  3. 노드 A에서 루트까지의 경로를 기록합니다.
  4. 노드 B에서 루트까지의 경로를 기록합니다.
  5. 두 경로에서 첫 번째 공통 노드를 찾습니다.

C# 코드 구현

아래는 위의 알고리즘을 C#으로 구현한 코드입니다.

                
using System;
using System.Collections.Generic;

class TreeNode {
    public int Value;
    public TreeNode Left, Right;
    
    public TreeNode(int value) {
        this.Value = value;
        this.Left = null;
        this.Right = null;
    }
}

class Program {
    static Dictionary nodeMap = new Dictionary();
    static TreeNode root;

    public static void Main(string[] args) {
        int N = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
        int[] values = Array.ConvertAll(Console.ReadLine().Split(), int.Parse);
        int A = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
        int B = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());

        BuildTree(values, 0, N);
        TreeNode ancestor = FindLCA(root, A, B);
        Console.WriteLine(ancestor.Value);
    }

    static TreeNode BuildTree(int[] values, int index, int N) {
        if (index < N) {
            TreeNode node = new TreeNode(values[index]);
            nodeMap[values[index]] = node;
            node.Left = BuildTree(values, 2 * index + 1, N);
            node.Right = BuildTree(values, 2 * index + 2, N);
            return node;
        }
        return null;
    }

    static TreeNode FindLCA(TreeNode node, int A, int B) {
        if (node == null) return null;
        if (node.Value == A || node.Value == B) return node;

        TreeNode leftLCA = FindLCA(node.Left, A, B);
        TreeNode rightLCA = FindLCA(node.Right, A, B);

        if (leftLCA != null && rightLCA != null) return node;
        return (leftLCA != null) ? leftLCA : rightLCA;
    }
}
                
            

코드 설명

1. TreeNode 클래스: 이진 트리의 노드를 표현합니다. 각각의 노드는 값과 왼쪽, 오른쪽 자식을 갖습니다.

2. Main 메서드: 프로그램의 시작점입니다. 사용자로부터 입력을 받고 트리를 생성한 후 LCA를 찾습니다.

3. BuildTree 메서드: 배열을 사용하여 이진 트리를 구축합니다. 재귀적으로 호출되어 트리를 구성합니다.

4. FindLCA 메서드: 재귀적으로 트리를 탐색하며 두 노드 A와 B의 최소 공통 조상을 찾습니다.

시간 복잡도

본 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다.
트리를 한 번 순회하면서 각 노드를 방문하므로 노드 수에 비례하여 증가합니다.
공간 복잡도 또한 O(N)인데, 이는 재귀 호출 스택과 노드 정보를 저장하는 데 사용되는 공간 때문입니다.

맺음말

이번 강좌에서는 C#을 이용하여 최소 공통 조상 문제를 해결하는 방법에 대해 배웠습니다.
알고리즘의 원리를 이해하고 코드를 구현하면서, 코딩 테스트에서 이와 같은 트리 문제를 효과적으로 해결하는
방법에 대한 감을 잡을 수 있었을 것입니다.
다음 시간에는 다른 데이터 구조나 알고리즘 문제를 깊이 있게 다뤄보도록 하겠습니다.
감사합니다.

C# 코딩테스트 강좌, 회의실 배정하기

이 강좌에서는 C#을 사용하여 회의실 배정 문제를 해결하는 방법을 단계별로 설명합니다. 회의실 배정 문제는 알고리즘적 사고를 증진시키며, 여러 코딩 테스트에서 자주 출제되는 주제이기도 합니다.

문제 정의

다음과 같이 회의의 시작시간과 종료시간이 주어집니다. 각 회의는 특정한 시작시간과 종료시간을 가지고 있으며, 회의는 동시에 진행될 수 없습니다. 주어진 모든 회의를 수용할 수 있는 최소한의 회의실 개수를 구하는 문제입니다.

입력

    첫 번째 줄에 회의의 개수 N이 주어집니다. (1 ≤ N ≤ 105)
    다음 N개 줄에는 각각의 회의의 시작 시간 start와 종료 시간 end가 공백으로 구분되어 주어집니다. (0 ≤ start < end ≤ 106)
    

출력

회의실의 개수를 출력합니다.

예제

    입력 예시:
    3
    0 30
    5 10
    15 20

    출력 예시:
    2
    

문제 해결 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 사용할 수 있습니다:

  1. 우선 모든 회의의 시작시간과 종료시간을 기준으로 정렬합니다.
  2. 각 회의를 차례대로 확인하며, 현재 사용 중인 회의실의 종료시간과 비교하여 새로운 회의를 시작할 수 있는지 결정합니다.
  3. 새로운 회의가 시작될 수 있다면, 해당 회의실의 종료시간을 갱신하고, 그렇지 않다면 새로운 회의실을 사용할 준비를 합니다.
  4. 마지막으로 사용한 회의실의 개수를 반환합니다.

C# 코드 구현


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

class Program {
    static void Main() {
        int n = int.Parse(Console.ReadLine());
        List<(int start, int end)> meetings = new List<(int start, int end)>();

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            var parts = Console.ReadLine().Split(' ');
            int start = int.Parse(parts[0]);
            int end = int.Parse(parts[1]);
            meetings.Add((start, end));
        }

        // 회의 시간을 종료 시간 기준으로 정렬
        meetings.Sort((a, b) => a.end.CompareTo(b.end));

        // 회의실 개수를 세기 위한 변수
        int roomCount = 0;
        PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue(); // 우선순위 큐 사용

        foreach (var meeting in meetings) {
            // 현재 회의 시작 시간이 가장 먼저 끝나는 회의실의 종료시간보다 크거나 같으면
            if (minHeap.Count > 0 && minHeap.Peek() <= meeting.start) {
                minHeap.Dequeue(); // 회의실 재사용
            }
            // 새로운 회의실 사용
            minHeap.Enqueue(meeting.end, meeting.end);
        }

        roomCount = minHeap.Count; // 남아있는 회의실 수
        Console.WriteLine(roomCount);
    }
}
    

해설

위의 알고리즘은 대체로 그리디 알고리즘에 해당합니다. 각 회의를 경과하며 현재 종료되는 회의실을 체크하여 최소한의 회의실을 사용하도록 설정합니다. 우선순위 큐를 사용하여 현재 사용 중인 회의실들을 효율적으로 관리합니다. 이 알고리즘은 다음과 같은 절차로 통하여 최적의 결과를 도출합니다:

시간복잡도 분석

알고리즘의 주된 Time Complexity는 O(N log N)입니다. 이는 회의의 리스트를 정렬하는 데 소요되는 시간입니다. 이후 각 회의를 확인하는 과정은 O(N)에 해당하므로 총 시간복잡도는 O(N log N)이 됩니다.

공간복잡도 분석

공간복잡도는 O(N)입니다. 유지하는 리스트와 우선순위 큐에 회의 정보를 저장하기 때문입니다.

결론

이번 강좌에서는 C#을 이용한 회의실 배정 문제의 해결 방식을 살펴보았습니다. 이 문제를 풀며 그리디 알고리즘의 적절한 활용법과 우선순위 큐의 효율적인 사용법을 배울 수 있었습니다. 다양한 회의실 배정 문제가 있을 수 있으니 연습을 통해 더 많은 문제를 해결해보길 바랍니다.

C# 코딩테스트 강좌, 불우이웃돕기

안녕하세요! 오늘은 C#을 사용하여 불우이웃돕기와 관련된 알기 쉬운 알고리즘 문제를 해결해보는 시간을 가지겠습니다. 이 강좌에서는 문제 정의와 함께, 문제 해결을 위한 접근 방식, 알고리즘 구현, 그리고 최적화된 코드까지 다양한 측면을 다룰 것입니다.

문제 정의

문제: 불우이웃돕기 기부 목표 달성하기

기부 목표가 설정되어 있을 때, 여러 사람들이 기부를 통해 이 목표를 달성할 수 있는지 여부를 판단하는 문제입니다.

입력:

  • goal: 기부 목표 금액 (정수)
  • donations: 기부자들의 기부 내역 (정수 배열)

출력:

  • 기부 목표를 달성할 수 있으면 true, 그렇지 않으면 false 반환

문제 해결 접근법

이 문제는 주어진 기부자들의 기부금으로 목표 금액에 도달할 수 있는지를 확인하는 것이 핵심입니다. 우리는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다:

  1. 기부자들이 기부한 금액의 합계를 계산한다.
  2. 합계가 목표 금액보다 크거나 같으면, 목표를 달성한 것이므로 true를 반환한다.
  3. 그렇지 않으면 false를 반환한다.

알고리즘 구현

이제 위의 접근방법을 C# 코드로 구현해보겠습니다.

using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int goal = 100000; // 목표 금액
        int[] donations = { 25000, 30000, 50000, 35000 }; // 기부자 기부 내역

        bool result = CanAchieveGoal(goal, donations);
        Console.WriteLine(result ? "목표를 달성했습니다!" : "목표를 달성하지 못했습니다.");
    }

    static bool CanAchieveGoal(int goal, int[] donations)
    {
        int total = 0;
        foreach (var donation in donations)
        {
            total += donation;
        }
        return total >= goal;
    }
}

코드 분석

위 코드는 먼저 목표 금액과 기부자의 기부 내역을 정의합니다. 그리고 CanAchieveGoal 함수를 통해 기부의 총합을 계산하고, 목표 금액과 비교하여 최종 결과를 출력합니다. 이 코드는 간단하면서도 이해하기 쉽습니다.

성능 최적화

현재 코드는 기부 내역의 길이에 따라 O(n) 시간 복잡도를 가집니다. 이 경우, 기부자가 많아진다고하여 성능상의 문제는 없습니다. 그러나 추가적인 최적화가 필요할 경우, 예를 들어 목표 금액에 도달했음을 조기에 확인할 수 있는 방법이 있습니다. 즉, 총액이 목표에 도달하면 더 이상 반복문을 진행하지 않도록 할 수 있습니다.

static bool CanAchieveGoal(int goal, int[] donations)
{
    int total = 0;
    foreach (var donation in donations)
    {
        total += donation;
        if (total >= goal)
        {
            return true; // 조기에 목표 달성을 확인
        }
    }
    return false;
}

결론

이번 글에서는 C#을 사용하여 불우이웃돕기와 관련된 기부 목표 달성 여부를 판단하는 알고리즘 문제를 해결해보았습니다. 다양한 접근 방법과 구현 코드, 성능 최적화에 대한 내용까지 모두 살펴보았습니다. 이와 같은 문제들은 실전 코딩테스트에서 자주 출제되므로, 충분한 연습이 필요합니다.

마지막으로, 이 강좌를 통해 기부와 관련된 소중한 가치와, C# 프로그래밍의 기초적인 부분을 함께 배우셨으면 합니다. 다음 강좌에서도 더 많은 문제를 가지고 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!

C# 코딩테스트 강좌, 배열에서 K번째 수 찾기

안녕하세요, 코딩테스트를 준비하는 여러분! 오늘은 배열에서 K번째 수를 찾는 문제에 대해 다뤄보겠습니다. 이 문제는 특히 코딩테스트에서 자주 나오는 유형 중 하나로, 배열과 정렬의 개념을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 본문에서는 문제를 상세히 설명하고, C#으로 해결하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.

문제 설명

주어진 배열에서 K번째로 큰 수를 찾는 문제가 있습니다. 배열은 정수로 이루어져 있으며, K는 1부터 시작하는 인덱스입니다. 객체가 크기 순으로 정렬된다고 가정합니다. 예를 들어, 배열이 [3, 1, 2, 4, 5]이고 K가 2라면, 2번째로 큰 수는 4입니다.

입력

  • 첫 번째 줄에는 배열의 크기 N (1 ≤ N ≤ 1000)이 주어집니다.
  • 두 번째 줄에는 N개의 정수가 주어집니다. (각 정수는 -10000 ≤ x ≤ 10000)
  • 세 번째 줄에는 정수 K가 주어집니다. (1 ≤ K ≤ N)

출력

K번째로 큰 수를 출력합니다.

예제 입력

5
3 1 2 4 5
2
    

예제 출력

4
    

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따라 진행할 수 있습니다:

  1. 주어진 배열을 정렬합니다.
  2. 정렬된 배열에서 K번째로 큰 수를 찾아봅니다.

1단계: 배열 정렬하기

배열을 정렬하는 방법에는 여러 가지가 있지만, C#에서 기본적으로 제공하는 Array.Sort() 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 기본적으로 오름차순으로 정렬해 줍니다.

2단계: K번째 수 찾기

정렬된 배열에서 K번째 수를 찾는 것은 아주 간단합니다. K가 2라면, K번째 수는 정렬된 배열의 인덱스가 K – 1인 위치에 있는 수가 됩니다.

C# 코드 구현

이제 위의 방법을 기반으로 C# 코드를 구현해보겠습니다:


using System;

class KthLargestNumber
{
    static void Main()
    {
        // 입력 받기
        int N = int.Parse(Console.ReadLine());
        int[] arr = new int[N];

        string[] input = Console.ReadLine().Split();
        for (int i = 0; i < N; i++)
        {
            arr[i] = int.Parse(input[i]);
        }

        int K = int.Parse(Console.ReadLine());

        // 배열 정렬
        Array.Sort(arr);

        // K번째 수 찾기
        Console.WriteLine(arr[N - K]);
    }
}
    

코드 설명

1. using System; 구문은 System 네임스페이스에서 다양한 클래스를 사용할 수 있도록 합니다.

2. int N = int.Parse(Console.ReadLine());를 통해 첫 번째 줄의 입력을 받고, 배열의 크기 N을 저장합니다.

3. int[] arr = new int[N];로 길이가 N인 정수형 배열을 선언합니다.

4. Console.ReadLine().Split(); 메서드를 통해 두 번째 줄의 입력을 받아 공백으로 구분된 문자열을 배열에 저장합니다.

5. Array.Sort(arr);를 사용하여 배열을 오름차순으로 정렬합니다.

6. Console.WriteLine(arr[N - K]);를 통해 K번째로 큰 수를 출력합니다. 여기서 N – K 인덱스에 해당하는 수가 K번째로 큰 수입니다.

시간 복잡도 분석

이번 문제의 시간 복잡도는 배열을 정렬하는 과정에서 결정됩니다. 정렬 알고리즘의 시간 복잡도는 최악의 경우 O(N log N)입니다. 이후 K번째 수를 찾는 과정은 O(1)이므로 전체적으로 O(N log N)의 시간 복잡도를 가집니다.

결론

이번 강좌에서는 배열에서 K번째 수를 찾는 방법에 대해 알아보았습니다. 문제를 해결하기 위해 배열 정렬과 인덱스를 활용하는 방법을 배웠습니다. 이 문제는 코딩 테스트에서 자주 등장하므로, 다양한 변형 문제를 풀어보면서 실력을 쌓아 나가길 바랍니다. 다음 강좌에서도 유익한 주제로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!

참고 문헌

C# 코딩테스트 강좌, 플로이드-워셜

날짜: 2023년 10월 1일

서론

알고리즘 문제는 코딩테스트에서 중요한 요소 중 하나로, 특히 그래프 알고리즘은 많은 상황에서 유용하게 활용됩니다.
이 글에서는 플로이드-워셜 알고리즘을 활용한 문제를 풀이해보겠습니다.
플로이드-워셜 알고리즘은 모든 정점 쌍 간의 최단 경로를 찾기 위한 알고리즘으로, 주로 동적 프로그래밍 기법을 사용합니다.

문제 설명

문제: 최단 경로 찾기

자신이 다니는 대학교의 모든 캠퍼스는 정점으로 표현되고, 캠퍼스를 연결하는 도로는 간선으로 표현됩니다.
캠퍼스 A에서 캠퍼스 B까지 가는 최단 경로의 거리를 구해보세요. 아래의 입력 형식을 따릅니다.

            입력:
            - 첫 번째 줄: 총 캠퍼스의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100)
            - 두 번째 줄: 도로의 개수 M (1 ≤ M ≤ 10000)
            - 다음 M 줄: 각 도로의 정보 (A, B, C) 형식으로 주어지며, A에서 B로 가는 도로의 길이가 C임을 의미합니다.
            
            출력:
            - 캠퍼스들 간의 최단 경로의 거리 행렬을 출력하시오.
        

알고리즘 개요

플로이드-워셜 알고리즘은 다음과 같은 기본 원리에 기반합니다.
모든 정점 쌍 (i, j)에 대해 i에서 j로 가는 경로가 k를 경유할 경우의 거리와 직접 경로의 거리를 비교하여 최단 경로를 갱신하는 방식입니다.

            D[i][j] = min(D[i][j], D[i][k] + D[k][j])
        

이 알고리즘은 O(N^3)의 시간 복잡도를 가지며, 모든 정점 쌍 간의 최단 경로를 효율적으로 구할 수 있습니다.

문제 풀이 과정

1단계: 입력 처리

입력을 처리하기 위해, 배열을 초기화하고 도로 정보를 입력받습니다.
거리를 무한대로 초기화한 후, 직접 연결된 캠퍼스 간의 거리를 입력받아 설정합니다.
이를 통해 초기 거리 행렬 D를 만듭니다.

2단계: 플로이드-워셜 알고리즘 구현

세 개의 중첩 루프를 통해 각 캠퍼스 쌍 간의 최소 거리를 갱신합니다.
각 반복에서 k를 경유할 경우 더 짧은 경로가 있는지를 체크하고, 그 경우 거리 행렬을 업데이트 합니다.

3단계: 결과 출력

업데이트된 거리 행렬을 출력합니다. 무한대로 남아있는 경우는 도달할 수 없는 캠퍼스를 의미합니다.

C# 코드 구현

            
            using System;
            using System.Linq;

            class Program
            {
                const int INF = 987654321; // 무한대 값 정의

                static void Main(string[] args)
                {
                    // 입력 처리
                    int N = int.Parse(Console.ReadLine());
                    int M = int.Parse(Console.ReadLine());

                    int[,] D = new int[N + 1, N + 1];

                    // 거리 배열 초기화
                    for (int i = 1; i <= N; i++)
                    {
                        for (int j = 1; j <= N; j++)
                        {
                            if (i == j) D[i, j] = 0;
                            else D[i, j] = INF; // 무한대로 초기화
                        }
                    }

                    // 도로 정보를 거리 배열에 입력
                    for (int i = 0; i < M; i++)
                    {
                        var input = Console.ReadLine().Split(' ').Select(int.Parse).ToArray();
                        int A = input[0], B = input[1], C = input[2];
                        D[A, B] = Math.Min(D[A, B], C); // 여러 개의 도로가 있을 수 있으니 최소값으로 설정
                    }

                    // 플로이드-워셜 알고리즘
                    for (int k = 1; k <= N; k++)
                    {
                        for (int i = 1; i <= N; i++)
                        {
                            for (int j = 1; j <= N; j++)
                            {
                                D[i, j] = Math.Min(D[i, j], D[i, k] + D[k, j]);
                            }
                        }
                    }

                    // 결과 출력
                    for (int i = 1; i <= N; i++)
                    {
                        for (int j = 1; j <= N; j++)
                        {
                            if (D[i, j] == INF) Console.Write("INF ");
                            else Console.Write(D[i, j] + " ");
                        }
                        Console.WriteLine();
                    }
                }
            }
            
        

결론

이번 글에서는 플로이드-워셜 알고리즘을 이용한 최단 경로 찾기 문제를 다루었습니다.
이 알고리즘은 모든 정점 쌍 간의 최단 경로를 구하는 데 효과적이며, 실제 상황에서도 널리 사용됩니다.
다양한 그래프 문제를 풀기 위해 플로이드-워셜 알고리즘을 잘 이해하고 활용하시길 바랍니다.

작성자: 알고리즘 블로거