[이코테]구현

구현이란? 

 코딩 테스트에서 구현이란 '머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정'이다. 모든 문제에서 이 과정은 필수적이지만, 현재 설명하고자 하는 문제 유형은 특히 위의 명제부분이 까다로운 문제, 즉 '풀이를 떠올리는 것은 쉬우나 소스코드로 옮기기 어려운 문제'를 뜻한다. 현재 가장 취약한 부분이기도 하다. 
위에 해당되는 문제는 크게 알고리즘은 간단한데 코드가 지나칠 만큼 길어지는 문제이거나 특정 소수점 자리까지 출력해야하는 문제, 문자열이 입력으로 주어졌을 때 한 문자 단위로 끊어서 리스트에 넣어야 하는(파싱을 해야하는) 문제 등이 있다.

구현 시 고려해야 할 메모리 제약 사항

변수의 표현 범위

 전통적인 프로그래밍 언어에서 정수형을 표현할 때 int형의 4바이트 자료형을 사용한다. 이의 표현 범위는 -2,147,483,648 ~ 2,147,483,647인데, 위를 초과하는 큰 수를 처리하고 싶을 때 8바이트의 long long을 사용한다.
반면, 파이썬에서는 프로그래머가 직접 자료형을 지정할 필요가 없으며 매우 큰 수의 연산 또한 기본으로 지원하기 때문에 정수형 변수에서의 연산은 보다 쉽게 처리할 수 있을 것이다. 그러나 실수형 변수는 다른 언어와 마찬가지로 유효숫자에 따라 원하는 값이 도출되지 않을 수 있으니 유의해야 한다.

파이썬에서 리스트 크기

 파이썬에서 리스트를 사용할 때에는 코딩 테스트의 메모리 제한을 고려해야 한다. 코딩 테스트에서는 128~ 512MB로 메모리를 제한한다. int자료형 데이터 개수에 따른 메모리 사용량은 아래와 같다.

데이터의 개수(리스트의 길이)	메모리 사용량
1,000	약 4KB
1,000,000	약 4MB
10,000,000	약 40MB

따라서 데이터 처리량이 많을 때는 메모리 제한을 고려하는 것이 좋다. 리스트를 여러 개 선언하고, 그 중에서 크기가 1,000만 이상인 리스트일 경우 용량 제한에 걸릴 수 있다.

채점 환경

 보통의 코딩 테스트 환경에서는 시간 제한과 메모리 제한이 주어진다. 2020년 기준 파이썬 3.7 코드로 작성한 코드는 1초에 2,000만 번의 연산을 수행한다고 가정하고 문제를 풀면 실행 시간 제한에 안정적이다.

시간 제한이 1초이고, 데이터의 개수가 100만 개인 문제가 있다면 일반적으로 시간 복잡도 O(NlogN)이내의 알고리즘을 이용해 문제를 풀어야 한다. 따라서 시간 제한과 데이터의 개수를 확인한 뒤 시간 복잡도가 최선의 효율을 가지는 알고리즘을 작성할 수 있도록 예측하는 것이 필요하다.

접근 방식

보통 구현 유형의 문제는 사소한 입력 조건 등을 문제에서 명시해주며 문제의 길이가 꽤 긴 편이다. 이러한 문제는 문자열 처리와 라이브러리 사용의 이유로 C/C++, 자바로 해결할 때 더 어렵게 다가온다. 흔히 자바로 풀 때 더 어려운 문제로 거론되는 유형이기도 하다. 문자열을 처리하거나 큰 정수를 처리하는 문제가 출제되는 경향이 있기 때문이다. 

자동 채점 방식을 이용하는 백준과 같은 코딩 테스트 환경에서는 Pypy3을 지원하는 경우가 증가하고 있는데, 이는 특히 반복문이 많을 수록 동작 속도가 확연히 차이나는 특징을 가지고 있다. 따라서 시간 초과가 날 경우 Pypy로 한 번 더 돌려보길 권장한다. 

API 개발 문제도 구현 유형과 상당히 맞닿아 있다. 실제로 카카오 공채 때 API 개발 문제가 출제된 적이 있는데, 이때 카카오 문제 풀이 서버와 통신하는 프로그램 모듈을 작성해야 했다. 

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예제

Chapter 04 구현 中 4-1. 상하좌우
난이도 ★☆☆, 풀이시간 15분, 시간제한 1초, 메모리 제한 128MB

여행가 A는 N*N 크기의 정사각형 공간 위에 서 있다. 이 공간은 1*1 크기의 저사각형으로 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 놓여 있다.

계획서에는 하나의 줄에 띄어쓰기를 기준으로 하여 L, R, U, D 중 하나의 문자가 반복적으로 적혀 있다. 각 문제의 의미는 다음과 같다. 

• L: 왼쪽으로 한 칸 이동
• R: 오른쪽으로 한 칸 이동
• U: 위로 한 칸 이동
• D: 아래로 한 칸 이동

이때 여행가 A가 N*N 크기의 정사각형 공간을 벗어나는 움직임은 무시된다. 예를 들어 (1, 1)의 위치에서 L 혹은 U를 만나면 무시된다. 계획서가 주어졌을 때 여행가 A가 최종적으로 도착할 지점의 좌표를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력조건

• 첫째 줄에 공간의 크기를 나타내는 N이 주어진다. (1<= N <= 100)
• 둘째 줄에 여행가 A가 이동할 계획서 내용이 주어진다. (1 <= 이동횟수 <= 100)

출력조건

• 첫째 줄에 여행가 A가 최종적으로 도착할 지점의 좌표 (X, Y)를 공백으로 구분하여 출력한다.

입력 예시                                                  출력 예시

5 R R R U D D

3 4

 

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체감 난이도 ★★★, 소요시간: --분
어려웠던 부분: 구현

 이동 좌표에 알파벳이 붙어 그 부분을 처리하는 것이 관건이었다. 생각한 방식은 각 좌표의 이동방식마다 알파벳을 매칭해 딕셔너리에 저장한 후 꺼내쓰는 방식이었다. 두번째 방식은 이동 가능한 좌표와 알파벳 리스트를 따로 저장한 후, 각 리스트 번호에 맞게 매칭해주는 방식이었다. 아직 리스트 번호에 익숙하지 않아서 두번째 방식을 택해 연습하기로 했다.

'''
상하좌우
- 공간 크기 n 입력받기(int)
- 이동 계획 plan 입력받기(입력받은 문자열 나누기)
- ★이동할 수 있는 좌표의 경우의 수와 상하좌우 문자열 매칭시키기
ㄴ 리스트 인덱스 번호로 매칭
ㄴ 딕셔너리 매칭?
- for반복문을 통해 입력받은 plan이 끝날 때 까지 반복
- if: 범위를 이탈할 경우 --> 입력 무시
- 이동된 현재 위치를 각 좌표에 대입한 후 다음 입력 처리
- 최종 좌표 출력
'''

n = int(input()) #범위 입력받기
plan = input().split() #이동 계획 입력받기

#현재 좌표
ax, ay = 1, 1

#이동 가능한 좌표 처리
move = [(0,-1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]
LRUD = ['L', 'R', 'U', 'D']

for i in plan:
    nx = ax + move[LRUD.index(i)][0]
    ny = ay + move[LRUD.index(i)][1]

    #범위 이탈시 무시
    if nx < 1 or nx > n or ny < 1 or ny > n:
        continue
    #이동된 현재 값 저장
    ax, ay = nx, ny
print(ax, ay)

 

문제 해설

 이 문제의 요구사항인 계획서가 주어졌을 때 여행가 A가 최종적으로 도착할 지점을 구현하면, 연산횟수가 이동 횟수에 비례하기 때문에 시간 복잡도는 O(N)으로 넉넉한 편에 속한다.

이러한 문제는 일련의 명령에 따라 개체를 차례대로 이동시키기 때문에 시뮬레이션 유형으로 분류되며 구현이 중요한 대표문제 유형이다. 보통 시뮬레이션 유형, 구현 유형, 완전 탐색 유형은 서로 유사한 점이 많다.

코테나 알고리즘 대회에서 가장 난이도가 낮은 1~2번 문제는 대부분 그리디 알고리즘이나 구현 문제가 출제된다. 이 두 유형이 논리적 사고력을 확인할 수 있는 가장 기본 난이도의 문제이기 때문에 잘 알아두면 좋다. 추후에 포스팅할 흐즈로컵 후기에서도 작성할 내용인데, 이번 시즌 흐즈로컵의 출제 문제 유형도 이 유형이었다.

n = int(input()) #n 입력받기
plan = input().split() # 이동 계획 입력받기
LRUD = ['L', 'R', 'U', 'D'] #상하좌우 이동값(왼0, 오1, 위2, 아래3)

# 현재 위치 변수 초기화
ax, ay = 1, 1

# 이동 좌표 변수 초기화
# nx, ny = 0, 0

dx = [0, 0, -1, 1] # 이동할 수 있는 x좌표
dy = [-1, 1, 0, 0] # 이동할 수 있는 y좌표

#어려웠던 부분
for p in plan: # 전체를 순회하면서 이동 검사
    for i in range(4): # 방향은 총 4개
        if p == LRUD[i]: # ★이동하려는 값과 인덱스 번호 매칭
            nx = ax + dx[i]
            ny = ay + dy[i]
    #공간 이탈시 무시
    if nx < 1 or nx > n or ny < 1 or ny > n:
        continue
    #이동된 현재 값 저장
    ax, ay = nx, ny
print(ax, ay)

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정리

1. 구현 유형의 문제는 '풀이를 떠올리는 것은 쉽지만 소스코드로 옮기기 어려운 문제'를 의미한다.
2. 문제를 풀 때 시간 제한과 데이터의 개수를 먼저 확인한 뒤 어느 정도의 시간 복잡도의 알고리즘으로 작성할 것인지 예측하는 것이 중요하다.
3. 시간 초과가 난다면 연산 속도가 더 빠른 Pypy를 사용해보자.

저서: '이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬' - 나동빈 지음
위의 저서를 바탕으로 재구성한 포스트 입니다.