뚝딱뚝딱

여행 경로

💡문제

주어진 항공권을 모두 이용하여 여행경로를 짜려고 합니다. 항상 "ICN" 공항에서 출발합니다. 항공권 정보가 담긴 2차원 배열 tickets가 매개변수로 주어질 때, 방문하는 공항 경로를 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.


주어진 항공권은 모두 사용해야 합니다.
만일 가능한 경로가 2개 이상일 경우 알파벳 순서가 앞서는 경로를 return 합니다.
모든 도시를 방문할 수 없는 경우는 주어지지 않습니다.

딱 보자마자 모든 경로를 탐색해야 하기 때문에, dfs를 사용해야 한다는 점은 알아야 한다.

그런데, 문제를 보면, 여러개의 경로가 나올 시 사전 순으로 앞서는 경로를 return해야 한다.

여러개의 경로를 구해두고 그 중에서 알파벳 순으로 먼저인 경로가 앞으로 오도록 정렬한 후 맨 앞에 있는 것을 선택해야한다.

따라서 이 문제는 BFS도 적용해야 한다.(위에서 말한 바와 같이 정렬만 하면 되긴 한다)

다음과 같은 단계로 진행할 수 있다.

1. 여러가지 경로 자체를 리스트 형태로 여러개 저장할 수 있는 이중 리스트를 생성하자.

static List<List<String>> answerList;

솔루션 함수 밖에서 생성해주었다.

2. 방문 여부를 위한 boolean타입 배열을 선언하자.

static boolean[] visited;

이 역시 솔루션 함수 밖에서 생성해주었다.

3. 이제 이중리스트에 ArrayList로 동적 할당해주고, 방문 배열 역시 tickets배열 크기만큼 동적 할당하자.

answerList = new ArrayList<>();
visited = new boolean[tickets.length];

솔루션 함수 내로 들어왔다.

4. 이제 tickets 배열을 순회하면서 출발지가 "ICN"인지 확인하자.

for (int i = 0; i < tickets.length; i++) {
            if (tickets[i][0].equals("ICN")) {

5. 조건에 만족한다면, 경로를 저장하기 위한 list를 생성하고 동적할당한다. 그리고 출발지인 "ICN"을 담는다.

현재 노드를 방문한 것이므로 visited[i]를 true로 하고, 리스트에는 해당 노드의 도착지를 저장한다.

List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("ICN");
visited[i] = true;
list.add(tickets[i][1]);

6. 도착지인 tickets[i][1]이 다시 출발지가 되어 다음 노드를 방문해야 한다. 따라서 아직 방문하지 않은 노드들 중 출발지가 tickets[i][1]인 노드를 찾아 위의 과정을 반복하자. 이를 dfs함수에 구현하자.

public void dfs(String[][] tickets, int begin, List<String> list) {
        if (list.size() == tickets.length + 1) {
            answerList.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        
        for (int i = 0; i < tickets.length; i++) {
            if (!visited[i] && tickets[i][0].equals(tickets[begin][1])) {
                visited[i] = true;
                list.add(tickets[i][1]);
                dfs(tickets, i, list);
                visited[i] = false;
                list.remove(list.size() - 1); // 백트래킹
            }
        }
    }

   - dfs함수는 tickets와 출발지 인덱스, 진행중이던 경로 list에 대한 정보를 받는다.

   - 만약 현재 list의 크기가 tickets의 길이보다 1 큰 것과 같다면, 모든 tickets를 고려한 것이기 때문에, 이중 리스트인 answerList에 list를 넣는다. = 경로 모음집에 경로를 하나 추가한 것이다.

   - 아직 tickets를 다 방문하지 않았다면, 모든 노드에 대해서, 아직 방문하지 않았고, 인자로 받은 출발지를 갖는 노드를 방문한다.

   - 역시 list에 방문한 노드의 도착지를 넣어준다 (출발지는 이전 단계에서의 도착지로, 이미 넣어졌기 때문이다)

   - 그리고 그 도착지를 기점으로 다시 dfs를 호출해서 반복되도록 해준다.

   - 다 돌고 나서 다시 다른 경로를 순회하기 위해 다시 visited[i]를 false로 바꾸어주는 단계를 잊어선 안된다.

   - 동일한 원리로 list에서도 제거해준다.

7. 다시 solution함수로 돌아오자. 방금 전까지 dfs가 어떻게 돌아가는지를 확인하였다. 이 dfs를 최초로 불러주자.

dfs(tickets, i, list);
visited[i] = false;

   - 여기에서도 dfs를 돌고난 후 혹시 다른 경로를 먼저 방문했을 시를 고려해서 visited[i]를 false로 바꿔주는 것을 잊지 말자.

8. 이렇게 가능한 경로를 다 구했으면, List에 들어있는 경로들을 알파벳 순으로 정렬해주자.

Collections.sort(answerList, (a, b) -> {
            for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
                int compare = a.get(i).compareTo(b.get(i));
                if (compare != 0) {
                    return compare;
                }
            }
            return 0;
});

   - Collections의 sort함수를 사용할건데, 람다식을 이용해서 모든 경로에 대해 각각의 첫번째부터 끝번째 노드까지 알파벳 순을 비교해서 빠른것이 앞으로 오도록 설계한다.

9. 이제 answerList의 맨 첫번째 경로가 asnwer가 될 것이다. 이 경로 하나를 가져오기 위해 answer를 list로 선언하고 answerList의 0번째 리스트를 가져와 할당한다. 그리고 list의 toArray함수를 통해 answer를 배열 형태로 반환하도록 한다.

List<String> answer = answerList.get(0);

return answer.toArray(new String[answer.size()]);

이렇게 해서 모든 경로를 탐색하고, 정렬을 통해 알파벳 순으로 가장 빠른 경로를 찾아낼 수 있었다.

전체 코드는 아래와 같다.

import java.util.*;

class Solution {
    static List<List<String>> answerList;
    static boolean[] visited;
    
    public String[] solution(String[][] tickets) {
        answerList = new ArrayList<>();
        visited = new boolean[tickets.length];
        
        for (int i = 0; i < tickets.length; i++) {
            if (tickets[i][0].equals("ICN")) {
                List<String> list = new ArrayList<>();
                list.add("ICN");
                visited[i] = true;
                list.add(tickets[i][1]);
                dfs(tickets, i, list);
                visited[i] = false;
            }
        }
        
        // 결과로 반환할 경로 선택 (알파벳 순서가 앞서는 경로)
        Collections.sort(answerList, (a, b) -> {
            for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
                int compare = a.get(i).compareTo(b.get(i));
                if (compare != 0) {
                    return compare;
                }
            }
            return 0;
        });

        List<String> answer = answerList.get(0);

        return answer.toArray(new String[answer.size()]);
    }
    
    public void dfs(String[][] tickets, int begin, List<String> list) {
        if (list.size() == tickets.length + 1) {
            answerList.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        
        for (int i = 0; i < tickets.length; i++) {
            if (!visited[i] && tickets[i][0].equals(tickets[begin][1])) {
                visited[i] = true;
                list.add(tickets[i][1]);
                dfs(tickets, i, list);
                visited[i] = false;
                list.remove(list.size() - 1); // 백트래킹
            }
        }
    }
}

이제 DFS문제를 3-4번 풀어보니, 어느정도 감이오고, 문제를 읽어보면 DFS로 풀어야하는지 알 수 있게 되었다.

확실히 BFS보다 DFS의 비중이 더 많은 것 같기도 하다.

그리고 자바 문법은 더 꼼꼼히 살펴보아야겠다!!

코테를 보고나서 DFS의 중요성을 뼈저리게 느끼고, 한 번 더 개념을 잡고, 흐름을 잡고자 풀어본 문제이다.

✅ 코테에서 머뭇거렸던 부분

• DFS함수를 어느 시점에서 불러야 할지
• DFS함수를 어떻게 구성해야 할지
  (함수 내에서 재귀적으로 호출하는 부분은 어떻게?)
  (해당 노드를 방문할지 말지를 어떻게?)
• 방문하고 나서 다시 이전 단계로 돌아와 다른 경로를 찾게 하려면 코드를 어떻게?⭐⭐⭐(이게 관건임)

위와 같은 이유들은 내가 dfs를 스택으로 해결한 문제만 풀어봤기 때문이고, dfs함수를 써서 재귀적으로 함수를 호출하며 방문 여부를 체크하는 배열을 사용한 문제를 접해보지 못했기 때문에, 그 로직을 정확히 이해하지 못한 것 같다.

이 문제를 계기로 dfs의 전체적인 흐름을 바로잡고자 한다.

💡 문제

두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 있습니다. 아래와 같은 규칙을 이용하여 begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾으려고 합니다.

1. 한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다.
2. words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다.

예를 들어 begin이 "hit", target가 "cog", words가 ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]라면 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog"와 같이 4단계를 거쳐 변환할 수 있습니다.
두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 매개변수로 주어질 때, 최소 몇 단계의 과정을 거쳐 begin을 target으로 변환할 수 있는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.


변환할 수 없는 경우에는 0를 return 합니다.

다음과 같은 것을 고려해 볼 수 있다.

1. 현재 begin과 비교했을 때 words 중에 딱 한 문자만 다른 단어가 있는지?
   => 이를 위한 함수가 필요하다.
2. 만약 한문자만 다른 단어가 있으면 그 단어에서 다음 변경될 단어를 찾을 때 역시 한 문자만 다른지를 확인해야하고, 그 문자를 방문한 이력이 있는지를 확인해야한다.
   =>해당 단어를 방문한 이력이 있는지를 기록하는 boolean타입의 배열이 필요하다.
3. 조건에 맞는 단어를 방문하고 나서 다음 방문 여부를 확인하고 이어서 또 방문하기 위해선 dfs함수안에 dfs함수를 재귀적으로 호출하여 해당 루트에 대해 끝까지 방문하도록 해야한다.
4. 재귀함수이더라도 끝은 있어야 한다. dfs함수 내에 if문으로, 현재 방문한 단어가 target과 같을 시에는 answer를 갱신하고 dfs를 빠져나오도록 한다.
5. 항상 dfs를 재귀로 호출한 다음에는, 이전 단계로 돌아왔을 때 다른 루트를 고려하기 위해서 해당 노드의 방문여부를 다시 false로 바꾸어주는 단계가 필요하다.(=이것은 즉, 이 노드를 방문하지 않았다면?과 같은 의미이다=>이어지는 다음 루프에서는 해당 노드를 방문하지 않은채로 고려할 수 있기 때문이다⭐⭐⭐)

✏ [5에 대한 부가 설명]

1,2,3 노드가 있다고 하자.
현재 1번 노드를 방문한 상태이고, 앞으로 방문기록이 없는 2와 3에 대해 방문을 할것이다.
for문을 통해 번호순으로 방문할 것이기 때문에, 2를 먼저 방문한다.
2를 방문했으므로 visited배열에 2를 방문했다는 표시(true)를 한다.
그리고 다시 2를 시작으로 남은 노드를 순차적으로 방문한다. 
현재 예시에서는 방문기록이 없는것 중 남은게 3뿐이므로 3을 방문한다.
더이상 방문할 곳이 없기 때문에 다시 이전 단계로 돌아가 본다.
2를 다시 방문하지 않은 상태로 둔다.
하지만 이전 for루프에서는 순차적으로 2를 방문한 것이었고, 이번 for루프에서는 3을 방문할 차례이다.
따라서 3을 방문하고, visited배열에 3을 방문했다는 표시를 한다.
그리고 다시 3을 시작으로 남은 노드를 순차적으로 방문한다.
현재 방문기록이 없는게 2뿐이므로 2를 방문한다.

이렇게 되면 1->2->3으로 한번 방문했고, 1->3->2로도 한번 방문했다.
이런식으로 첫 시작이 잡히면 그 뒤로 방문처리, 재귀적으로 호출, 다시 미방문처리, 다음루프 로 이어지면서 모든 경로를 탐색해 볼 수 있게 되는 것이다.

위와 같은 사항들을 고려하면서 코드를 작성하면 다음과 같은 단계로 작성할 수 있다.

✅ 코드 작성 단계

1. 간단한 예외 처리해주기.
   - 문제에서 주어진 예시를 보면 words배열에 target이 없는 경우 변환될 수 없는 것이기 때문에, 0을 answer로 리턴하도록 되어 있다.

   - 배열에 해당 요소가 있는지를 비교하면되는데, 이는 ArrayList의 contains() 메서드를 활용하면 매우 쉽다.

list = new ArrayList<>(Arrays.asList(words));//리스트에 Arrays.asList메서드를 통해
//words배열을 리스트로 변경하고 있다
        
if(!list.contains(target)) return 0;//만약 list에서 target이 없으면 0을 리턴

   -list의 경우 List<String> list 로 static 전역으로 선언하여 사용하였다.

2. solution함수 내에서 첫 시작 방문을 for문으로 돌기

   - 어떤 노드가 시작이 될지 모르기 때문에, 시작을 정해주기 위한 모든 경우의 수를 고려해야한다.

   - 따라서 for문을 words의 크기만큼 돌면서 현재 단어가 begin과 한글자만 차이나는지 확인해야 한다.

   - 위를 확인하기 위한 boolean타입의 함수를 생성해주어야 한다.

for(int i=0; i<words.length; i++){//모든 워드에 대해 시작을 탐색
//???

2-1. canChange함수 정의하기

   - 현재 begin 단어가 words의 해당 단어와 한글자만 차이나면 true를, 아니면 false를 반환하도록 하는 함수이다.

   - boolean을 반환한다.

   - for문을 돌면서 begin과 target의 한글자 한글자가 같은지 비교하고, 다르면 count한다.

   - count가 1이면 true를 아니면 false를 반환한다.

public boolean canChange(String target, String begin){//begin과 target을 인자로 받는다
        int count=0;//count는 0으로 초기화한다
        for(int i=0; i<begin.length(); i++){//begin글자수만큼 비교
            if(begin.charAt(i)!=target.charAt(i)) count++;//다르면 카운트
        }
        
        return count==1;//카운트가 1이면 한글자만 차이나는 것이므로 후보가 된다
    }

2-2. 한글자만 차이나는 모든 단어에 대해 해당 단어를 시작으로 하는 루트를 모두 탐색하기

   - 이제 2에서 설명한 for문에서 words 중에 현재 단어가 canChange를 만족하면, visited[] 배열을 새로 할당한다.

   - 해당 단어의 인덱스를 통해 visited에 방문했음을 표시한다.

   - DFS함수를 호출해서 현재 단어를 시작으로 아직 방문하지 않은 나머지 단어에 대해 위 과정을 거치도록 한다.

   - DFS함수를 구현해야 한다.

for(int i=0; i<words.length; i++){
            if(canChange(words[i], begin)){
                visited = new boolean[words.length];
                visited[i]=true;
                dfs(????);
            }
}

3. DFS함수 구현하기

   - dfs함수에서는 사실상 solution함수에 있는 것을 반복하는 것이라고 보면 되는데, 재귀적으로 호출할 것이기 때문에, 마지막에는 멈출 수 있는 조건이 항상 있어야 한다.

   - dfs함수에 현재 루트에서 몇번 노드를 탐색했는지(=answer와 직결됨), 현재 방문한 단어는 무엇인지, 최종 찾고자 하는 (=도달하고자 하는)단어는 무엇인지에 대해 인자로써 알려주어야 한다.

   - 따라서 몇번 노드를 탐색했는지는 int타입의 index, 현재 방문한 단어는 String의 begin, 찾고자 하는 단어는 String의 target이다. 

   - dfs에서는 일단 현재 방문한 노드 begin이 target과 동일한지 비교하고, 동일하면 answer를 갱신한다.

   - 이때 answer는 몇번 노드를 탐색했는지를 나타내는 index와 현재 answer중에 더 작은 것으로 선택하여 갱신하도록 한다. 그리고 return을 하여 dfs가 끝나도록 한다

   - 만약 같지 않다면, for문을 통해 다음 방문할 노드를 찾기 위해 words를 또한번 탐색하는데, visited와 canChange를 통해, 방문한 기록이 없고, 한글자 차이인 경우에는 그 단어를 방문한 상태로 바꿔준다.

   - 그리고 dfs를 호출해서 현재 막 방문한 상태로 바꿔준 단어를 기점으로 위 단계를 반복하도록 한다.

   - 만약 다 돌아서 이전 단계로 돌아왔을 때에는 다시 방문하지 않은 상태로 바꾸어주고, 다음 루프에서 다른 단어를 먼저 방문하더라도 이 노드가 방문될 수 있도록 (즉 여러 루트를 고려하도록 하기 위해, 위에 5번 설명 참고)한다.

   - 위 단계가 매우 중요하다. 이것이 없으면 다시 돌아가서 다른 루트를 찾는 과정을 거칠 수가 없기 때문이다.

public void dfs(int index, String[] words, String begin, String target){
        if(begin.equals(target)){
            answer=Math.min(index, answer);
            return;//이에 해당하면 아래를 실행하지 않기 위해
        }
        
        for(int i=0; i<words.length; i++){
            if(!visited[i]&&canChange(words[i],begin)){
                visited[i]=true;
                dfs(index+1, words, words[i], target);//재귀호출하여 현재 루트를 이어가도록한다
                visited[i]=false;//다른 루트를 탐색하도록 하기 위함이다.매우 중요!!!
            }
        }
    }

4. DFS함수 호출하고, 최종 answer 리턴하기.

   - 앞에서 정의한 dfs에 따라서 인자를 다음과 같이 설정해준다.

   - 첫 방문 노드의 경우 한번 방문했으므로 index는 1이된다. 그리고 방문했을 경우 begin은 words[i]가 되는 것이고, target은 최종 target이다.

for(int i=0; i<words.length; i++){
            if(canChange(words[i], begin)){
                visited = new boolean[words.length];
                visited[i]=true;
                dfs(1,words,words[i],target);
            }
        }
        
        return answer;

   - 이렇게 다 하고 나면 answer에는 최종 답이 들어간다.

5. 세부사항

   - min 연산을 위해 answer는 integer의 max_value로 초기화 하였다.

   - answer, visited배열, list는 static 전역으로 선언하였다.

   - answer는 그래서 모든 연산에서 실시간으로 제일 작은 값을 얻도록 하였다.

최종코드이다.

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;

class Solution {
    static List<String> list;
    static int answer;
    static boolean[] visited;
    
    public int solution(String begin, String target, String[] words) {
        answer = Integer.MAX_VALUE;
        list = new ArrayList<>(Arrays.asList(words));
        
        if(!list.contains(target)) return 0;
        
        for(int i=0; i<words.length; i++){
            if(canChange(words[i], begin)){
                visited = new boolean[words.length];
                visited[i]=true;
                dfs(1,words,words[i],target);
            }
        }
        
        return answer;
    }
    public void dfs(int index, String[] words, String begin, String target){
        if(begin.equals(target)){
            answer=Math.min(index, answer);
            return;
        }
        
        for(int i=0; i<words.length; i++){
            if(!visited[i]&&canChange(words[i],begin)){
                visited[i]=true;
                dfs(index+1, words, words[i], target);
                visited[i]=false;
            }
        }
    }
    
    public boolean canChange(String target, String begin){
        int count=0;
        for(int i=0; i<begin.length(); i++){
            if(begin.charAt(i)!=target.charAt(i)) count++;
        }
        
        return count==1;
    }
}

문제 자체가 힙을 구현하는 카테고리에 있는 걸 보고 접근한 거라, priorityqueue로 풀 수 있다는 걸 알고 풀어서 쉽게 풀어버린 케이스이다. 그래도 오랜만에 heap을 다루는 것이기도 하고, java에 있는 pq를 쓰는 건 처음이라 메소드도 익힐 수 있었다.

💡 Min Heap (PriorityQueue)

Heap?
- 완전 이진 트리의 일종, 우선순위 큐를 위하여 만들어진 자료구조.
- 힙에서는 중복된 값을 허용.
- max heap은 가장 큰 값이 부모노드에, min heap은 가장 작은 값이 부모노드에 있다.
- 부모노드는 자식노드보다 크거나 같고(max heap), 작거나 같아야(min heap) 한다.

- 힙은 배열을 통해 구현할 수 있다.
- 구현을 쉽게 하기 위해 0번 인덱스는 사용하지 않는다.
- 루트 노드가 1번 인덱스이다.
- 왼쪽 자식 노드 인덱스 : (부모노드 인덱스)*2
- 오른쪽 자식 노드 인덱스 : (부모노드 인덱스)*2+1
- 부모 노드 인덱스 : (자식노드 인덱스)/2

자바에서 힙은 java.util에 있는 PriorityQueue를 사용할 수 있고, 기본적으로 min heap을 구현한다.

💡 java.util.PriorityQueue

- 기본적으로 mean heap을 구현한다.
- 요소 삽입 : offer()
- 가장 작은 요소 반환 및 삭제 : poll()
- 가장 작은 요소 반환 : peek()
- 힙의 크기 반환 : size()

이 정도로 정리해 두면 문제는 충분히 풀 수 있다.

문제
매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다.


Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다.
Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 섞어야 하는 최소 횟수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.


모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 경우에는 -1을 return 합니다.

섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2)

모든 음식의 스코빌 지수가 K이상이 된다는 것은, min heap에서 가장 우선 순위에 있는 노드의 값이 K이상인 것과 같고, 그렇게 되면 그 아래 모든 노드는 K이상이 되기 때문에, min heap을 이용해서 아주 쉽게 이 문제를 해결할 수 있다.

알고리즘은 다음과 같다.

1. PriorityQueue 객체를 Integer 타입으로 생성한다.
2. 스코빌 배열에 있는 모든 값을 우선순위 큐에 삽입한다.
3. while문을 통해 다음의 조건을 만족하는 경우에만 반복실행한다
   "우선순위 큐의 가장 작은 값=가장 먼저 나오는 값이 K보다 작고, 우선순위 큐에 있는 요소가 2개이상인 경우"
   다음을 실행한다
   우선순위 큐에서 가장 작은 값 두개 꺼내고 위의 식을 통해 섞은 음식의 스코빌 지수를 구한 후 이를 다시 큐에 삽입한다. 그리고 answer 값을 1 올린다.
   위 과정을 조건을 만족할 경우에 반복한다
4. 위 과정을 마치고 나면 큐는 스코빌 지수가 모두 K이상이거나, 큐에 있는 요소가 2개 미만인 상태일 수 있다.
5. 전자의 경우라면 answer를 그대로 반환하면 되고, 후자의 경우라면 모든 음식을 섞어도 K이상이 안된다는 것이므로 문제에서 주어진 조건에 따라 -1을 반환하면 된다.

전체 코드는 아래와 같다.

import java.util.PriorityQueue;

class Solution {
    public int solution(int[] scoville, int K) {
        int answer = 0;
        
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
        
        for(int item : scoville){
            pq.offer(item);
        }
        
        while(pq.peek()<K && pq.size()>=2){
            int temp1 = pq.poll();
            int temp2 = pq.poll();
            pq.offer(temp1+(temp2*2));
            answer++;
        }
        
        if(pq.size()==1 && pq.peek()<K) return -1;
        
        return answer;
    }
}

*** while문을 실행하고 나면 어차피 pq.peek()<K라는 것은 pq.size()==1인 것과 동시에 일어나기 때문에, 마지막 if문에서는 pq.peek()K만 만족하면 -1을 반환하도록 코드를 줄여도 된다.

자바 문법 정도만 레퍼런스를 받고, 알고리즘 자체는 직접 구현한 풀이 방법이다.

set을 활용한 부분에 있어서는 다른 사람들의 코드를 살펴보니 대부분 사용하는 편인 것 같았다.

전체적인 진행 방향은 다음과 같다.

1. 문자열에 들어 있는 0~9 숫자들을 INT 타입으로 바꾸어 int배열에 저장한다.
2. 배열에 저장된 수를 가지고, 직접 짠 조합 알고리즘을 통해 가능한 모든 숫자 조합을 찾아 SET 자료구조에 저장한다.
3. SET에 저장된 숫자가 소수인지 판별하여, 소수인 경우에만 카운트를 한다.

SET 자료구조

- 중복된 값을 저장하지 않아서 유니크한 값으로만 구성된다.
- Set 자료구조는 인터페이스라서 HashSet로 Integer를 명시해서 생성해야 한다.

• 문자열에 들어있는 숫자를 조합해 나올 수 있는 모든 수를 구해야 한다.
• permutation 함수를 이용할 수 있었는데, 존재를 까먹고 조합 알고리즘을 직접 구현함.
• 문자열의 각 숫자를 INT 형식으로 바꾸어 INT타입의 배열에 저장해줌.
• 그 INT배열을 가지고 숫자를 조합하는데, 중복된 숫자 값이 생성될 수 있으므로 Set 자료구조를 사용해서 중복된 값이 들어가지 않도록 하였음.
• 일단, 자리수 하나의 숫자들을 set에 저장.
• 그리고 각각의 저장된 숫자를 제외한 배열 값을 갖는 새로운 배열을 만들어서 재귀적으로 가능한 조합을 만들 수 있도록 하는 함수의 인자로 넣어줌.
• 그 함수가 makePrime인데, 함수이름만 makePrime이고, 사실상 조합을 만드는 함수임. 나의 실수.
• makePrime함수에서는 주어진 배열과, set, 이전에 이미 방문?했던 앞자리 수를 인자로 받음.
• 그리고 앞자리수가 하나 제외되어있는 주어진 배열에 있는 값을 하나씩 앞자리 수에 더하여 수를 만들고 set에 집어 넣음.
• 이때 앞자리 수에 10을 곱하고 배열에 있는 값 중 현재 가리키는 값을 더함으로써 새로운 수를 만들 수 있음.
• 그리고 makePrime함수를 재귀호출함으로써 위의 과정을 반복하다 보면, set에는 모든 가능한 숫자 조합이 만들어져 있음.
• 이 set을 가지고, 순회하면서, 만약 값이 0,1이라면 소수로 포함하지 않고, 2,3,5,7이라면 소수로 카운팅 함.
• 그리고 2의 배수라면 소수로 포함하지 않고, 2의 배수가 아니라면 해당 값을 3부터 (해당값/3)을 한 값까지로 나누었을 때 나머지가 0이면 => 1과 자기 자신 말고도 나눠지는 값이 있다는 것이므로 소수가 아니고, 카운팅 하지 않는다. 만약 그런 값이 하나도 없었다면(=>불리언 값으로 판단함) 소수로 카운팅한다.
• 위의 과정을 거침으로써 소수의 개수를 찾을 수 있다.
• 다소 복잡하게 보이지만, 스스로 짰다는 것에 의의를 둔다.
• 메소드를 익히는 것도 중요해 보인다.

전체 코드이다.

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

class Solution {
    public int[] removeValue(int[] arr, int remove){
        int[] newarr = new int[arr.length-1];
        int first = 0;
        int index = 0;
        for(int i : arr){
            if(i==remove && first==0){
                first = 1;
            }else{
                newarr[index]=i;
                index++;
            }
        }
        
        return newarr;
    }
    
    public void makePrime(int[] arr, Set<Integer> set, int prev){
        for(int i=0; i<arr.length; i++){
            set.add(prev*10+arr[i]);
            int[] newarr = removeValue(arr, arr[i]);
            makePrime(newarr, set, prev*10+arr[i]);
        }
    }
    
    public int solution(String numbers) {
        int answer = 0;//count
        
        int[] nums = new int[numbers.length()];
        Set<Integer> set = new HashSet<>();
        
        for(int i=0; i<numbers.length(); i++){
            nums[i] = Character.getNumericValue(numbers.charAt(i));
        }
        
        for(int i=0; i<nums.length; i++){
            set.add(nums[i]);
            int[] newarr = removeValue(nums, nums[i]);
            makePrime(newarr, set, nums[i]);
        }
        
        //set에는 가능한 모든 값들이 생성된다.
        
        for(int i : set){
            if(i==0 || i==1){//0이거나 1이면 패스
                continue;
            }
            if(i==2 || i==3 || i==5 || i==7){//2,3,5,7이면 count
                answer++;
                continue;
            }
            if(i%2==0){//2의 배수이므로 패스
                continue;
            }else{
                int isPrime = 1;
                for(int j=3; j<=(i/3); j++){
                    if(i%j==0){
                        isPrime=0;
                        break;
                    }
                }
                if(isPrime==1) answer++;
            }
        }
        
        return answer;
    }
}

이 문제를 푸는데만 1시간 반이 걸렸지만, 성공한게 뿌듯했다. 

스택 알고리즘에서 자주 다루는 () 괄호 문제.

전공 책만 봐도 기본으로 나오는 예제인 것 같다.

그래서 막힘없이 술술 풀릴정도라, 왜 LV2인지는 모르겠으나.. 안 접해본 사람이라면 고민은 해볼 수 있을정도!

본론으로 들어가자면..

스택 (Stack)

• 후입선출(LIFO) 방식의 자료구조.
• 즉, 나중에 들어간 것이 가장 먼저 나오는 구조이다.

이 스택을 어떻게 괄호 문제에 활용할 수 있을까?

괄호가 열리면, 반드시 짝이되는 닫는 괄호가 있어야 한다.

괄호가 열릴 때마다 저장해 두었다가 닫는 괄호를 만나면 하나씩 삭제해 나가면 된다.

만약 열린 괄호의 내역이 없는데, 닫힌 괄호를 만난다면 ? 열린괄호가 없었으므로 닫힌 괄호는 올수없고 이는 규칙을 위반한 사례이므로 false를 반환한다.

그럼 열린 괄호를 어떻게 저장할 수 있을까?

바로 스택을 활용한다.

문자열 타입의 빈 스택을 생성해두고, 인자로 받은 (,)로만 이루어진 문자열 s의 첫번째 문자부터 순회한다.

문자가 열린괄호 ( 이면 스택에 넣어둔다. 그리고 ) 괄호이면, 짝을 하나 찾은 것이므로 스택에서 가장 마지막에 들어간 ( 을 빼주면 된다 = pop으로 가장 마지막 요소가 삭제된다.

그런데 여기서 주의할 점은, 스택이 만약 비어있었다면, 이전에 열린괄호 (가 없었다는 뜻이기 때문에, 규칙을 위반한 것이다. 따라서 이런 경우에는 바로 false를 리턴하도록 한다.

s 문자열을 다 순회하였는데, 스택이 비어있지 않다면?

스택이 비어있지 않다는 건, 이전에 들어왔던 열린 괄호 개수만큼  짝이 될 닫힌 괄호가 없었다는 뜻과 같기 때문에, 이 경우에도 false를 리턴해야 한다.

따라서 결과가 true가 되려면, string 순회 후에 스택이 비어있어야 함을 알 수 있다.

위를 바탕으로 코드를 짜면 아래와 같다.

import java.util.Stack;

class Solution {
    boolean solution(String s) {
        boolean answer = true;
        
        Stack<String> st = new Stack<>();
        
        for(int i=0; i<s.length(); i++){
            if(s.charAt(i) == '('){
                st.push("(");
            }else{
                if(st.isEmpty()){
                    return false;
                }else{
                    st.pop();
                }
            }
        }
     
        if(!st.isEmpty()) answer = false;
        
        return answer;
    }
}

<자바 문법>

** Stack을 사용하려면 java.util.Stack을 import 해야함.

** 문자열의 특정 위치의 문자에 접근하려면, s.charAt(인덱스) 를 사용하여 접근해야함.

** 문자의 경우 ' ', 문자열의 경우 " " 임을 명심하자. 

해결한 방식을 사용하기 전 생각 했던 접근 방식은 다음과 같았다.

1. 맨 앞 수만 가지고 정렬 한다음, 가장 큰 수를 포함하는 숫자를 answer에 저장한다
-> 이렇게 할 경우 가장 큰수에 해당하는 숫자들에 대해서는 언제까지 비교할 것인가? 이게 문제

2. 숫자를 앞 글자부터 버킷에 넣어가는 식으로 비교한다.

-> 그 개수를 모르기 때문에 언제까지 비교? 어디에 넣을것인가? 마땅히 생각나는 자료구조가 없어서 실패

여러가지로 짱구를 돌려봤지만, 모두 복잡한 풀이가 이어질 것으로 예상되어서(2시간 붙잡음..) 힌트를 확인했다.

사실 문제에서는 힌트를 줬다.

"문자열로 출력하세요."

우리가 숫자 그 자체로 두고 비교를 하려니 해결되지 않았던 것이다.

지난 포스팅에서도, 문자 형태의 숫자를 sort하면 숫자 자체가 아닌, 숫자 자체가 사전식으로 큰지를 판단해서 정렬함을 배웠다.(이래서 복습이 중요하다!!!!!!)

1. 그러므로 먼저 배열을 string형태로 변환하는 과정이 필요하다.
2. 하지만 여기서 끝이 아니다. string의 정렬에서는 30,3 과 같은 경우 더 긴 쪽을 크다고 판단한다.
   이런 경우를 대비해서 sort함수의 정렬 기준을 바꾸어 주어야 한다.
   두 문자열을 받았을 때 문자열을 303으로 붙였을 때와 330으로 붙였을 때 어느 쪽이 더 큰가? 
   후자가 더 크다.
   따라서 그렇게 정렬해주면 자동으로 숫자가 큰쪽으로 정렬이 된다.
   이를 위해서 Arrays.sort함수 인자안에서 람다식을 이용해 기준을 설정해 주었다.
3. Arrays.sort(nums, (o1, o2)->(o2+o1).compareTo(o1+o2));
   두번째 인자가 람다식을 통해 기준을 설정해준 것인데, 인자로 받은 string o1, o2에 대해서 o2+o1 순으로 더했을 때의 값과 o1+o2순으로 더했을 때의 값을 비교한 결과가 양수이면 정렬을 결과가 큰 쪽으로 하겠다는 의미이다.
4. 위의 간단한 람다식을 통해 정렬을 했으면, 이제 정렬 결과에 대해 예외를 생각해야 한다.
   만약 숫자 배열에 0밖에 없었다면?
   당연히 결과는 0이어야 한다. 000....은 0이기 때문이다.
   따라서 이런경우에는 "0"을 바로 return 하도록 하였다.
5. 0이 아닌 경우에는 nums에 정렬된 대로 순서대로 string을 붙여서 출력하면 되는데, 이때 string에 + 형식 말고, StringBuilder 클래스를 사용하여 붙였다.
   answer라는 이름으로 해당 객체를 생성해 준 다음에 nums에 있는 값들을 차근차근 append하여 넣어준뒤, 마지막에 return할 때는 answer.toString()으로 반환해주었다.

💡 StringBuilder?

• Java에서 문자열을 효율적으로 생성 및 조작하기 위한 클래스이다.
• + 연산자를 이용해서 반복적으로 연산하는 것보다 append()함수를 통해 문자열을 연결하는 것이 성능을 높일 수 있다.
• 문자열을 연결하거나 수정하는 작업을 수행할 때 많은 문자열 객체가 생성되는 것을 방지하기 때문에, 성능이 향상되고 메모리 사용량을 줄일 수 있다.
• StringBuilder 클래스는 문자열을 연결하고 수정하는 역할을 하는 것이기 때문에, 연결 작업을 끝낸 후 문자열을 반환하려면 클래스 이름 자체가 아니라, 반환 함수인 toString()함수를 이용해서 반환해야 한다.

최종 코드는 다음과 같다.

import java.util.Arrays;

class Solution {
    public String solution(int[] numbers) {
        
        String[] nums = new String[numbers.length];
        
        for(int i=0; i<numbers.length; i++){
            nums[i] = Integer.toString(numbers[i]);
        }
        
        Arrays.sort(nums, (o1, o2) -> (o2 + o1).compareTo(o1 + o2));
        
        if(nums[0].equals("0")) return "0";
        
        StringBuilder answer = new StringBuilder();
        
        for(int i=0; i<nums.length; i++){
                answer.append(nums[i]);
        }
    
        
        //문자로 표현된 숫자의 경우.. 숫자가 더 크냐가 아니라, 사전식으로 어떤게 더 앞에 있냐를 따지니까.. 문자로 바꿔서 정렬하면 바로 해결됨.
        
        
        return answer.toString();
    }
}

<자바 문법>

**sort함수는 java.util.Arrays에 있다.

**문자열 비교는 .equals("")로 한다.

**int->string으로 변환하는 함수는 Integer.toString(변수)