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Problems
- 📘 Src: Programmers
- 🗂️ Cat: Backtracking, Binary Search
Description
카카오는 하반기 경력 개발자 공개채용을 진행 중에 있으며 현재 지원서 접수와 코딩테스트가 종료되었습니다. 이번 채용에서 지원자는 지원서 작성 시 아래와 같이 4가지 항목을 반드시 선택하도록 하였습니다.
- 코딩테스트 참여 개발언어 항목에 cpp, java, python 중 하나를 선택해야 합니다.
- 지원 직군 항목에 backend와 frontend 중 하나를 선택해야 합니다.
- 지원 경력구분 항목에 junior와 senior 중 하나를 선택해야 합니다.
- 선호하는 소울푸드로 chicken과 pizza 중 하나를 선택해야 합니다.
인재영입팀에 근무하고 있는 니니즈는 코딩테스트 결과를 분석하여 채용에 참여한 개발팀들에 제공하기 위해 지원자들의 지원 조건을 선택하면 해당 조건에 맞는 지원자가 몇 명인 지 쉽게 알 수 있는 도구를 만들고 있습니다.
예를 들어, 개발팀에서 궁금해하는 문의사항은 다음과 같은 형태가 될 수 있습니다.
코딩테스트에 java로 참여했으며, backend 직군을 선택했고, junior 경력이면서, 소울푸드로 pizza를 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 50점 이상 받은 지원자는 몇 명인가?
물론 이 외에도 각 개발팀의 상황에 따라 아래와 같이 다양한 형태의 문의가 있을 수 있습니다.
- 코딩테스트에 python으로 참여했으며, frontend 직군을 선택했고, senior 경력이면서, 소울푸드로 chicken을 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 100점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
- 코딩테스트에 cpp로 참여했으며, senior 경력이면서, 소울푸드로 pizza를 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 100점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
- backend 직군을 선택했고, senior 경력이면서 코딩테스트 점수를 200점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
- 소울푸드로 chicken을 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 250점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
- 코딩테스트 점수를 150점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
즉, 개발팀에서 궁금해하는 내용은 다음과 같은 형태를 갖습니다.
* [조건]을 만족하는 사람 중 코딩테스트 점수를 X점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
지원자가 지원서에 입력한 4가지의 정보와 획득한 코딩테스트 점수를 하나의 문자열로 구성한 값의 배열 info, 개발팀이 궁금해하는 문의조건이 문자열 형태로 담긴 배열 query가 매개변수로 주어질 때,
각 문의조건에 해당하는 사람들의 숫자를 순서대로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해 주세요.
Constraints
info배열의 크기는 1 이상 50,000 이하입니다.info배열 각 원소의 값은 지원자가 지원서에 입력한 4가지 값과 코딩테스트 점수를 합친 "개발언어 직군 경력 소울푸드 점수" 형식입니다.- 개발언어는 cpp, java, python 중 하나입니다.
- 직군은 backend, frontend 중 하나입니다.
- 경력은 junior, senior 중 하나입니다.
- 소울푸드는 chicken, pizza 중 하나입니다.
- 점수는 코딩테스트 점수를 의미하며, 1 이상 100,000 이하인 자연수입니다.
- 각 단어는 공백문자(스페이스 바) 하나로 구분되어 있습니다.
- query 배열의 크기는 1 이상 100,000 이하입니다.
- query의 각 문자열은
"[조건] X"형식입니다.[조건]은 "개발언어 and 직군 and 경력 and 소울푸드" 형식의 문자열입니다.- 언어는 cpp, java, python, - 중 하나입니다.
- 직군은 backend, frontend, - 중 하나입니다.
- 경력은 junior, senior, - 중 하나입니다.
- 소울푸드는 chicken, pizza, - 중 하나입니다.
- '-' 표시는 해당 조건을 고려하지 않겠다는 의미입니다.
- X는 코딩테스트 점수를 의미하며 조건을 만족하는 사람 중 X점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인 지를 의미합니다.
- 각 단어는 공백문자(스페이스 바) 하나로 구분되어 있습니다.
- 예를 들면, "cpp and - and senior and pizza 500"은 "cpp로 코딩테스트를 봤으며, 경력은 senior 이면서 소울푸드로 pizza를 선택한 지원자 중 코딩테스트 점수를 500점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?"를 의미합니다.
Examples
| info | query | result |
|---|---|---|
["java backend junior pizza 150","python frontend senior chicken 210","python frontend senior chicken 150","cpp backend senior pizza 260","java backend junior chicken 80","python backend senior chicken 50"] | ["java and backend and junior and pizza 100","python and frontend and senior and chicken 200","cpp and - and senior and pizza 250","- and backend and senior and - 150","- and - and - and chicken 100","- and - and - and - 150"] | [1,1,1,1,2,4] |
Solutions
Code
import java.util.*;
class Solution {
public int[] solution(String[] info, String[] query) {
Map<String, List<Integer>> table = new HashMap<>(); // 조건 조합별 지원자 점수 목록 저장 테이블
// 각 지원자 정보에서 가능한 모든 조건 조합을 생성하여 테이블에 저장
for (int i = 0; i < info.length; i++) {
String[] candidates = info[i].split(" "); // 지원자 정보 분리
backtracking("", 0, candidates, table); // 모든 조합 생성
}
// 각 조건 조합에 대한 점수 목록을 오름차순 정렬 (이진 탐색을 위한 준비)
for (List<Integer> scores : table.values()) {
Collections.sort(scores);
}
int[] result = new int[query.length];
for (int i = 0; i < query.length; i++) {
// 쿼리 조건을 분리하고 점수를 따로 추출
String[] conds = query[i].replace(" and ", " ").split(" ");
int score = Integer.parseInt(conds[4]); // 점수 조건
String path = String.join("", Arrays.copyOf(conds, 4)); // 조건 조합 키 생성
// 조건 조합이 테이블에 없는 경우, 조건을 만족하는 지원자 수는 0
if (!table.containsKey(path)) continue;
List<Integer> scores = table.get(path); // 조건 조합에 해당하는 점수 목록 조회
result[i] = scores.size() - binarySearch(scores, score); // 이진 탐색을 통한 조건 만족 개수 계산
}
return result;
}
// 지원자 정보에서 가능한 모든 조건 조합을 생성하여 해시맵에 저장
private void backtracking(String path, int depth, String[] candidates, Map<String, List<Integer>> table) {
if (depth == 4) { // 모든 조건 조합이 만들어진 경우
Integer score = Integer.parseInt(candidates[depth]); // 지원자의 점수 추출
table.computeIfAbsent(path, k -> new ArrayList<>()).add(score); // 점수를 조건 조합에 추가
return;
}
// 현재 조건을 포함한 경우와 생략한 경우로 분기하여 저장
backtracking(path + candidates[depth], depth + 1, candidates, table); // 현재 조건 포함
backtracking(path + "-", depth + 1, candidates, table); // 현재 조건 생략
}
// 정렬된 점수 목록에서 기준 점수 이상의 지원자 수를 찾기 위한 이진 탐색
private int binarySearch(List<Integer> arr, int target) {
int low = 0; // 이진 탐색의 시작 인덱스
int high = arr.size(); // 이진 탐색의 끝 인덱스 (배열 크기)
// 배열 내에서 기준 점수 이상의 위치를 찾기 위한 이진 탐색
while (low < high) {
int mid = (high + low) / 2; // 중간 인덱스 계산
if (arr.get(mid) >= target) high = mid; // 기준 점수보다 크거나 같으면 상한 조정
else low = mid + 1; // 기준보다 작으면 하한 조정
}
// low가 기준 점수 이상의 첫 번째 위치가 됨
return low; // 조건을 만족하는 첫 번째 위치 반환
}
}
Approaches
이 문제는 주어진 조건을 만족하는 지원자 수를 빠르게 계산하기 위해 백트랙킹(Backtracking)과 이진 탐색(Binary Search)을 활용하는 문제입니다. 각 지원자 정보는 다양한 조합으로 저장되고, 쿼리마다 조건에 맞는 지원자를 효율적으로 필터링합니다.
1. 문제 분석
이 문제는 주어진 조건을 기반으로 데이터를 필터링하여 빠르게 결과를 반환해야 하는 쿼리 작업을 구현하는 문제입니다. 각 지원자의 정보를 다양한 조건 조합으로 저장한 후, 쿼리 조건에 맞게 데이터를 검색해 해당 조건을 만족하는 지원자 수를 계산하는 것이 목표입니다.
입력 데이터는 지원자 정보 목록과 조건을 지정해 지원자를 필터링하려는 질문 목록으로 구성됩니다. 각 질문은 조건을 특정 값으로 지정하거나, 생략 기호(-)를 사용해 조건을 무시할 수 있습니다. 이렇게 조건이 생략될 수도 있기 때문에 가능한 모든 조합을 미리 생성해 저장하는 효율적인 접근이 필요합니다. 이를 통해 모든 조건 조합에 대한 정보를 사전에 준비해 두면 쿼리마다 빠르게 필요한 데이터를 조회할 수 있습니다.
이 문제의 핵심은 모든 조건의 조합을 미리 생성하여 저장하고, 이를 통해 검색을 효율화하는 데 있습니다. 이 과정에서 조건 조합을 고유 키로 사용하는 해시맵 구조를 활용해, 각 조건에 맞는 점수 목록을 저장하여 필터링을 용이하게 합니다. 또한, 조건에 따라 특정 점수 이상의 지원자만을 빠르게 찾기 위해 정렬과 효율적인 탐색 방법이 요구됩니다.
2. 접근 방식
가장 효율적으로 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 단계로 접근합니다.
- 지원자 정보 조합 생성 및 저장: 각 지원자에 대해 가능한 모든 조건 조합을 생성하여 해시맵에 저장합니다. 예를 들어, 특정 지원자가
"java backend junior pizza"인 경우, 이를 포함 및 제외한 모든 조합을 만들어 저장합니다. 이러한 조합을 생성하기 위해 백트래킹을 사용하여 16개의 조합을 만들어 해시맵에 저장하며, 조합마다 지원자의 점수를 추가해 나중에 쿼리 시 조건과 점수를 빠르게 필터링할 수 있게 합니다. - 점수 오름차순 정렬: 모든 조합에 대한 점수 리스트를 생성한 후, 리스트를 오름차순으로 정렬합니다. 이진 탐색을 통해 각 쿼리의 점수 조건을 효율적으로 검사하기 위해 정렬이 필요합니다.
- 쿼리 처리 및 이진 탐색을 통한 인원 수 계산: 각 쿼리에 대해 조건을 추출하고 해시맵에서 조건에 맞는 지원자 목록을 조회합니다. 조건이 존재하지 않는 경우 해당 쿼리는 0으로 처리합니다. 쿼리 조건에 맞는 점수를 가진 지원자들을 필터링하기 위해 이진 탐색을 수행하여, 해당 점수 이상의 지원자가 몇 명인지 빠르게 찾을 수 있습니다.
3. 지원자 가능 조합 생성
각 지원자 정보에서 가능한 모든 조건 조합을 생성하고, 이를 해시맵에 점수와 함께 저장합니다. 조건 조합 생성을 위해 백트래킹을 사용하여 조건이 포함되거나 생략된 모든 경우를 조합해 저장합니다. 이렇게 생성된 조합은 이후 쿼리 조건과 빠르게 매칭할 수 있도록 설계되며, 각 조합의 점수는 쿼리 시 조건을 만족하는 지원자 수를 빠르게 계산하는 데 활용됩니다.
Map<String, List<Integer>> table = new HashMap<>(); // 조건 조합별 점수를 저장하는 해시맵
for (int i = 0; i < info.length; i++) {
String[] candidates = info[i].split(" "); // 지원자 정보 분리
backtracking("", 0, candidates, table); // 모든 조건 조합 생성 및 저장
}
지원자 정보에서 가능한 모든 조건 조합을 백트래킹으로 생성하여 해시맵에 저장합니다. 각 조건 조합에 대해 지원자의 점수를 함께 저장하여, 쿼리 시 필요에 따라 빠르게 검색할 수 있습니다.
private void backtracking(
String path, // 현재까지 생성된 조건 조합을 나타내는 문자열
int depth, // 현재 조합의 깊이, 즉 현재 조건의 위치 (0~3)
String[] candidates, // 지원자의 정보 배열 [언어, 직군, 경력, 소울푸드, 점수]
Map<String, List<Integer>> table // 조합별 점수 목록을 저장할 해시맵
) {
if (depth == 4) { // 모든 조건 조합이 만들어진 경우
Integer score = Integer.parseInt(candidates[depth]); // 지원자의 점수를 가져옴
table.computeIfAbsent(path, k -> new ArrayList<>()).add(score); // 점수를 조건 조합에 추가
return;
}
// 현재 조건을 포함하는 경우와 포함하지 않는 경우로 분기
backtracking(path + candidates[depth], depth + 1, candidates, table); // 현재 조건 포함
backtracking(path + "-", depth + 1, candidates, table); // 조건 생략
}
4. 조합별 점수 정렬
조건 조합별로 저장된 점수 목록을 정렬합니다. 정렬된 점수 목록은 이후 이진 탐색을 통해 쿼리 시 빠르게 조건을 만족하는 지원자 수를 계산하는 데 유용하게 사용됩니다. 이렇게 정렬함으로써 특정 점수 이상의 지원자 수를 효율적으로 구할 수 있습니다.
// 점수 목록을 정렬하여 이진 탐색 준비
for (List<Integer> scores : table.values()) {
Collections.sort(scores);
}
5. 쿼리 조건 추출 및 이진 탐색
각 쿼리에서 필요한 조건과 점수를 추출한 뒤, 조건에 맞는 지원자를 빠르게 조회합니다. 먼저, 각 쿼리의 조건을 해시맵에서 조회할 수 있는 형식의 키로 변환하고, 점수 조건을 추출합니다. 만약 해당 조건 조합이 존재하지 않는다면 해당 쿼리의 결과는 0이 되므로 다음으로 넘어갑니다. 조건 조합이 존재할 경우, 정렬된 점수 목록에서 기준 점수 이상의 지원자 수를 이진 탐색을 통해 효율적으로 계산합니다. 이를 통해 각 쿼리의 조건에 맞는 지원자 수를 빠르게 구할 수 있습니다.
for (int i = 0; i < query.length; i++) {
String[] conds = query[i].replace(" and ", " ").split(" "); // 조건 추출
int score = Integer.parseInt(conds[4]); // 점수 조건 추출
String path = String.join("", Arrays.copyOf(conds, 4)); // 조건 조합 키 생성
if (!table.containsKey(path)) continue; // 조건이 없으면 0 반환
List<Integer> scores = table.get(path); // 조건 조합에 해당하는 점수 목록 조회
result[i] = scores.size() - binarySearch(scores, score); // 조건 만족 인원 수 계산
}
이진 탐색을 통해, 정렬된 점수 목록에서 특정 점수 이상의 지원자 수를 빠르게 찾을 수 있습니다. 다음 함수는 주어진 점수 리스트에서 특정 점수 이상의 값이 처음 등장하는 인덱스를 찾습니다. 이때 반환되는 인덱스는 조건을 만족하는 첫 번째 지원자의 위치이므로, 전체 인원 수에서 이 인덱스를 빼면 조건을 만족하는 지원자 수가 계산됩니다.
private int binarySearch(List<Integer> arr, int target) {
int low = 0; // 이진 탐색의 시작 인덱스
int high = arr.size(); // 이진 탐색의 끝 인덱스 (배열 크기)
// 배열 내에서 기준 점수 이상의 위치를 찾기 위한 이진 탐색
while (low < high) {
int mid = (high + low) / 2; // 중간 인덱스 계산
if (arr.get(mid) >= target) high = mid; // 기준 점수보다 크거나 같으면 상한을 중간으로 조정하여 왼쪽 탐색
else low = mid + 1; // 기준보다 작으면 하한을 중간 오른쪽으로 조정하여 오른쪽 탐색
}
// low가 기준 점수 이상의 첫 번째 위치가 됨
return low; // 조건을 만족하는 첫 번째 위치 반환
}
예를 들어, 주어진 점수 목록이 [50, 60, 70, 80, 90, 100]이고, 기준 점수가 75일 때 이진 탐색을 통해 75 이상의 점수를 가진 첫 번째 위치는 80이므로 인덱스 3이 됩니다. 전체 지원자 수 6에서 3을 빼면 3명이 기준을 충족하게 됩니다.
6. 쿼리 탐색 결과 반환
모든 쿼리 조건에 대한 탐색이 완료되면, 결과 배열에 각 쿼리에 맞는 지원자 수를 저장한 후 이를 반환합니다. 이 결과 배열에는 주어진 모든 쿼리에 대해 조건을 만족하는 지원자 수가 순서대로 저장되어 있습니다.
// 각 쿼리에 대한 결과를 담은 배열 반환
return result;
Complexity
- ⏳ TC: O(2^C × N + Q × log M)
- 💾 SC: O(N × 2^C)
백트래킹을 통해 각 지원자 정보에서 가능한 모든 조건 조합을 생성하고 해시맵에 저장하는 과정의 시간 복잡도는 O(2^C × N)입니다. 여기서 C는 조건의 개수를, N은 지원자 수를 나타냅니다. 각 쿼리에 대해 점수 조건을 만족하는 지원자를 찾기 위해 이진 탐색을 수행하며, 쿼리 개수를 Q, 조건별 점수 목록 평균 길이를 M이라 할 때, 이진 탐색의 시간 복잡도는 O(Q × log M)이 됩니다. 따라서 전체 시간 복잡도는 O(2^C × N + Q × log M)입니다.
해시맵에는 각 지원자 정보의 모든 조건 조합이 저장되므로 최대 2^C개의 키와 N명의 지원자가 저장됩니다. 이를 통해 공간 복잡도는 O(N × 2^C)가 됩니다. 이 방식은 조건 조합을 사전에 구성해 저장하고, 이진 탐색을 통해 빠르게 결과를 조회하여 효율성을 극대화합니다.
- Algorithm
- Binary Search
- Backtracking