자바 코딩테스트 강좌, 나머지 합 구하기

안녕하세요! 오늘의 강좌에서는 자바를 사용하여 “나머지 합 구하기”라는 알고리즘 문제를 해결해보겠습니다. 이 문제는 정수 배열이 주어질 때, 주어진 수로 나누었을 때의 나머지를 모두 구한 후, 그 나머지의 합을 구하는 것입니다. 이 문제는 코딩 테스트를 준비하는 데 중요한 기본 개념을 다룹니다.

문제 설명

정수 배열 arr와 정수 m이 주어질 때, 배열의 각 요소를 m으로 나눈 나머지를 구하고, 그 나머지들의 총합을 반환하는 함수를 작성하시오.

입력

  • 첫 번째 줄에 배열의 크기 n (1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어진다.
  • 두 번째 줄에 n개의 정수 arr[i] (1 ≤ arr[i] ≤ 1,000,000)가 공백으로 구분되어 주어진다.
  • 세 번째 줄에 정수 m (1 ≤ m ≤ 1,000,000)이 주어진다.

출력

배열의 나머지를 m으로 나눈 후 나머지의 합을 출력한다.

예제

입력:
5
1 2 3 4 5
3

출력:
15

문제 해결 전략

이 문제를 해결하기 위해서는 다음의 단계를 따릅니다:

  1. 정수 배열과 정수 m을 입력 받은 후, 나머지를 배열의 모든 요소에 대해 m으로 계산합니다.
  2. 그 나머지 값을 모두 더합니다.
  3. 최종 결과를 출력합니다.

구현

이제 위의 전략을 바탕으로 자바 코드로 구현해 보겠습니다. 먼저, 배열을 입력받고 각 요소를 m으로 나눈 나머지를 계산하는 메소드를 작성합니다. 다음은 이 문제를 해결하는 자바 코드입니다:


import java.util.Scanner;

public class RemainderSum {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        // 1. 입력 받기
        int n = scanner.nextInt(); // 배열의 크기
        int[] arr = new int[n];
        
        // 배열 요소 입력
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = scanner.nextInt();
        }
        
        int m = scanner.nextInt(); // 나눌 정수

        // 2. 나머지 합 구하기
        long remainderSum = 0; // 결과를 저장할 변수
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            remainderSum += arr[i] % m; // 나머지를 더함
        }

        // 3. 결과 출력
        System.out.println(remainderSum);
        
        scanner.close();
    }
}

코드 설명

  1. 입력 처리: Scanner 클래스를 사용하여 입력을 처리합니다. 먼저 배열의 크기 n을 입력받고, 이후 arr에 각 요소를 저장합니다. 마지막으로 나누려는 정수 m을 입력받습니다.
  2. 나머지 합계 계산: remainderSum 변수를 초기화한 후, 반복문을 통해 각 배열의 요소가 m으로 나누어 떨어질 때의 나머지를 더합니다. long 타입을 사용하여 큰 수 의 합계를 안전하게 저장합니다.
  3. 결과 출력: 최종적으로 나머지의 합계를 출력합니다.

복잡도 분석

이 프로그래밍 문제의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 배열의 길이에 따라 반복이 필요하기 때문에 최악의 경우, 모든 요소를 한 번에 검사해야 합니다. 공간 복잡도는 O(1)입니다. 추가적으로 필요한 공간이 거의 없기 때문입니다.

추가 예제 테스트

구현 후 몇 가지 추가 테스트 케이스를 고려해보는 것도 좋습니다:

예제 1

입력:
3
5 10 15
4

출력:
6

예제 2

입력:
4
1 100 10000 1000000
1

출력:
0

예제 3

입력:
5
0 10 20 30 40
7

출력:
10

결론

오늘 우리는 자바를 사용하여 “나머지 합 구하기” 문제를 해결했습니다. 이 예제를 통해 배열 처리 및 반복문, 나머지 계산을 효과적으로 활용하는 방법을 배웠습니다. 이러한 문제는 다양한 방식으로 변형될 수 있으므로, 응용력을 키우는 데 도움이 됩니다. 앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 풀어보며 실력을 향상시키기를 바랍니다!

감사합니다!

자바 코딩테스트 강좌, 기하 알아보기

안녕하세요! 오늘은 자바 코딩테스트 강좌에서 기하학과 관련된 알고리즘 문제를 풀어보겠습니다. 기하학적 문제는 알고리즘 시험에서 자주 다뤄지며, 특히 평면 기하, 삼각형, 원, 다각형과 같은 기본 도형을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 문제들은 대개 도형의 이론적 특성을 바탕으로 하여 수학적 사고력을 기를 수 있는 기회를 제공합니다.

문제 제시

다음과 같은 기하학 문제를 해결해 봅시다:

문제: 평면 위의 두 점 P1(1, 3)과 P2(4, 6)가 주어질 때, 이 두 점을 연결하는 선분의 길이를 구하는 프로그램을 작성하시오.

선분의 길이는 두 점 간의 거리로 정의되며, 두 점 P1(x1, y1)과 P2(x2, y2) 사이의 거리는 다음의 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다:

거리 = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)

문제 풀이 과정

1. 문제 분석

문제를 분석하면, 두 점 P1과 P2의 좌표가 정해져 있으며, 이 두 점의 거리를 찾는 것이 목표입니다. 이때 사용할 수 있는 수학적 개념은 피타고라스의 정리입니다. 주어진 두 점의 좌표를 통해 유클리드 거리를 구할 수 있습니다.

2. 수학적 판단

우리는 P1(1, 3)과 P2(4, 6)라는 두 점이 주어졌습니다. 이를 바탕으로 x좌표와 y좌표의 차이를 계산하여 거리 공식을 적용할 수 있습니다.

– x좌표 차이: (x2 - x1) = (4 - 1) = 3
– y좌표 차이: (y2 - y1) = (6 - 3) = 3

3. 거리 계산

위에서 구한 차이값을 거리 공식에 대입해보면:

거리 = √(3² + 3²) = √(9 + 9) = √18 = 3√2 ≈ 4.24

4. 자바 코드 작성

이제 자바 코드로 이 알고리즘을 구현해보겠습니다. 알고리즘의 흐름은 다음과 같습니다:


public class DistanceCalculator {
    public static void main(String[] args) {
        double x1 = 1, y1 = 3; // 첫 번째 점 P1 좌표
        double x2 = 4, y2 = 6; // 두 번째 점 P2 좌표
        
        double distance = calculateDistance(x1, y1, x2, y2);
        System.out.println("두 점 P1과 P2 사이의 거리: " + distance);
    }

    // 두 점 사이의 거리 계산하는 메소드
    public static double calculateDistance(double x1, double y1, double x2, double y2) {
        return Math.sqrt(Math.pow((x2 - x1), 2) + Math.pow((y2 - y1), 2));
    }
}

5. 결과 출력

위의 코드를 실행하면, 프로그램은 두 점 P1과 P2 사이의 거리를 계산하고 출력합니다. 결과는 약 4.24입니다.

결론

이번 강좌를 통해 평면 기하학에서 점 사이의 거리를 계산하는 방법을 이해했습니다. 문제를 해결하는 과정은 다음과 같습니다: 문제 분석, 수학적 판단, 거리 계산, 자바 코드 작성, 결과 출력 순서로 진행되었습니다. 이러한 기하학적 문제들은 다양한 알고리즘 문제에서 응용될 수 있으며, 기본 개념을 탄탄히 익히는 것이 중요합니다.

향후 더 많은 기하학적 문제와 알고리즘을 다룰 예정이니 많은 기대 부탁드립니다! 감사합니다.

자바 코딩테스트 강좌, 깊이 우선 탐색

코딩테스트의 많은 문제들은 그래프 또는 트리 구조를 기반으로 하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 데 유용한 알고리즘 중 하나가 깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)입니다. 이번 강좌에서는 DFS의 개념과 자바로 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 깊이 우선 탐색(DFS)란?

깊이 우선 탐색은 그래프 탐색 알고리즘의 일종으로, 가능한 한 깊이 들어가면서 노드를 탐색하는 방법입니다. 즉, 한 갈래로 계속 나아가다가 더 이상 진행할 수 없게 되면 한 단계 앞의 노드로 되돌아가서 다른 갈래를 탐색하는 방식입니다.

2. DFS의 특징

  • 스택을 사용하여 방문한 노드를 저장합니다.
  • 재귀(recursion)를 통해 구현될 수 있습니다.
  • 너비 우선 탐색(BFS)과는 달리 노드의 깊이나 경로를 우선 고려합니다.

3. 문제 정의

다음과 같은 그래프가 있다고 가정해 봅시다:

        A
       / \
      B   C
     / \   \
    D   E   F
    

이 그래프에서 DFS를 사용하여 A에서 시작해 D까지의 경로를 찾아보려 합니다. 경로를 찾고 A에서 D까지 방문한 노드를 출력하는 것이 목표입니다.

4. 문제 해결 과정

DFS를 사용하여 문제를 해결하기 위해, 먼저 그래프를 표현한 후 DFS 알고리즘을 구현해야 합니다.

4.1 그래프 표현

그래프는 보통 인접 리스트나 인접 행렬로 표현할 수 있습니다. 여기서는 인접 리스트를 사용하여 그래프를 표현하겠습니다.

자바로 그래프 구현하기

    import java.util.*;

    class Graph {
        private Map> adjacencyList;

        public Graph() {
            adjacencyList = new HashMap<>();
        }

        public void addEdge(String source, String destination) {
            adjacencyList.putIfAbsent(source, new ArrayList<>());
            adjacencyList.get(source).add(destination);
        }
        
        public Map> getAdjacencyList() {
            return adjacencyList;
        }
    }
    

4.2 DFS 알고리즘 구현

DFS 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 구현될 수 있습니다. 방문한 노드를 저장하기 위해 Set을 사용하고 재귀 호출을 통해 깊이 탐색을 수행합니다.

자바 DFS 메서드

    class DFS {
        private Set visited;
        private List path;

        public DFS() {
            visited = new HashSet<>();
            path = new ArrayList<>();
        }

        public void depthFirstSearch(Graph graph, String node) {
            if (!visited.contains(node)) {
                visited.add(node);
                path.add(node);
                
                for (String neighbor : graph.getAdjacencyList().get(node)) {
                    depthFirstSearch(graph, neighbor);
                }
            }
        }

        public List getPath() {
            return path;
        }
    }
    

5. 전체 코드

이제 전체 코드를 하나로 합쳐서 사용해 보겠습니다. 다음은 그래프를 만들고 DFS를 실행하는 전체 코드입니다.

    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Graph graph = new Graph();
            graph.addEdge("A", "B");
            graph.addEdge("A", "C");
            graph.addEdge("B", "D");
            graph.addEdge("B", "E");
            graph.addEdge("C", "F");

            DFS dfs = new DFS();
            dfs.depthFirstSearch(graph, "A");

            System.out.println("DFS 경로: " + dfs.getPath());
        }
    }
    

6. 코드 실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:

    DFS 경로: [A, B, D, E, C, F]
    

결과에서 보듯이 DFS는 A에서 시작하여 B를 방문하고 그 후 D로 깊이 들어갔습니다. DFS의 탐색 순서가 유지되는 것을 확인할 수 있습니다.

7. 심화 학습

이 강좌에서는 DFS의 개념과 기본적인 구현 방법을 소개했습니다. 더 나아가 DFS를 활용한 다양한 문제들을 풀어보며 실력을 쌓아가는 것이 좋습니다. 대표적인 문제로는:

  • 미로 탐색
  • 연결 요소 찾기
  • 사이클 검출

8. 결론

이번 강좌를 통해 깊이 우선 탐색의 기본 개념과 자바에서의 구현 방법을 배웠습니다. 그래프 문제는 코딩테스트에서 자주 출제되므로 반드시 숙지하고 연습해보시기 바랍니다. 다음 강좌에서는 다른 탐색 알고리즘인 너비 우선 탐색(BFS)에 대해 다뤄보겠습니다.

자바 코딩테스트 강좌, 기수 정렬

안녕하세요! 오늘은 기수 정렬(Radix Sort)에 대해 알아보겠습니다. 기수 정렬은 정수나 문자열의 각 자리수를 기준으로 정렬하는 알고리즘으로, 특정 조건 하에 매우 효율적으로 작동합니다. 이 글에서는 기수 정렬의 개념, 동작 방식, 그리고 자바로 구현하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 기수 정렬을 통해 알고리즘 문제풀이 능력을 한 단계 끌어올리길 바랍니다.

1. 기수 정렬의 개념

기수 정렬은 대표적인 비교 기반 정렬이 아니라, 비교하지 않고 키의 자리수를 이용하여 정렬하는 비교 비정렬 방식입니다. 일반적으로 기수 정렬은 다음과 같은 주요 단계를 거칩니다:

  • 모든 숫자를 자리수 단위로 분리
  • LSB(Least Significant Bit)부터 가장 우측 자리수부터 정렬 시작
  • 엄격한 정렬이 이루어지도록 자리를 메우기
  • 모든 자리수에 대해 반복하여 최종 정렬 완료

기수 정렬의 시간 복잡도는 O(n*k)입니다. 여기서 n은 데이터의 개수, k는 숫자의 자리수입니다. 따라서, 기수 정렬은 자리수가 적은 경우, 또는 데이터의 개수가 많지 않은 경우에 효율적입니다.

2. 기수 정렬의 동작 방식

기수 정렬의 작동 원리를 이해하기 위해 간단한 예제를 통해 설명하겠습니다. 다음 배열을 기수 정렬을 이용해 정렬한다고 가정해 보겠습니다:

[170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66]

이 배열에서 기수 정렬은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

Step 1: LSB(Least Significant Bit) 기준으로 정렬

최하위 자리수(1의 자리)를 기준으로 배열을 정렬합니다:

[170, 90, 802, 24, 2, 45, 75, 66]

1의 자리에서 작은 숫자를 먼저 배치하게 됩니다.

Step 2: 10의 자리 기준으로 정렬

이번에는 10의 자리를 기준으로 정렬합니다:

[170, 802, 24, 2, 45, 75, 90, 66]

이렇게 한 자리씩 순차적으로 진행해 나갑니다.

Step 3: 100의 자리 기준으로 정렬

마지막으로 100의 자리를 기준으로 정렬하면:

[2, 24, 45, 66, 75, 90, 170, 802]

이제 배열이 완전히 정렬된 것을 볼 수 있습니다.

3. 기수 정렬 자바 코드 구현

이제 자바로 기수 정렬을 구현해 보겠습니다. 아래의 코드를 사용하여 기수 정렬을 수행할 수 있습니다:


    public class RadixSort {
        // 주어진 배열의 최댓값을 찾아 반환하는 메서드
        static int getMax(int[] arr, int n) {
            int max = arr[0];
            for (int i = 1; i < n; i++) {
                if (arr[i] > max) {
                    max = arr[i];
                }
            }
            return max;
        }

        // 특정 자리수에 대해 counting sort를 수행하는 메서드
        static void countingSort(int[] arr, int n, int exp) {
            int[] output = new int[n]; // 정렬된 결과를 담을 배열
            int[] count = new int[10]; // 0~9까지의 숫자에 대해 카운트

            for (int i = 0; i < n; i++) {
                count[(arr[i] / exp) % 10]++;
            }

            for (int i = 1; i < 10; i++) {
                count[i] += count[i - 1];
            }

            for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
                output[count[(arr[i] / exp) % 10] - 1] = arr[i];
                count[(arr[i] / exp) % 10]--;
            }

            for (int i = 0; i < n; i++) {
                arr[i] = output[i];
            }
        }

        // 기수 정렬 메서드
        static void radixSort(int[] arr) {
            int n = arr.length;
            int max = getMax(arr, n);

            for (int exp = 1; max / exp > 0; exp *= 10) {
                countingSort(arr, n, exp);
            }
        }

        // 메인 메서드
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66};
            radixSort(arr);

            System.out.println("정렬된 배열: ");
            for (int num : arr) {
                System.out.print(num + " ");
            }
        }
    }
    

이 코드는 숫자의 각 자리별로 정렬을 수행하여 최종적으로 오름차순으로 정렬된 배열을 출력합니다. getMax, countingSort, radixSort 메서드를 통해 각 단계의 역할을 구현하고 있어, 기수 정렬의 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있습니다.

4. 기수 정렬의 장단점

장점

  • O(n * k)의 시간 복잡도로, 규칙적인 데이터의 정렬에 매우 효율적입니다.
  • 접근 패턴이 예측 가능하므로 데이터베이스와 같은 시스템에서 유리합니다.

단점

  • 메모리 사용이 추가로 필요하여 큰 데이터셋에는 적합하지 않을 수 있습니다.
  • 부동소수점 숫자에는 적용하기 어렵습니다.

5. 기수 정렬 응용 문제

이제 기수 정렬을 활용해볼 수 있는 간단한 문제를 풀어보겠습니다.

문제 설명

정수 배열이 주어질 때, 기수 정렬을 사용하여 배열을 오름차순으로 정렬하라. 단, 배열의 최대 길이는 1000이며, 각 원소는 0 이상 10000 이하의 정수이다.

제한 사항

  • 기수 정렬을 반드시 사용해야 하며, 다른 정렬 알고리즘을 사용해서는 안 된다.
  • 불필요한 변수를 사용하지 않고도 해결해야 한다.

해결 과정

위의 문제를 해결하기 위해 기수 정렬 알고리즘을 그대로 적용하면 됩니다.

예제 입력

[3, 6, 1, 8, 4, 7, 9, 2, 5]

예제 출력

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

코드 실행


    public class RadixSortExample {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr = {3, 6, 1, 8, 4, 7, 9, 2, 5};
            RadixSort.radixSort(arr);
            System.out.println("정렬된 배열: ");
            for (int num : arr) {
                System.out.print(num + " ");
            }
        }
    }
    

6. 마무리

이번 포스팅에서는 기수 정렬의 개념, 동작 방식, 자바 구현 및 문제 풀이 과정을 다뤄봤습니다. 기수 정렬은 제출 및 제출 기준에 따라 다양한 방법으로 응용될 수 있는 유용한 알고리즘입니다. 알고리즘 문제 풀이에서 기수 정렬을 자주 활용하시길 바라며, 다음에도 유익한 내용을 가지고 찾아오겠습니다. 감사합니다!

자바 코딩테스트 강좌, 그리디 알고리즘

자바 코딩테스트 강좌 – 그리디 알고리즘

그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 우리가 알고 있는 최적화 문제에 대해 가장 최적의 선택을 차례차례로 선택해 나가는 방식입니다. 이 과정에서 매 단계마다의 최적 선택이 전체 문제에 대한 최적 해를 보장하지는 않지만, 많은 경우에 유용하게 사용됩니다. 이번 글에서는 그리디 알고리즘을 활용한 문제를 풀어보겠습니다.

문제: 동전 변경

문제 설명: 주어진 금액을 만들기 위해 필요한 최소 동전 개수를 구하는 프로그램을 작성하세요. 동전의 종류는 [500원, 100원, 50원, 10원] 대가 주어집니다.
예를 들어, 770원을 만들기 위해 필요한 최소 동전 개수를 구하세요.

입력

  • 정수 N (0 < N ≤ 10,000,000): 만들고자 하는 금액

출력

  • 정수 K: 필요한 최소 동전 개수

입력 예시

770

출력 예시

6

문제 접근 방법

문제를 해결하기 위해서는 주어진 동전의 종류를 고려하여 그리디 알고리즘을 적용합니다. 그리디 알고리즘의 핵심은 매 단계에서 가장 큰 가치를 가진 동전을 사용하는 것입니다. 주어진 동전의 종류가 정렬된 경우, 가장 큰 동전부터 사용하여 잔여 금액을 계속 줄여 나갈 수 있습니다.

코드 구현

이제 자바를 사용하여 문제를 해결하는 코드를 구현해 보겠습니다. 다음은 동전 변경 문제를 해결하는 자바 코드입니다.

import java.util.Scanner;

public class CoinChange {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        // 주어진 금액을 입력받음
        int N = scanner.nextInt();
        
        // 사용할 동전의 종류
        int[] coins = {500, 100, 50, 10};
        
        int count = 0; // 동전 개수를 세기 위한 변수
        
        for (int coin : coins) {
            count += N / coin; // 현재 동전으로 만들 수 있는 개수 추가
            N %= coin;         // 잔여 금액 업데이트
        }
        
        System.out.println(count); // 최종 동전 개수 출력
        scanner.close();
    }
}

코드 설명

위의 코드에서는 다음과 같은 과정으로 최적의 해를 구합니다:

  1. 사용자 입력: Scanner 클래스를 사용하여 사용자가 만들고자 하는 금액을 입력받습니다.
  2. 패턴 설정: 사용할 동전의 배열을 정의합니다. 동전의 값은 내림차순으로 정리되어 있습니다.
  3. 동전 개수 계산: 각 동전에 대해 반복하여 가장 큰 동전부터 사용합니다. 현재 동전으로 몇 개를 사용할 수 있는지 계산하고, 잔여 금액을 업데이트합니다.
  4. 결과 출력: 최종적으로 필요한 동전의 개수를 출력합니다.

시간 복잡도

이 문제의 시간 복잡도는 O(1)입니다. 동전의 종류는 고정되어 있고, 입력된 금액에 관계 없이 상수 시간 내에 결과를 계산할 수 있습니다.

결론

그리디 알고리즘은 매 단계에서의 가장 최적의 선택을 통해 문제를 해결하는 방법입니다. 동전 변경 문제를 통해 그리디 알고리즘의 기본 원리를 이해하고, 이를 자바로 구현하는 방법에 대해 학습했습니다. 이 알고리즘은 다양한 최적화 문제에도 적용될 수 있으며, 알고리즘적 사고를 기르는 데 도움이 됩니다.

더 알아보기

그리디 알고리즘을 더욱 깊이 이해하기 위해, 다른 유형의 문제를 시도해 보시는 것을 추천합니다. 예를 들어, 혹은 최소 스패닝 트리(MST), 활동 선택 문제 등에서 그리디 알고리즘을 적용해 볼 수 있습니다.

부록

그리디 알고리즘은 다양한 문제를 해결하는 데 유용하게 사용될 수 있으며, 언젠가는 보다 복잡한 최적화 문제에 도전하게 될 것입니다. 실제 코딩 테스트에서는 문제를 정확히 읽고 그리디 알고리즘이 적합한지 판단하는 것이 중요합니다. 문제를 해결하는 데 필요한 수학적 사고와 자료 구조에 대한 이해를 함께 키워나가면 좋습니다.