코딩테스트 풀이 공식

코딩테스트 풀이 공식

 

1. 문제 분석

1. 문제 읽기 및 요구사항 파악
   • 입력과 출력의 형식, 제약 조건을 정확히 확인.
   • 해결해야 할 핵심 목표가 무엇인지 정의.
2. 예제 분석
   • 제공된 예제를 통해 요구사항을 검증.
   • 주어진 예제가 부족하면 추가 예제를 손수 만들어 테스트 케이스를 확장.
3. 핵심 키워드 도출
   • "그래프", "최단 거리", "조합", "정렬" 등 문제의 성격을 결정짓는 단서를 찾기.

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2. 풀이 설계

1. 문제를 작은 단위로 나누기
   • 문제를 여러 단계로 쪼개서 처리해야 할 작업 목록 작성.
     예) 데이터 입력 → 전처리 → 탐색 → 결과 출력.
2. 적합한 알고리즘 및 자료구조 선택
   • 키워드에 맞는 알고리즘 (e.g., DFS, BFS, DP) 및 자료구조 선택.
     • 그래프 → DFS, BFS
     • 최적화 → DP, 그리디
     • 정렬 → 힙, 퀵소트
   • 자료구조를 고려 (e.g., 배열, 해시맵, 스택, 큐, 트리).
3. 클래스 또는 함수 설계
   • 문제를 해결하는 데 필요한 클래스나 함수 정의.
     • 데이터 처리: InputHandler 클래스.
     • 계산/탐색: Solver 클래스.
     • 결과 출력: OutputHandler 클래스.
   • 설계를 통해 코드의 유지보수성과 가독성 향상.
4. 의사코드 작성
   • 알고리즘의 흐름을 간략히 적어서 문제 풀이의 기본 구조 설계.

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3. 구현

1. 입력 처리
   • 입력 형식에 맞는 데이터 전처리. (e.g., 문자열 → 리스트 변환, 그래프 → 인접 리스트 생성)
2. 알고리즘 구현
   • 설계한 대로 알고리즘을 차례로 작성.
3. 클래스/함수 호출
   • 전체 구조에 맞게 코드의 흐름 정리.

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4. 테스트 및 디버깅

1. 제공된 예제 테스트
   • 문제에서 제공된 예제를 사용해 정상적으로 동작하는지 확인.
2. 엣지 케이스 추가 테스트
   • 예외 상황이나 극단적인 입력을 넣어 프로그램의 안정성 점검.
3. 시간 복잡도 및 메모리 최적화 검토
   • 입력의 범위와 제약 조건에 따라 효율성을 재검토.

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5. 최종 제출

1. 코드 정리 및 주석 추가
   • 가독성을 위해 불필요한 코드를 제거하고 주석으로 설명.
2. 최종 테스트
   • 마지막으로 다시 한 번 전체 흐름을 확인 후 제출.

 

 

예제

 

체계적 풀이 적용 (DFS 활용)

문제: N개의 노드와 M개의 간선이 주어진 그래프에서 연결 요소의 개수를 구하라.

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1. 문제 분석
   • 입력: 노드 수, 간선 정보 (간선의 연결 리스트).
   • 출력: 연결 요소의 개수.
2. 풀이 설계
   • 그래프 탐색 필요 → DFS 사용.
   • 방문 여부를 저장할 visited 배열 필요.
   • 모든 노드에 대해 DFS를 호출하며 연결 요소 카운트.
3. 클래스 설계
   • Graph 클래스: 그래프 생성 및 데이터 저장.
   • DFS 함수: 연결 요소 탐색.
4. 구현

class Graph:
    def __init__(self, n):
        self.graph = [[] for _ in range(n + 1)]
        self.visited = [False] * (n + 1)
    
    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)
    
    def dfs(self, node):
        self.visited[node] = True
        for neighbor in self.graph[node]:
            if not self.visited[neighbor]:
                self.dfs(neighbor)

def count_connected_components(n, edges):
    graph = Graph(n)
    for u, v in edges:
        graph.add_edge(u, v)
    
    count = 0
    for node in range(1, n + 1):
        if not graph.visited[node]:
            graph.dfs(node)
            count += 1
    return count