99클럽 코테 스터디 7일차 TIL / 완전탐색

✏️ 문제

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/84512

 

사전에 알파벳 모음 'A', 'E', 'I', 'O', 'U'만을 사용하여 만들 수 있는, 길이 5 이하의 모든 단어가 수록되어 있습니다. 사전에서 첫 번째 단어는 "A"이고, 그다음은 "AA"이며, 마지막 단어는 "UUUUU"입니다. 단어 하나 word가 매개변수로 주어질 때, 이 단어가 사전에서 몇 번째 단어인지 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

 

제한사항

• word의 길이는 1 이상 5 이하입니다.
• word는 알파벳 대문자 'A', 'E', 'I', 'O', 'U'로만 이루어져 있습니다.

 

🤖 입출력 예시

 

🧐 난이도/소요 시간

✅ 난이도: 프로그래머스 Level.2

✅ 소요 시간: 23분 45초

✅ 권장 시간: 1시간 15분

 

💡 풀이

1) 문제 유형 파악

 

완전탐색으로 풀 수 있는 문젠데 완전탐색 돌리는 방법도 여러가지가 있기 때문에 어떤 방법으로 풀지 고민해보았다.

 

2) 아이디어 흐름

① 중복순열?

첫 번째로 떠오른 아이디어는 중복순열을 쓰는 것이었다. 길이 1~5까지 가능한 모든 단어를 만들고 정렬해준 뒤 주어진 단어 word의 인덱스+1을 출력해주면 끝나는 방법이다. 파이썬에서 제공하는 itertools.product(~)를 사용하면 중복순열을 쉽게 구현할 수 있다.

 

단어 길이가 최대 5이고 모음 5개만 활용하는 문제라 중복순열로도 무난하게 통과될 것 같다. 하지만 파이썬 내장 라이브러리를 쓰지 않고 직접 구현해서 문제를 풀고 싶었기 때문에 이 방법은 일단 PASS!

 

② BFS? DFS?

그 다음으로 떠올린 방법은 대표적인 완전탐색 방법인 BFS와 DFS다. 내가 손에 익은 방식이 BFS라 BFS 방식으로 풀어보기로 했다.

 

③ BFS 기본 틀 구상

개인적으로 BFS의 핵심은 '큐에 적절한 값을 넣을 수 있는지/큐에서 pop한 값을 잘 활용할 수 있는지'라고 생각한다. 이 두 가지를 신경 쓰면서 오늘자 문제에 맞는 BFS 기본 틀을 생각해봤다.

 

Step. 1: queue 초기값 설정

❎ deque(["A"])

처음에는 큐에 A만 추가해둔 상태로 while문을 돌면서 완전탐색을 수행했는데 이 경우 E, I, O, U로 시작하는 단어가 아예 나올 수가 없다는 걸 깨달았다. 

 

✅ deque(["A", "E", "I", "O", "U"])

첫 번째 방법이 잘못됐음을 깨닫고 E, I, O, U로 시작하는 단어를 어떻게 만들 수 있을지 고민하다가 한 글자 알파벳만 큐에 미리 저장해두면 되겠구나 싶었다. 이 방식을 사용하면 큐에서 순서대로 pop하는 과정을 통해 A 이외의 모음 알파벳으로 시작하는 단어도 자연스럽게 만들어질 수 있다.

 

Step. 2: 단어 집합 초기값 설정

✅ 단어 집합 = 방문 처리용 리스트 역할

BFS나 DFS로 문제를 풀 때 boolean 자료형으로 정의되는 방문 처리 리스트는 필수이다. 하지만 저 방식은 이 문제에서 그대로 사용하기에는 어려움이 있어 보였기 때문에 단어를 저장해둘 집합을 정의해줬다.

 

현재 단어가 이미 만들어진 단어인지 아닌지 확인하는 과정에서 리스트보다 집합이 좀 더 빠르게 처리되지 않을까? 하는 마음에서 set()을 사용했다.

 

Step. 3: 단어 만들기

이제 큐에서 알파벳을 하나씩 꺼내고 "AEIOU"를  for문 돌면서 큐에서 꺼낸 알파벳에 이어 붙여준다. 새롭게 만들어진 단어 길이가 5 이하일 때만 단어 집합에 이미 있는 단어인지 확인하고 없을 경우에는 큐에 넣어 계속 탐색해나간다.

 

3) 구현

from collections import deque

def solution(word):
    answer = 0
    
    queue = deque(["A", "E", "I", "O", "U"])
    
    word_set = set()
    
    for char in "AEIOU":
        word_set.add(char)
    
    while queue:
        curr_word = queue.popleft()
        
        for char in "AEIOU":
            make_word = curr_word+char
            
            if len(make_word) <= 5:
                if make_word not in word_set:
                    word_set.add(make_word)
                    queue.append(make_word)
    
    word_list = sorted(list(word_set))
    
    return word_list.index(word)+1

 

4) 어려웠던 점/배운 점

🚨 어려웠던 점

• 없음

❗ 배운 점

• BFS/DFS 문제 풀이를 할 때 방문 처리는 무조건 bool형 리스트야! 이게 아니라 문제 상황에 맞게 방문 처리 역할을 수행할 수 있는 리스트를 스스로 정의하는 것도 중요하다.