1. 문제
문제 설명
여러 언론사에서 쏟아지는 뉴스, 특히 속보성 뉴스를 보면 비슷비슷한 제목의 기사가 많아 정작 필요한 기사를 찾기가 어렵다. Daum 뉴스의 개발 업무를 맡게 된 신입사원 튜브는 사용자들이 편리하게 다양한 뉴스를 찾아볼 수 있도록 문제점을 개선하는 업무를 맡게 되었다.
개발의 방향을 잡기 위해 튜브는 우선 최근 화제가 되고 있는 "카카오 신입 개발자 공채" 관련 기사를 검색해보았다.
- 카카오 첫 공채..'블라인드' 방식 채용
- 카카오, 합병 후 첫 공채.. 블라인드 전형으로 개발자 채용
- 카카오, 블라인드 전형으로 신입 개발자 공채
- 카카오 공채, 신입 개발자 코딩 능력만 본다
- 카카오, 신입 공채.. "코딩 실력만 본다"
- 카카오 "코딩 능력만으로 2018 신입 개발자 뽑는다"
기사의 제목을 기준으로 "블라인드 전형"에 주목하는 기사와 "코딩 테스트"에 주목하는 기사로 나뉘는 걸 발견했다. 튜브는 이들을 각각 묶어서 보여주면 카카오 공채 관련 기사를 찾아보는 사용자에게 유용할 듯싶었다.
유사한 기사를 묶는 기준을 정하기 위해서 논문과 자료를 조사하던 튜브는 "자카드 유사도"라는 방법을 찾아냈다.
자카드 유사도는 집합 간의 유사도를 검사하는 여러 방법 중의 하나로 알려져 있다. 두 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B)는 두 집합의 교집합 크기를 두 집합의 합집합 크기로 나눈 값으로 정의된다.
예를 들어 집합 A = {1, 2, 3}, 집합 B = {2, 3, 4}라고 할 때, 교집합 A ∩ B = {2, 3}, 합집합 A ∪ B = {1, 2, 3, 4}이 되므로, 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B) = 2/4 = 0.5가 된다. 집합 A와 집합 B가 모두 공집합일 경우에는 나눗셈이 정의되지 않으니 따로 J(A, B) = 1로 정의한다.
자카드 유사도는 원소의 중복을 허용하는 다중집합에 대해서 확장할 수 있다. 다중집합 A는 원소 "1"을 3개 가지고 있고, 다중집합 B는 원소 "1"을 5개 가지고 있다고 하자. 이 다중집합의 교집합 A ∩ B는 원소 "1"을 min(3, 5)인 3개, 합집합 A ∪ B는 원소 "1"을 max(3, 5)인 5개 가지게 된다. 다중집합 A = {1, 1, 2, 2, 3}, 다중집합 B = {1, 2, 2, 4, 5}라고 하면, 교집합 A ∩ B = {1, 2, 2}, 합집합 A ∪ B = {1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}가 되므로, 자카드 유사도 J(A, B) = 3/7, 약 0.42가 된다.
이를 이용하여 문자열 사이의 유사도를 계산하는데 이용할 수 있다. 문자열 "FRANCE"와 "FRENCH"가 주어졌을 때, 이를 두 글자씩 끊어서 다중집합을 만들 수 있다. 각각 {FR, RA, AN, NC, CE}, {FR, RE, EN, NC, CH}가 되며, 교집합은 {FR, NC}, 합집합은 {FR, RA, AN, NC, CE, RE, EN, CH}가 되므로, 두 문자열 사이의 자카드 유사도 J("FRANCE", "FRENCH") = 2/8 = 0.25가 된다.
입력 형식
- 입력으로는
str1과str2의 두 문자열이 들어온다. 각 문자열의 길이는 2 이상, 1,000 이하이다. - 입력으로 들어온 문자열은 두 글자씩 끊어서 다중집합의 원소로 만든다. 이때 영문자로 된 글자 쌍만 유효하고, 기타 공백이나 숫자, 특수 문자가 들어있는 경우는 그 글자 쌍을 버린다. 예를 들어 "ab+"가 입력으로 들어오면, "ab"만 다중집합의 원소로 삼고, "b+"는 버린다.
- 다중집합 원소 사이를 비교할 때, 대문자와 소문자의 차이는 무시한다. "AB"와 "Ab", "ab"는 같은 원소로 취급한다.
출력 형식
입력으로 들어온 두 문자열의 자카드 유사도를 출력한다. 유사도 값은 0에서 1 사이의 실수이므로, 이를 다루기 쉽도록 65536을 곱한 후에 소수점 아래를 버리고 정수부만 출력한다.
예제 입출력
| str1 | str2 | answer |
|---|---|---|
| FRANCE | french | 16384 |
| handshake | shake hands | 65536 |
| aa1+aa2 | AAAA12 | 43690 |
| E=M*C^2 | e=m*c^2 | 65536 |
2. 풀이
처음에는 str1과 str2 모두 두 글자씩 끊어서 영문자로 된 글자쌍만 필터링을 하려고 했다. 그 후 합집합 배열과 교집합 배열을 또 구려하고 했는데 이 과정이 너무 길고 불필요하다고 판단했다.
따라서 str1만 두 글자씩 끊어서 영문자로만 이루어졌는지 판단 후, 이 배열을 기준으로 교집합과 합집합을 count 해줬다.
문제가 긴 만큼 신경써야 하는 부분이 많았다.
-
대소문자를 구별하지 않아서 모두
toLowerCase()로 모두 소문자로 만들었다. -
str1을 돌면서 두 글자씩 끊었을 때 모두 소문자인지 판별했고, 소문자라면str1_arr에push했다. 이 때 소문자인지 판별할 때 아스키 코드를 사용했다. -
현재까지 과정에서 합집합의 길이는
str1_arr의 길이와 같으므로union에str1_arr의 길이를 더해줬다. -
str2를 돌면서 두 글자씩 끊었을 때 모두 소문자인지 판별했고, 소문자라면word라는 변수로 저장했다.word가str1_arr에 있는 경우는 교집합이 발생한 경우이므로intersection에 1을 더해줬다.- 다중집합을 고려해야 하므로
str1_arr에서 해당하는 값을splice()를 이용하여 없앴다. word가str1_arr에 없다면 교집합이 발생하지 않았으므로union에 1을 더해줬다.
-
최종적으로
union이 0인 경우는intersection도 0이라는 것이므로 자카드 유사도를 구할 때 나눗셈이 정의되지 않는다. 따라서 이 경우는 자카드 유사도를 1로 처리하고 이 경우가 아니라면 자카드 유사도를 계산해서 return 했다.
전체 코드는 아래와 같다.
function solution(str1, str2) {
// 대소문자 구별 안 한다고 했으므로 모두 소문자로 만들기
str1 = str1.toLowerCase();
str2 = str2.toLowerCase();
let str1_arr = [];
let intersection = 0; // 교집합의 크기
let union = 0; // 합집합의 크기
// str1을 두 글자씩 끊었을 때 소문자로만 이루어졌다면 str1_arr에 넣기
for (let i = 0; i < str1.length - 1; i++) {
if (
str1.charCodeAt(i) >= 97 &&
str1.charCodeAt(i) <= 122 &&
str1.charCodeAt(i + 1) >= 97 &&
str1.charCodeAt(i + 1) <= 122
)
str1_arr.push(str1.slice(i, i + 2));
}
// str2를 모르는 상황에서 합집합의 길이는 str1_arr의 길이와 같음
union += str1_arr.length;
// str2을 두 글자씩 끊었을 때 소문자로만 이루어졌다면
for (let i = 0; i < str2.length - 1; i++) {
if (
str2.charCodeAt(i) >= 97 &&
str2.charCodeAt(i) <= 122 &&
str2.charCodeAt(i + 1) >= 97 &&
str2.charCodeAt(i + 1) <= 122
) {
// 소문자로만 이루어진 두 글자
const word = str2.slice(i, i + 2);
// str1_arr과 교집합 발견한 경우
if (str1_arr.includes(word)) {
intersection++;
// 다중집합 고려하기
str1_arr.splice(str1_arr.indexOf(word), 1);
} else union++; // 교집합 될 수 없는 경우
}
}
// 두 집합이 모두 공집합인 경우 구분
return union === 0 ? 65536 : Math.floor((intersection / union) * 65536);
}