📘 TIL – 코딩테스트「신고 결과 받기」
1. 처음 내가 접근했던 코드 (원본)
unordered_map<string,set<string>> id_map;
unordered_map<string,set<string>> mails;
for(int i=0; i<id_list.size(); i++){
id_map[id_list[i]] = {};
}
for(int j=0; j<report.size(); j++){
auto it = report[j].find(" ");
string id = report[j].substr(0,it);
string reporter = report[j].substr(it+1);
id_map[reporter].insert(id);
}
for(int j=0; j<report.size(); j++){
auto it = report[j].find(" ");
string id = report[j].substr(0,it);
string reporter = report[j].substr(it+1);
int report_num = id_map[reporter].size();
if(report_num >= k){
mails[id].insert(reporter);
}
}✔️ 당시 의도
- set을 사용해 중복 신고 제거
- 신고 정보를 한 번 모아서
- 조건에 맞으면 메일 발송
문제점
-
❌ 1. 기준이 잘못 잡힘 (관점 오류)
int report_num = id_map[reporter].size();- 이 코드는 reporter(신고당한 사람)가 몇 명을 신고했는지 세고 있음.
- 문제는 신고당한 횟수(k) 기준으로 설정해야 함.
-
❌ 2. 자료구조의 키가 문제 조건과 안 맞음
id_map[reporter].insert(id);- 이 구조는 신고당한 사람(target) → 자신이 신고한 사람들로 되어있음.
- 필요한 구조는 신고당한 사람(target) → 자신을 신고한 사람들이다.
-
❌ 3. k 판단과 메일 분배가 동시에 섞여 있음
- 문제 문장에서 "마지막에 한꺼번에 게시판 이용 정지를 시키면서 정지 메일을 발송"이라고 되어 있음.
- 하지만 코드에서는 신고를 다시 돌면서 즉시 메일 분배를 시도함.
- 2-pass 구조가 필요함: 집계 → 정지 대상 확정 → 메일 분배.
2. 정석 코드 접근 (고성능 unordered_set 버전)
🔹 핵심 사고 전환
“모든 판단의 기준은 신고당한 사람(target) 이다”
Step 1. (신고자, 신고대상) 중복 제거
unordered_set<string> uniq;
for (const string& r : report) {
int sp = r.find(' ');
string reporter = r.substr(0, sp);
string target = r.substr(sp + 1);
uniq.insert(reporter + " " + target);
}- 문제 문장: “동일한 유저에 대한 신고 횟수는 1회로 처리” → 전역 중복 제거가 먼저 필요.
Step 2. 신고당한 횟수 집계 (target 기준)
vector<int> reportedCount(n, 0);
for (const string& key : uniq) {
int sp = key.find(' ');
string target = key.substr(sp + 1);
reportedCount[idx[target]]++;
}- 문제 문장: “k번 이상 신고된 유저는 게시판 이용 정지” → target 중심 집계.
Step 3. 정지 대상 확정
vector<bool> banned(n, false);
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (reportedCount[i] >= k)
banned[i] = true;
}- 여기서 정지 대상이 확정됨.
Step 4. 메일 분배 (정지된 target만)
vector<int> answer(n, 0);
for (const string& key : uniq) {
int sp = key.find(' ');
string reporter = key.substr(0, sp);
string target = key.substr(sp + 1);
if (banned[idx[target]]) {
answer[idx[reporter]]++;
}
}📘 커리어 데이
1. 게임 개발에서 AI 적용
🔸 Unity
- 통합 AI 툴셋 중심.
- 텍스트 프롬프트 기반 자산 생성.
- 반복 작업 자동화 (에셋 변형, 배치, LOD 등).
- 👉 콘텐츠 생산성 극대화에 초점.
🔸 Unreal Engine
- 전통적 접근.
- Behavior Tree + Blackboard를 사용하여 명시적 상태 전이 및 조건 기반 의사결정.
- 현재/미래 접근: Persona Device, 챗봇형 NPC 개념.
👉 AI의 역할
- AI가 ‘개발자 대신 구현’이 아니라 ‘개발자 사고를 연결’하는 역할.
2. AI 적용 영역과 미래 전망
🔹 Project Genie
- AI 기반 월드/콘텐츠 생성 자동화.
🔹 기대되는 변화
- 개발 효율성 증대.
- 무한한 콘텐츠 창작.
- 몰입형 플레이어 경험.
- 새로운 게임 장르 출현.
- 개발 생태계 구조 변화.
🔹 남아 있는 과제
- 품질 유지 vs 자동화.
- 윤리적/법적 문제.
- 설명 가능성 (Explainability).
- 플레이어 경험 훼손 가능성.
- 리소스/비용 문제.
3. 자동차·디지털 트윈 업계 채용 인사이트
🔹 자동차 업계 채용 트렌드
- 기존: TQA (품질 보증 소프트웨어 개발).
- 현재: IVI (In-Vehicle Infotainment) → Graphics Engine 기반.
🔹 디지털 트윈 채용 관점
- 코딩 테스트 여전히 필수.
- 3N, 네카라쿠배 대비 난이도 낮음.
- 엔진 활용 능력 + 도메인 지식.
🔹 글로벌 디지털 트윈 사례
- BMW, 롤스로이스, 지멘스 → 공장/현장 시뮬레이션 중심.
🔹 국내 동향
- 제조 기업 다수: “아직 추진 계획 없음”.
- 성장 여지 큼.
4. 연봉과 커리어에 대한 현실적인 관점
연봉 상승 조건
- 개인 성장.
- 회사 성장.
- 시장 성장.
주의사항
- 돈을 버는 것과 개발을 잘하는 것은 별개.
5. 언리얼 엔진의 응용 가능성
- 언리얼은 게임 엔진이 아니라 실시간 시뮬레이션 엔진.
- 게임 외 산업: 자동차, 항공, 제조, 건축/도시.
- 👉 활용 분야를 넓게 보는 시야가 중요.
6. 디지털 트윈 포트폴리오 전략
🔹 도메인 지식 관심 없는 경우
- 기본적으로 "도메인을 좋아하는 사람" 정도로 접근.
- 개발 실력(엔진, 코딩)이 핵심.
🔹 도메인 지식에 관심 있는 경우
- 도메인 이해 필수.
- 회사의 세일즈 포인트를 엔진으로 어떻게 표현할지 제안.
7. AI 시대 개발자의 역할
- AI 개발자 대체 ❌.
- AI를 연결하고 활용하는 개발자가 중요.
스페셜리스트 vs 제네럴리스트
- 방향성에 따라 전략적으로 선택.
8. 어떻게 준비해야 할까
🔹 필수
- CS 기초.
- UI 프레임워크 하나는 끝까지 파보기.
- 코딩 테스트 준비.
🔹 코딩 테스트 로드맵
- 기초 복습.
- 알고리즘 기본서 + 응용서.
- 《C로 배우는 알고리즘 1·2》
- 《Introduction to Algorithms》
- 《SICP》
- 문제 풀이 반복.
- 《코딩 인터뷰 완전 분석》
9. 지원서 & TIL의 중요성
- 지원서 문서 실수 = 감점.
- TIL은 채용 과정에서 실제로 참고됨.
- 성실함 + 사고 깊이를 보여주는 자료.
- 면접에서 TIL에 적은 주제로 질문 많이 나옴 → 적은 내용은 반드시 숙지 필요.
개발합시다!