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신입사원 어피치는 카카오톡으로 전송되는 메시지를 압축하여 전송 효율을 높이는 업무를 맡게 되었다. 메시지를 압축하더라도 전달되는 정보가 바뀌어서는 안 되므로, 압축 전의 정보를 완벽하게 복원 가능한 무손실 압축 알고리즘을 구현하기로 했다.
어피치는 여러 압축 알고리즘 중에서 성능이 좋고 구현이 간단한 LZW(Lempel–Ziv–Welch) 압축을 구현하기로 했다. LZW 압축은 1983년 발표된 알고리즘으로, 이미지 파일 포맷인 GIF 등 다양한 응용에서 사용되었다.
LZW 압축은 다음 과정을 거친다.
압축 알고리즘이 영문 대문자만 처리한다고 할 때, 사전은 다음과 같이 초기화된다. 사전의 색인 번호는 정수값으로 주어지며, 1부터 시작한다고 하자.
function solution(msg) {
let map = new Map();
let answer = [];
let index = 27;
let w = "";
let c = "";
let temp = 0;
for(let i = 0; i < msg.length; i++){
w = msg[i];
c = msg[i+1];
if(!map.get(w+c)){
map.set(w+c,index++);
answer.push(w.charCodeAt()-64);
}else{
while(map.get(w+c)){
temp = w+c;
w = w+c;
c = msg[++i+1];
}
map.set(w+c,index++);
answer.push(map.get(temp));
}
}
return answer;
}
처음에 배열로 구하려고 하다가 map을 쓰라는 조언을 듣고 map을 활용했다.
처음에 2글자씩 잘라서 map(사전)에 있는지 찾아보고, 없으면 key를 글자, value를 색인번호로 set한다.
그리고 map에 없었던 현재 입력 단어(w)의 색인번호를 정답 배열에 push한다.
2글자가 map에 있는 경우에는 3글자, 4글자도 사전에 있을 수 있으므로 while문을 돌려서 map에 없을 때 까지 글자 수를 추가해서 찾아본다.
그리고 while문이 끝나면 찾는 단어가 map에 없다는 뜻이므로 map에 추가해주고, while문이 끝나기 바로 직전에 찾아본 단어가 map에 있는 단어이므로 그 단어의 색인번호를 정답 배열에 push해준다.