[ 프로그래머스 - 2019 카카오 공채 ] 후보키 ( 자바, DFS )

HashSet selects[ 프로그래머스 - 2019 카카오 공채 ] 후보키 ( java, DFS ) 

프렌즈대학교 컴퓨터공학과 조교인 제이지는 네오 학과장님의 지시로, 학생들의 인적사항을 정리하는 업무를 담당하게 되었다.

그의 학부 시절 프로그래밍 경험을 되살려, 모든 인적사항을 데이터베이스에 넣기로 하였고, 이를 위해 정리를 하던 중에 후보키(Candidate Key)에 대한 고민이 필요하게 되었다.

후보키에 대한 내용이 잘 기억나지 않던 제이지는, 정확한 내용을 파악하기 위해 데이터베이스 관련 서적을 확인하여 아래와 같은 내용을 확인하였다.

관계 데이터베이스에서 릴레이션(Relation)의 튜플(Tuple)을 유일하게 식별할 수 있는 속성(Attribute) 또는 속성의 집합 중, 다음 두 성질을 만족하는 것을 후보 키(Candidate Key)라고 한다.
유일성(uniqueness) : 릴레이션에 있는 모든 튜플에 대해 유일하게 식별되어야 한다.
최소성(minimality) : 유일성을 가진 키를 구성하는 속성(Attribute) 중 하나라도 제외하는 경우 유일성이 깨지는 것을 의미한다. 즉, 릴레이션의 모든 튜플을 유일하게 식별하는 데 꼭 필요한 속성들로만 구성되어야 한다.
제이지를 위해, 아래와 같은 학생들의 인적사항이 주어졌을 때, 후보 키의 최대 개수를 구하라.

위의 예를 설명하면, 학생의 인적사항 릴레이션에서 모든 학생은 각자 유일한 학번을 가지고 있다. 따라서 학번은 릴레이션의 후보 키가 될 수 있다.
그다음 이름에 대해서는 같은 이름(apeach)을 사용하는 학생이 있기 때문에, 이름은 후보 키가 될 수 없다. 그러나, 만약 [이름, 전공]을 함께 사용한다면 릴레이션의 모든 튜플을 유일하게 식별 가능하므로 후보 키가 될 수 있게 된다.
물론 [이름, 전공, 학년]을 함께 사용해도 릴레이션의 모든 튜플을 유일하게 식별할 수 있지만, 최소성을 만족하지 못하기 때문에 후보 키가 될 수 없다.
따라서, 위의 학생 인적사항의 후보키는 학번, [이름, 전공] 두 개가 된다.

릴레이션을 나타내는 문자열 배열 relation이 매개변수로 주어질 때, 이 릴레이션에서 후보 키의 개수를 return 하도록 solution 함수를 완성하라.

제한사항
 - relation은 2차원 문자열 배열이다.
 - relation의 컬럼(column)의 길이는 1 이상 8 이하이며, 각각의 컬럼은 릴레이션의 속성을 나타낸다.
 - relation의 로우(row)의 길이는 1 이상 20 이하이며, 각각의 로우는 릴레이션의 튜플을 나타낸다.
 - relation의 모든 문자열의 길이는 1 이상 8 이하이며, 알파벳 소문자와 숫자로만 이루어져 있다.
 - relation의 모든 튜플은 유일하게 식별 가능하다.(즉, 중복되는 튜플은 없다.)

 

 

 

출처: 프로그래머스 코딩 테스트 연습, https://tech.kakao.com/2018/09/21/kakao-blind-recruitment-for2019-round-1/

2019 카카오 신입 공채 1차 코딩 테스트 문제 해설

정답률: 16.09% 

 

핵심 (DFS) 

이 문제는 2가지 방식으로 풀 수 있다. DFS 또는 Bit mask.

만약, column길이가 더 길었다면 DFS로 못 푸는 문제. (그래서 프로그래머스는 level 2에 둔건가 )

 

bit mask 풀이법

https://keepgoing0328.tistory.com/entry/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4-2019-%EC%B9%B4%EC%B9%B4%EC%98%A4-%EA%B3%B5%EC%B1%84-%ED%9B%84%EB%B3%B4%ED%82%A4-%EC%9E%90%EB%B0%94-bitmask

[ 프로그래머스 - 2019 카카오 공채 ] 후보키 ( 자바, bitmask )

 

 

우선 DFS 풀이

 

1. DFS로 모든 부분 집합 하나씩 구하기 
   select(pos): column에서 pos 번째를 부분 집합에 포함시키거나 시키지 않는다.
   그리고 select(pos+1) 호출
   
   
2. DFS에서 pos == column 길이라면, 재귀 끝에서 하나의 부분 집합이 완성.
   => 만들어진 부분 집합이 candidate key를 포함하면 안 된다. 
   부분 집합이 점점 늘어나는 형태로 경우를 만들기 때문
   ex 후보키: {0}, 구한 값 :{0, 1} 이럼 안 됨
   
   
3. 이제 다른 데이터를 중복 없이 구분할 수 있는지 검사
   통과? candidate key에 추가! 

 

 

추가적으로 더 궁금한 점 있으면 댓글 달아주세요

 

 

코드

import java.util.*;
class Solution {
    public int solution(String[][] relation) {
            candidates = new ArrayList<HashSet<Integer>>();
        
        select(0, new HashSet<Integer>(), relation);
        return candidates.size();
    }
    
    static ArrayList<HashSet<Integer>> candidates;
 
    // select() : column에 대한 모든 부분 집합을 만든다. 하나의 부분 집합(selects)이 만들어지면, 후보키인지 검사 후 candidates에 추가한다. 
    // column에서 pos 번째 열, selects: dfs에서 만들어지는 부분 집합
    static void select(int pos, HashSet<Integer> selects, String[][] relation) {
        
        if(pos == relation[0].length ) {
 
            // 만들어진 selects가 다른 후보키를 포함하나 
            for(int i = 0 ; i < candidates.size(); i++) {
                if(selects.containsAll(candidates.get(i))) {
                    return;
                }
            }
            
            // selects가 유일성을 만족하나 
            HashSet<String> sets = new HashSet<String>();
            for(int row = 0 ; row < relation.length ; row++) {
                String temp = "";
                for (int col : selects) {
                    temp += relation[row][col] + ",";
                }
                if(sets.contains(temp)) {
                    return;
                }
                sets.add(temp);
            }
            
            // 추가! 
            candidates.add(selects);
            return;
        }
        
        // call by value 이기 때문에 copy, copy2 
        HashSet<Integer> copy = new HashSet<Integer>();
        HashSet<Integer> copy2 = new HashSet<Integer>();
        for (Integer val : selects) {
            copy.add(val);
            copy2.add(val);
        }
        
        select(pos+1, copy2, relation);
        copy.add(pos);
        select(pos+1, copy, relation);
        
        
    }
}