구현 (implementation)
머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정
흔히 문제 해결 분야에서 구현 유형의 문제는 '풀이를 떠올리는 것은 쉽지만 소스코드로 옮기기 어려운 문제' 를 의미한다. 이 책에서는 완전 탐색, 시뮬레이션 유형을 모두 '구현' 유형으로 묶어서 다루고 있다.
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완전 탐색
모든 경우의 수를 주저 없이 다 계산하는 해결방법 -
시뮬레이션
문제에서 제시한 알고리즘을 한 단계씩 차례대로 직접 수행해야 하는 문제 유형
ex 1) 상하좌우 (시뮬레이션)
여행가 A는 N x N 크기의 정사각형 공간 위에 서 있다. 이 공간은 1 x 1 크기의 정사각형으로 나누어져 있다. 가장 왼쪽 위 좌표는 (1,1)이며, 가장 오른쪽 아래 좌표는 (N,N)에 해당한다. 여행가 A는 상, 하, 좌, 우 방향으로 이동할 수 있으며, 시작 좌표는 항상 (1,1)이다. 우리 앞에는 여행가 A가 이동할 계획이 적힌 계획서가 놓여있다.
계획서에는 하나의 줄에 띄어쓰기를 기준으로 하여 L, R, U, D 중 하나의 문자가 반복적으로 적혀 있다.
· L : 왼쪽으로 한 칸 이동
· R : 오른쪽으로 한 칸 이동
· U : 위로 한 칸 이동
· D : 아래로 한 칸 이동
이때 여행가 A가 N x N 크기의 정사각형 공간을 벗어나는 움직임은 무시한다. 예를 들어 (1,1)의 위치에서 L혹은 U를 만나면 무시된다.
계획서가 주어졌을 때 여행가 A가 최종적으로 도착할 지점의 좌표를 출력하는 프로그램을 작성하시오.
문제 해설
이러한 문제는 일련의 명령에 따라서 개체를 차례대로 이동시킨다는 점에서 시뮬레이션 유형으로 분류되며 구현이 중요한 대표적인 문제 유형이다.
# N 입력받기
n = int(input())
x, y = 1, 1
plans = input().split()
# L, R, U, D에 따른 이동 방향
dx = [0, 0, -1, 1]
dy = [-1, 1, 0, 0]
move_types = ['L', 'R', 'U', 'D']
# 이동 계획을 하나씩 확인
for plan in plans:
# 이동 후 좌표 구하기
for i in range(len(move_types)):
if plan == move_types[i]:
nx = x + dx[i]
ny = y + dy[i]
# 공간을 벗어나는 경우 무시
if nx < 1 or ny < 1 or nx > n or ny > n:
continue
# 이동 수행
x, y = nx, ny
print(x, y)
ex 2) 시각 (완전 탐색)
정수 N이 입력되면 00시 00분 00초부터 N시 59분 59초까지의 모든 시각 중에서 3이 하나라도 포함되는 모든 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.
문제 해설
하루는 86,400초로 경우의 수가 100,000개도 되지 않으므로 파이썬에서 문자열 연산을 이용해 3이 시각에 포함되어있는지 확인해도 시간 제한 2초 안에 문제를 해결할 수 있다.
이러한 문제는 완전 탐색 유형으로 분류된다. 일반적으로 완전 탐색 알고리즘은 비효율적인 시간 복잡도를 가지고 있으므로, 탐색해야 할 전체 데이터의 개수가 100만개 이하일 때 완전탐색을 사용하면 적절하다.
# H를 입력받기
h = int(input())
count = 0
for i in range(h + 1):
for j in range(60):
for k in range(60):
# 매 시각 안에 '3'이 포함되어 있다면 카운트 증가
if '3' in str(i) + str(j) + str(k):
count += 1
print(count)📘 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 :: chapter 04
