플라토 모의 코딩테스트는 실제 플라토 코딩테스트와 유사한 문제를 풀어보고자 함이다. 문제는 주어진 시간 안에 풀어야 하며, 효율적이고 정확한 알고리즘을 구현해야 한다. 따라서 문제 분석과 알고리즘 설계 과정이 중요하며, 코딩 과정에서는 디버깅을 통해 코드의 정확성을 확인해야 한다. 이를 위해 주어진 시간 안에 최대한 많은 문제를 푸는 것이 목표이다. 이제 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
문제 분석
플라토 모의 코딩테스트의 첫 번째 단계는 주어진 문제를 체계적으로 분석하는 것입니다. 문제를 체계적으로 분석하는 것은 정확한 알고리즘을 설계하는 데 있어서 매우 중요한 단계입니다. 따라서 문제를 분석할 때는 다음과 같은 절차를 따르는 것이 좋습니다.
1. 문제의 요구사항을 파악합니다.
2. 입력 조건을 확인합니다.
3. 출력 조건을 확인합니다.
4. 예제 입출력을 통해 문제의 특성을 이해합니다.
이러한 절차를 통해 문제의 구체적인 요구사항과 제한 사항을 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 알고리즘 설계에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
예시 문제
다음은 예시 문제입니다.
[문제 설명]
n개의 숫자에서 m번째로 작은 숫자를 찾는 프로그램을 작성하세요.
[입력]
– 첫 번째 줄에는 숫자의 개수 n이 주어집니다. (1 <= n <= 1,000)
– 두 번째 줄에는 n개의 숫자가 공백으로 구분되어 주어집니다. 각 숫자는 1보다 크거나 같고, 10,000보다 작거나 같은 자연수입니다.
– 세 번째 줄에는 m이 주어집니다. (1 <= m <= n)
[출력]
– m번째로 작은 숫자를 출력합니다.
[예제 입력]
5
4 2 7 1 5
3
[예제 출력]
4
이 문제의 요구사항을 파악해보면, 입력으로 주어지는 n개의 숫자 중에서 m번째로 작은 숫자를 찾는 프로그램을 작성하는 것이라고 볼 수 있습니다. 따라서 주어진 숫자들을 정렬한 뒤, m-1번째 숫자를 출력하면 됩니다.
플라토 부산대
알고리즘 설계
문제를 분석한 후에는 이를 바탕으로 효율적이고 정확한 알고리즘을 설계해야 합니다. 알고리즘 설계는 문제를 해결하기 위한 핵심적인 아이디어를 도출해야 하는 단계입니다. 알고리즘을 설계할 때는 다음과 같은 절차를 따르는 것이 좋습니다.
1. 문제를 해결하기 위한 핵심 아이디어를 생각합니다.
2. 생각한 아이디어를 이용해서 전체적인 알고리즘의 구조를 설계합니다.
3. 각 단계별로 필요한 연산을 실제로 구현합니다.
4. 구현한 코드를 테스트해보고, 예제 입력에 대한 출력이 예상대로 나오는지 확인합니다.
예시 문제에 대한 알고리즘 설계를 해보면 다음과 같습니다.
– 입력으로 주어진 숫자들을 리스트에 저장합니다.
– 리스트를 정렬합니다.
– m-1번째 원소를 출력합니다.
이렇게 설계한 알고리즘은 주어진 문제를 해결하는 데 필요한 핵심 아이디어를 담고 있으며, 리스트를 정렬하는 과정은 대부분의 프로그래밍 언어에서 제공하는 정렬 함수를 이용하여 간단하게 구현할 수 있습니다.
코딩 및 디버깅
설계한 알고리즘을 바탕으로 코드를 작성하고, 이를 실행하여 정확성을 확인해야 합니다. 코드를 작성할 때는 다음과 같은 절차를 따르는 것이 좋습니다.
1. 설계한 알고리즘에 필요한 변수를 선언합니다.
2. 주어진 입력을 받아오는 코드를 작성합니다.
3. 알고리즘을 구현하는 코드를 작성합니다.
4. 결과를 출력하는 코드를 작성합니다.
5. 예제 입력에 대한 결과가 예상대로 출력되는지 확인합니다.
앞서 설계한 알고리즘을 바탕으로 파이썬으로 코드를 작성해보면 다음과 같습니다.
“`python
n = int(input())
numbers = list(map(int, input().split()))
m = int(input())
sorted_numbers = sorted(numbers)
answer = sorted_numbers[m-1]
print(answer)
“`
위 코드는 입력으로 주어진 숫자들을 리스트에 저장한 뒤, 리스트를 정렬하고 m-1번째 원소를 출력하는 코드입니다. 디버깅을 위해 코드를 실행한 뒤, 예제 입력에 대한 결과가 예상대로 나오는지 확인해야 합니다.
시간 복잡도 분석
문제를 풀 때는 항상 알고리즘의 시간 복잡도를 고려해야 합니다. 시간 복잡도는 주어진 입력에 대해 알고리즘의 실행 시간이 어떻게 증가하는지를 나타내는 지표입니다. 예시 문제의 알고리즘은 다음과 같이 수행됩니다.
– 입력으로 주어진 숫자들을 리스트에 저장하는 단계: O(n)
– 리스트를 정렬하는 단계: O(n log n)
– m-1번째 원소를 출력하는 단계: O(1)
따라서 전체적인 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 주어진 입력의 개수인 n에 대해서 로그 시간이 적용되기 때문에 이 알고리즘은 대부분의 상황에서 충분히 효율적으로 작동할 수 있습니다.
마치며
문제를 체계적으로 분석하고, 알고리즘을 설계한 후에는 코드를 작성하여 문제를 해결해야 합니다. 코드를 작성할 때는 예제 입력에 대한 결과를 확인하고, 디버깅을 통해 코드를 수정하면서 정확성을 검증해야 합니다. 또한, 알고리즘의 시간 복잡도를 고려하여 효율적인 코드를 작성하는 것이 중요합니다.
추가로 알면 도움되는 정보
1. 입력으로 주어지는 숫자의 범위가 작을 때에도 정렬 알고리즘이 효율적입니다. 따라서 입력 범위가 크지 않은 경우에도 안정적인 정렬 알고리즘을 사용하여 문제를 풀 수 있습니다.
2. 파이썬에서는 리스트를 정렬하는 메소드인 sort()와 sorted()를 제공합니다. sort()는 원본 리스트를 정렬하며, sorted()는 정렬된 새로운 리스트를 반환합니다. 따라서 원본 리스트를 유지하고 싶다면 sorted()를 사용하면 됩니다.
3. 주어진 숫자가 매우 클 경우에는 정렬 알고리즘의 시간 복잡도를 고려해야 합니다. 이 경우에는 퀵 정렬이나 병합 정렬과 같은 O(n log n)의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다.
4. 정렬 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이기 위해 선택 정렬이나 삽입 정렬과 같은 O(n^2)의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 하지만 이 경우에는 입력 개수가 증가할수록 시간이 급격히 증가하므로, 입력이 큰 경우에는 사용하지 않는 것이 좋습니다.
5. 정렬 알고리즘은 증가하는 순서로 정렬할 때만 사용할 수 있는 것이 아닙니다. 숫자를 감소하는 순서로도 정렬할 수 있으며, 이 경우에는 정렬된 리스트에서 m-1번째 원소를 출력하면 됩니다.
놓칠 수 있는 내용 정리
– 주어진 문제를 체계적으로 분석하지 않고 코드를 작성할 경우, 문제의 요구사항을 정확히 이해하지 못할 수 있습니다.
– 알고리즘을 설계할 때 변수의 정의와 순서를 명확히 하지 않으면 코드 작성 시 오류가 발생할 수 있습니다.
– 정렬 알고리즘의 시간 복잡도를 고려하지 않고, 비효율적인 알고리즘을 선택할 경우 시간 초과와 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
