๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ
Algorithm

[Algorithm] ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค Lv.1 : ํฐ์ผ“๋ชฌ

by ์ฝ”๋”ฉ๊ณต์ฑ… 2022. 12. 5.
๋ฐ˜์‘ํ˜•

ํฐ์ผ“๋ชฌ

๋‹น์‹ ์€ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์žก๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์˜ค๋žœ ์—ฌํ–‰ ๋์—, ํ™ ๋ฐ•์‚ฌ๋‹˜์˜ ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์— ๋„์ฐฉํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ™ ๋ฐ•์‚ฌ๋‹˜์€ ๋‹น์‹ ์—๊ฒŒ ์ž์‹ ์˜ ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์— ์žˆ๋Š” ์ด N ๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ ์ค‘์—์„œ N/2๋งˆ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ฐ€์ ธ๊ฐ€๋„ ์ข‹๋‹ค๊ณ  ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ™ ๋ฐ•์‚ฌ๋‹˜ ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์€ ์ข…๋ฅ˜์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฒˆํ˜ธ๋ฅผ ๋ถ™์—ฌ ๊ตฌ๋ถ„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๊ฐ™์€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์€ ๊ฐ™์€ ๋ฒˆํ˜ธ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์— ์ด 4๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์ด ์žˆ๊ณ , ๊ฐ ํฐ์ผ“๋ชฌ์˜ ์ข…๋ฅ˜ ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ [3๋ฒˆ, 1๋ฒˆ, 2๋ฒˆ, 3๋ฒˆ]์ด๋ผ๋ฉด ์ด๋Š” 3๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ๋‘ ๋งˆ๋ฆฌ, 1๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ, 2๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ๊ฐ€ ์žˆ์Œ์„ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋•Œ, 4๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ ์ค‘ 2๋งˆ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ ๋ฅด๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด 6๊ฐ€์ง€๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

1. ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ), ๋‘ ๋ฒˆ์งธ(1๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒ
2. ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ), ์„ธ ๋ฒˆ์งธ(2๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒ
3. ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ), ๋„ค ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒ
4. ๋‘ ๋ฒˆ์งธ(1๋ฒˆ), ์„ธ ๋ฒˆ์งธ(2๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒ
5. ๋‘ ๋ฒˆ์งธ(1๋ฒˆ), ๋„ค ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒ
6. ์„ธ ๋ฒˆ์งธ(2๋ฒˆ), ๋„ค ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒ

์ด๋•Œ, ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ๊ณผ ๋„ค ๋ฒˆ์งธ(3๋ฒˆ) ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ํ•œ ์ข…๋ฅ˜(3๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ๋‘ ๋งˆ๋ฆฌ)์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ๋งŒ ๊ฐ€์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ, ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐฉ๋ฒ•๋“ค์€ ๋ชจ๋‘ ๋‘ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ๊ฐ€์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์œ„ ์˜ˆ์‹œ์—์„œ ๊ฐ€์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํฐ์ผ“๋ชฌ ์ข…๋ฅ˜ ์ˆ˜์˜ ์ตœ๋Œ“๊ฐ’์€ 2๊ฐ€ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹น์‹ ์€ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ๊ฐ€์ง€๊ธธ ์›ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ์ตœ๋Œ€ํ•œ ๋งŽ์€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ํฌํ•จํ•ด์„œ N/2๋งˆ๋ฆฌ๋ฅผ ์„ ํƒํ•˜๋ ค ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. N๋งˆ๋ฆฌ ํฐ์ผ“๋ชฌ์˜ ์ข…๋ฅ˜ ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ ๋‹ด๊ธด ๋ฐฐ์—ด nums๊ฐ€ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋กœ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ, N/2๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• ์ค‘, ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ฐพ์•„, ๊ทธ๋•Œ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ ์ข…๋ฅ˜ ๋ฒˆํ˜ธ์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๋ฅผ return ํ•˜๋„๋ก solution ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์™„์„ฑํ•ด์ฃผ์„ธ์š”.


์ œํ•œ ์กฐ๊ฑด

* nums๋Š” ํฐ์ผ“๋ชฌ์˜ ์ข…๋ฅ˜ ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ ๋‹ด๊ธด 1์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
* nums์˜ ๊ธธ์ด(N)๋Š” 1 ์ด์ƒ 10,000 ์ดํ•˜์˜ ์ž์—ฐ์ˆ˜์ด๋ฉฐ, ํ•ญ์ƒ ์ง์ˆ˜๋กœ ์ฃผ์–ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค.
* ํฐ์ผ“๋ชฌ์˜ ์ข…๋ฅ˜ ๋ฒˆํ˜ธ๋Š” 1 ์ด์ƒ 200,000 ์ดํ•˜์˜ ์ž์—ฐ์ˆ˜๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค.
* ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์ด ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€์ธ ๊ฒฝ์šฐ์—๋„, ์„ ํƒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํฐ์ผ“๋ชฌ ์ข…๋ฅ˜ ๊ฐœ์ˆ˜์˜ ์ตœ๋Œ“๊ฐ’ ํ•˜๋‚˜๋งŒ return ํ•˜๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.


์ž…์ถœ๋ ฅ ์˜ˆ

์ž…์ถœ๋ ฅ ์˜ˆ #1
๋ฌธ์ œ์˜ ์˜ˆ์‹œ์™€ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ž…์ถœ๋ ฅ ์˜ˆ #2
6๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์ด ์žˆ์œผ๋ฏ€๋กœ, 3๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ๊ณจ๋ผ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ๊ณ ๋ฅด๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” 3๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ, 2๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ, 4๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ ๋ฅด๋ฉด ๋˜๋ฉฐ, ๋”ฐ๋ผ์„œ 3์„ return ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ž…์ถœ๋ ฅ ์˜ˆ #3
6๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์ด ์žˆ์œผ๋ฏ€๋กœ, 3๋งˆ๋ฆฌ์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ๊ณจ๋ผ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํฐ์ผ“๋ชฌ์„ ๊ณ ๋ฅด๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” 3๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ์™€ 2๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ๋‘ ๋งˆ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ ๋ฅด๊ฑฐ๋‚˜, ํ˜น์€ 3๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ๋‘ ๋งˆ๋ฆฌ์™€ 2๋ฒˆ ํฐ์ผ“๋ชฌ ํ•œ ๋งˆ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ ๋ฅด๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์ตœ๋Œ€ ๊ณ ๋ฅผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํฐ์ผ“๋ชฌ ์ข…๋ฅ˜์˜ ์ˆ˜๋Š” 2์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

nums result
[3,1,2,3] 2
[3,3,3,2,2,4] 3
[3,3,3,2,2,2] 2

๋ฌธ์ œ ํ’€์ด

nums ๋ฐฐ์—ด ์•ˆ์˜ ์ค‘๋ณต๋˜๋Š” ํฐ์ผ“๋ชฌ๋“ค์„ ์ œ๊ฑฐํ•˜๊ณ  ์ค‘๋ณต ์ œ๊ฑฐํ•œ ๋ฐฐ์—ด์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๊ฐ€ >=N2์ผ ๊ฒฝ์šฐ ๋‹ต์€ N2,

function solution(nums) {
    let answer = 0;
    let cnt = nums.length / 2;
    
    let arr = nums.filter((element, index) => {
        return nums.indexOf(element) === index;
    });
    
    if(arr.length >= cnt){
        answer = cnt;
    }else{
        answer = arr.length;
    }
    
    return answer;
}

๋‹ค๋ฅธ ํ’€์ด ๋ฐฉ์‹

const solution = nums => {
    let answer = [...new Set(nums)],
        limit = nums.length / 2;

    return answer.length > limit ? limit : answer.length;
}
๋ฐ˜์‘ํ˜•

๋Œ“๊ธ€


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๊ด‘๊ณ  ์ค€๋น„์ค‘์ž…๋‹ˆ๋‹ค.