코드 한 줄

이 문제는 가장 긴 공통된 접두사가 첫 단어라고 가정하고, 각 문자마다 모든 단어에 비교한다.

비교하는 방식은 단어의 같은 위치에 문자가 있는지 확인한다.

만약 문자가 다르거나, 문자가 없으면 현재의 문자 위치까지만 공통된 접두사이다.

int longestPrefixLength(String[] arr) {
    if (arr.length == 0) {
        return 0;
    }
    String max_prefix = arr[0];
    for (int i = 0; i < max_prefix.length(); i++) {
        char c = max_prefix.charAt(i);
        for (int j = 1; j < arr.length; j++) {
            if (i == arr[j].length() || arr[j].charAt(i) != c) {
                return i;  
            }
        }
    }
    return max_prefix.length();
}

이 문제는 “Quick Select”의 알고리즘을 사용하는 대표적인 문제이다.

Quick select는 퀵 정렬(quick sort)를 이용하는 알고리즘이다.

퀵 정렬의 pivot을 정하고 1차 정렬을 하면 pivot의 원소 위치는 최종 정렬된 배열의 위치가 된다.

이것을 이용하여 모든 배열을 정렬 하지 않고, pivot의 값을 비교하여, 찾는 값에 따라 pivot의 왼쪽이나 오른쪽만 정렬하는 알고리즘이다.

int quickselect(int[] arr, int k) {
    return quickselect(arr, 0, arr.length - 1, k - 1);
}

int quickselect(int[] arr, int first, int last, int k) {
    if (first <= last) {
        int pivot = partition(arr, first, last);
        if (pivot == k) {
            return arr[k];
        }
        if (pivot > k) {
            return quickselect(arr, first, pivot - 1, k);
        }
        return quickselect(arr, pivot + 1, last, k);
    }
    return Integer.MIN_VALUE;
}

int partition(int[] arr, int first, int last) {
    int pivot_spot = first;
    for (int i = first; i < last; i++) {
        if (arr[i] > arr[last]) {
            swap(arr, i, pivot_spot);
            pivot_spot++;
        }
    }
    swap(arr, pivot_spot, last);
    return pivot_spot;
}

void swap(int[] arr, int x, int y) {
    int tmp = arr[x];
    arr[x] = arr[y];
    arr[y] = tmp;
}

먼저, 본인은 다음과 같은 변수를 선언했다.

private int N;
private boolean tf;
private int cnt;

    while(collatz.tf) {
        collatz.cnt++;

        if(collatz.N % 2 == 0) {
            collatz.N = collatz.N / 2;
            System.out.println("[" + collatz.cnt + "] : " + collatz.N);
        } else {
            collatz.N = (collatz.N * 3) + 1;
            System.out.println("[" + collatz.cnt + "] : " + collatz.N);
        }

        if(collatz.N == 1) {
            collatz.tf = false;
        }
    }

반복문이 돌아갈 때마다 카운트를 증가하며, N에 대하여 짝수일 때, 홀수일 때마다 해당 작업을 하고 과정을 출력한다.

N이 1이 되면 while문을 빠져나오기 위해 tf에 false 값을 넣는다.

import java.util.Scanner;

public class Collatz {

    private int N;
    private boolean tf;
    private int cnt;

    public static void main(String[] args) {
        Collatz collatz = new Collatz();
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        collatz.tf = true;
        collatz.cnt = 0;

        System.out.print("콜라츠 추측 : ");
        collatz.N = sc.nextInt();

        while(collatz.tf) {
            collatz.cnt++;

            if(collatz.N % 2 == 0) {
                collatz.N = collatz.N / 2;
                System.out.println("[" + collatz.cnt + "] : " + collatz.N);
            } else {
                collatz.N = (collatz.N * 3) + 1;
                System.out.println("[" + collatz.cnt + "] : " + collatz.N);
            }

            if(collatz.N == 1) {
                collatz.tf = false;
                System.out.println("");
            }
        }
    }
}

이 문제는 해쉬맵(hashmap)을 써서 A의 문자를 B의 문자 매칭을 저장하면 된다.

A의 문자가 해쉬맵의 키로 있다면, B의 문자와 해쉬맵의 있는 값과 비교한다.

A의 문자가 해쉬맵의 키로 없다면, B의 문자가 해쉬맵의 값으로 있는지 확인하고 없으면 해쉬맵에 더해준다.

bool solve(String a, String b) {
    HashMap<char, char> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < a.length(); i++) {
        char c1 = a.charAt(i);
        char c2 = b.charAt(i);
        if (map.containsKey(c1)) {
            if (map.get(c1) != c2) {
                return false;
            }
        }
        else {
            if (map.containsValue(c2)) {
                return false;
            }
            map.put(c1, c2);
        }
    }
    return true;
}