백준 알고리즘 문제 풀이 가이드: 코딩 면접 대비 완벽 준비-2217 로프 편(python)

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문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/2217

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import sys

def main():
    input = sys.stdin.read
    data = input().split()
    N = int(data[0])
    w = list(map(int, data[1:N+1]))
    
    # 무게 배열을 내림차순으로 정렬
    w.sort(reverse=True)
    
    # 최대 무게 계산을 위한 변수 초기화
    max_weight = 0
    
    # 현재 무게와 그에 해당하는 최대 무게 계산
    for i in range(N):
        current_weight = w[i] * (i + 1)
        # 최대값 비교 후 갱신
        max_weight = max(max_weight, current_weight)
    
    # 결과 출력
    print(max_weight)

if __name__ == "__main__":
    main()

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문제 풀이 전략

주어진 문제는 여러 개의 물건이 있고, 각 물건의 무게가 주어졌을 때, 이 물건들을 이용해 얻을 수 있는 최대 무게를 구하는 문제입니다. 물건들은 1개 이상을 동시에 들어올릴 수 있으며, 특정 순서로 선택된 물건들의 무게는 그들의 개수와 상관이 있습니다. 각 경우에서 선택된 물건의 개수와 해당 물건들의 무게에 따라 최대 무게를 계산해야 합니다.

해결 전략

1. 입력 받기:
   • 첫 번째 줄에 물건의 개수 N과 물건들의 무게가 주어집니다. 이를 파싱하여 N과 무게 리스트 w로 변환합니다.
2. 내림차순 정렬:
   • 물건의 무게를 큰 순서대로 정렬합니다. 이렇게 하면 큰 물건부터 고려할 수 있게 되어 최대 무게를 보다 쉽게 찾을 수 있습니다. 큰 물건을 먼저 선택하는 것이 최대 무게를 계산하는 데 유리합니다.
3. 최대 무게 계산:
   • 무게 배열을 내림차순으로 정렬한 후, 각 물건을 선택할 때, 그 물건까지의 개수(i+1)와 해당 물건의 무게를 곱하여 그 순간의 최대 무게를 구합니다.
   • 계산된 무게(current_weight)는 다음 식으로 구해집니다: current_weight=w[i]×(i+1)current\_weight = w[i] \times (i + 1)current_weight=w[i]×(i+1) 여기서 w[i]는 i번째 물건의 무게이고, (i + 1)은 그 시점에서 선택된 물건의 개수입니다.
4. 최대값 갱신:
   • 각 물건을 선택할 때마다 최대 무게를 갱신합니다. 즉, max_weight와 현재 무게(current_weight)를 비교하여 더 큰 값을 max_weight로 갱신합니다.
5. 결과 출력:
   • 모든 물건을 처리한 후 최종적으로 갱신된 최대 무게 값을 출력합니다.

핵심 아이디어

• 내림차순 정렬: 물건의 무게를 내림차순으로 정렬하면, 먼저 큰 물건을 고려하여 최대 무게를 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 최대 무게 계산: 각 물건을 들었을 때, 물건의 개수와 무게의 곱을 통해 최대 무게를 구하고, 이를 비교하면서 최대값을 계속 갱신하는 것이 핵심입니다.

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코드 면접시 알아야 할 주요 개념

1. 시간 복잡도(Time Complexity):

• 면접에서 코드를 작성할 때, 해당 알고리즘이 얼마나 효율적인지를 묻는 질문을 받을 수 있습니다. 이를 위해 코드의 시간 복잡도를 이해하는 것이 중요합니다.
• 정렬: w.sort(reverse=True)는 Python의 기본 정렬 함수로 Timsort 알고리즘을 사용하며 시간 복잡도는 O(N log N)입니다.
• 반복문: 정렬 후 배열을 한 번 순회하며 최대 무게를 계산하는 부분은 시간 복잡도가 O(N)입니다.
• 따라서, 전체 알고리즘의 시간 복잡도는 **O(N log N)**입니다.
• 면접 시: 주어진 문제의 크기(N)에 따라 이 시간 복잡도가 적절한지 면접관과 논의하는 것이 중요합니다.

2. 공간 복잡도(Space Complexity):

• 입력으로 주어진 w 배열 외에 추가적인 큰 공간을 사용하지 않습니다. 즉, 공간 복잡도는 **O(N)**입니다.
• 단, 입력 데이터의 크기가 매우 큰 경우 메모리 관리 측면에서도 공간 복잡도를 고려해야 합니다.

3. 정렬 알고리즘(Sorting Algorithm):

• Python의 기본 정렬 메서드 sort()는 Timsort 알고리즘을 사용합니다. 이는 병합 정렬과 삽입 정렬을 혼합하여 최선의 경우 O(N)의 시간 복잡도, 최악의 경우 O(N log N)의 시간 복잡도를 가집니다.
• 면접에서는 다른 정렬 알고리즘과 그 시간 복잡도에 대한 이해도 중요할 수 있습니다. 예를 들어, 퀵 정렬(Quick Sort)이나 병합 정렬(Merge Sort)에 대해 묻는 질문이 나올 수 있습니다.

4. Greedy Algorithm (탐욕 알고리즘):

• 이 코드는 정렬된 순서대로 물건을 고려하는 방식으로, 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)과 유사한 방식입니다. 가장 큰 무게부터 처리하여 그 순간에서 최대값을 계산하고 그 값을 갱신하는 방식은 탐욕적인 선택을 나타냅니다.
• 면접에서는 탐욕 알고리즘을 사용할 수 있는 상황에 대해 논의할 수 있으며, 이 문제에서 왜 유효한지 설명할 수 있어야 합니다.

5. 반복문(Iteration):

• 배열을 순차적으로 처리하는 반복문을 활용하여 최대 무게를 계산합니다. 면접에서는 배열의 각 요소를 효율적으로 처리하는 반복문의 사용에 대해 묻는 경우가 많습니다.
• 예를 들어, for 루프를 사용하여 배열을 순회하는 방식과 그 효율성에 대해 묻거나, 이를 더 개선할 수 있는지에 대해 물어볼 수 있습니다.

6. 조건문(Conditional Statement) 및 max() 함수:

• 코드에서 반복적으로 조건문을 사용하는 대신 max() 함수를 사용하여 간결하게 처리하는 방식은 면접에서 중요한 코드 최적화 포인트입니다.
• max() 함수: 두 값 중 더 큰 값을 반환하는 Python의 내장 함수입니다. 이는 코드 가독성을 높이면서 성능에도 영향을 미치지 않습니다.

7. Python 내장 함수:

• map() 함수: map()을 사용하여 리스트의 요소들을 일괄적으로 형변환하거나 변환 작업을 수행합니다. 면접에서 이러한 Python 내장 함수를 알고 있는지, 그리고 어떻게 효율적으로 사용하는지에 대해 질문할 수 있습니다.
• sys.stdin.read(): 많은 양의 입력을 효율적으로 처리하는 방법을 묻는 질문이 나올 수 있습니다. sys.stdin.read()는 입력이 많을 때 효율적이며, 이를 통해 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.

8. Edge Cases (경계 조건):

• 면접에서 자주 나오는 질문 중 하나는 경계 조건 처리입니다. 예를 들어:
  • N = 1일 때, 물건이 하나일 때의 동작
  • 모든 무게가 같은 경우
  • 물건의 개수가 많지만 무게가 0일 때
• 이런 경계 상황에 대해 코드가 어떻게 처리하는지 설명하고, 해당 상황에서 코드의 성능과 정확성을 유지하는 방법을 논의하는 것이 중요합니다.

9. 알고리즘의 유효성 검증(Algorithm Validation):

• 이 알고리즘이 주어진 문제에서 유효한 이유를 설명할 수 있어야 합니다. 왜 정렬을 사용하여 가장 큰 값부터 처리하는 방식이 유효한지, 그리고 왜 이 방식이 최적해를 보장하는지에 대해 설명할 수 있어야 합니다.

10. Big-O 표기법(Big-O Notation):

• 면접에서 코드를 작성한 후 시간 복잡도와 공간 복잡도를 Big-O 표기법으로 설명하는 것은 매우 중요합니다. 코드의 효율성을 Big-O로 설명하고, 이를 면접관에게 논리적으로 전달할 수 있어야 합니다.