타겟 넘버 파이썬: 효율적인 솔루션 찾기

프로그래머스 타겟 넘버 (Python) – BFS/DFS: 자세히 알아보기

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 주어진 n개의 음이 아닌 정수를 이용하여 타겟 넘버를 만드는 문제입니다. 숫자들의 순서는 바꿀 수 없고, 각 숫자에 더하기(+) 또는 빼기(-) 연산을 적용하여 타겟 넘버를 만들어야 합니다.

예를 들어, [1, 1, 1, 1, 1]라는 숫자 배열이 있고 타겟 넘버가 3이라고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 1 + 1 + 1 – 1 – 1 = 3 이라는 식으로 연산을 적용하면 타겟 넘버를 만들 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있지만, BFS (Breadth-First Search) 와 DFS (Depth-First Search) 알고리즘을 활용하는 것이 일반적입니다.

BFS는 탐색 시작점에서 가까운 노드부터 탐색하는 방식입니다. 마치 물이 퍼져나가는 모습과 비슷하다고 생각하면 이해가 쉽습니다. DFS는 탐색 시작점에서 한 방향으로 최대한 깊이 탐색하는 방식입니다. 마치 미로를 탐험하는 모습과 비슷하다고 생각하면 이해가 쉽습니다.

BFS 알고리즘을 이용한 풀이

BFS를 이용하여 타겟 넘버를 찾는 과정은 다음과 같습니다.

1. 초기 상태: 숫자 배열의 첫 번째 숫자를 더하거나 빼서 두 가지 상태를 만듭니다.
2. 큐 (Queue) 활용: 두 가지 상태를 큐에 넣습니다.
3. 큐에서 상태 꺼내기: 큐에서 상태를 하나 꺼냅니다.
4. 다음 상태 생성: 꺼낸 상태에 숫자 배열의 다음 숫자를 더하거나 빼서 두 가지 상태를 생성합니다.
5. 큐에 추가: 새롭게 생성된 두 가지 상태를 큐에 추가합니다.
6. 목표 확인: 생성된 상태가 타겟 넘버와 일치하면 카운트를 증가시킵니다.
7. 반복: 큐가 비워질 때까지 3~6번 과정을 반복합니다.

DFS 알고리즘을 이용한 풀이

DFS를 이용하여 타겟 넘버를 찾는 과정은 다음과 같습니다.

1. 초기 상태: 숫자 배열의 첫 번째 숫자를 더하거나 빼서 두 가지 상태를 만듭니다.
2. 재귀 호출: 두 가지 상태에 대해 숫자 배열의 다음 숫자를 더하거나 빼서 재귀적으로 DFS 함수를 호출합니다.
3. 목표 확인: 재귀 호출 과정에서 생성된 상태가 타겟 넘버와 일치하면 카운트를 증가시킵니다.

BFS와 DFS의 비교

BFS와 DFS는 탐색 방식이 다르기 때문에 장단점이 있습니다. BFS는 탐색 시작점에서 가까운 노드부터 탐색하기 때문에 모든 노드를 탐색할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면, DFS는 깊이 우선 탐색을 하기 때문에 메모리 사용량이 적고 빠르게 탐색할 수 있다는 장점이 있습니다.

프로그래머스 타겟 넘버 문제에서는 BFS와 DFS 모두 사용할 수 있지만, 문제의 특성상 BFS를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. BFS는 모든 경우의 수를 탐색하기 때문에 타겟 넘버를 찾을 확률이 높고, DFS는 깊이 우선 탐색을 하기 때문에 타겟 넘버를 찾지 못하고 시간 초과가 발생할 수 있습니다.

Python 코드 예시:

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0
queue = [(0, 0)] # (합계, 현재 인덱스)

while queue:
total, idx = queue.pop(0)

if idx == len(numbers): # 모든 숫자를 사용한 경우
if total == target:
answer += 1
continue

queue.append((total + numbers[idx], idx + 1))
queue.append((total – numbers[idx], idx + 1))

return answer
“`

주의사항:

BFS와 DFS는 탐색 방법이 다르기 때문에 코드 구현 방식도 다릅니다.
문제의 특성에 맞게 적절한 탐색 방법을 선택해야 합니다.
코드 작성 시 효율성을 고려해야 합니다.

[프로그래머스 타겟 넘버 문제](https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43165) 를 직접 풀어보면서 BFS와 DFS 알고리즘의 차이점과 장단점을 이해하는 것이 중요합니다.

프로그래머스 레벨 2의 타겟 넘버 문제를 BFS와 DFS를 이용해서 풀어봤어요. 아래 코드들은 모두 모든 테스트 케이스를 통과했답니다!

BFS와 DFS는 그래프 탐색 알고리즘의 대표적인 두 가지 방법이에요. BFS는 너비 우선 탐색으로, 시작 노드에서 가까운 노드부터 탐색하는 방식이고, DFS는 깊이 우선 탐색으로, 시작 노드에서 가능한 한 깊이 탐색하는 방식이죠. 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자 배열에서 각 숫자에 + 또는 – 연산을 적용하여 목표 숫자를 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제인데, 이 문제를 풀 때 BFS와 DFS를 활용하면 효과적으로 해결할 수 있어요.

BFS를 이용한 풀이에서는 숫자 배열을 탐색하며 각 숫자에 + 또는 – 연산을 적용하여 새로운 숫자를 생성하고, 이 숫자를 큐에 추가합니다. 그리고 큐에서 숫자를 하나씩 꺼내서 목표 숫자인지 확인하고, 목표 숫자가 아니라면 다시 + 또는 – 연산을 적용하여 새로운 숫자를 생성하고 큐에 추가합니다. 이 과정을 반복하며 모든 숫자를 탐색하면 됩니다.

DFS를 이용한 풀이에서는 숫자 배열을 탐색하며 각 숫자에 + 또는 – 연산을 적용하여 새로운 숫자를 생성하고, 이 숫자를 재귀 함수에 입력합니다. 재귀 함수는 생성된 숫자가 목표 숫자인지 확인하고, 목표 숫자가 아니라면 다시 + 또는 – 연산을 적용하여 새로운 숫자를 생성하고 재귀 함수를 호출합니다. 이 과정을 반복하며 모든 숫자를 탐색하면 됩니다.

BFS와 DFS는 각각 장단점을 가지고 있어요. BFS는 모든 노드를 균등하게 탐색하기 때문에 최단 경로를 찾는 데 유용하지만, 메모리 사용량이 많다는 단점이 있어요. 반면 DFS는 메모리 사용량이 적지만, 최단 경로를 찾는 데 적합하지 않다는 단점이 있죠. 타겟 넘버 문제에서는 최단 경로를 찾는 것이 목표가 아니기 때문에 BFS나 DFS 모두 사용 가능하지만, DFS가 더 효율적일 수 있습니다.

프로그래머스/파이썬 타겟 넘버 || DFS/BFS – 기록 남기기

타겟 넘버 문제는 주어진 숫자 배열 numbers와 target 숫자를 이용하여 숫자를 더하거나 빼서 target 숫자를 만드는 방법의 수를 찾는 문제입니다. 이 문제는 DFS(Depth-First Search)나 BFS(Breadth-First Search) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다.

DFS와 BFS 알고리즘을 사용하여 타겟 넘버 문제를 해결하기 위해서는 각 숫자를 더하거나 빼는 과정을 재귀 또는 반복적으로 수행해야 합니다. 이때, 현재까지 계산된 합계를 기록하여 다음 단계에서 사용해야 합니다.

DFS를 사용하는 경우, 숫자 배열을 순회하며 각 숫자에 대해 더하거나 빼는 두 가지 경우를 모두 시도합니다. 각 경우에 대해 현재까지 계산된 합계를 업데이트하고 다음 숫자를 처리하기 위해 재귀 함수를 호출합니다. 마지막 숫자까지 처리한 후, 현재까지 계산된 합계가 target 숫자와 일치하면 답을 1 증가시킵니다.

BFS를 사용하는 경우, 숫자 배열의 첫 번째 숫자를 더하거나 뺀 값을 시작점으로 하여 큐에 넣습니다. 큐에서 값을 하나씩 꺼내 현재까지 계산된 합계를 이용하여 다음 숫자를 더하거나 뺀 값을 다시 큐에 넣습니다. 큐가 비어질 때까지 이 과정을 반복합니다. 큐에서 꺼낸 값이 target 숫자와 일치하면 답을 1 증가시킵니다.

DFS와 BFS 모두 현재까지 계산된 합계를 기록하는 방법이 중요합니다. 이를 위해 재귀 함수의 인자 또는 큐에 넣는 값에 현재까지 계산된 합계를 포함시킬 수 있습니다.

예를 들어 숫자 배열이 [1, 1, 1, 1, 1]이고 target 숫자가 3이라고 가정해 보겠습니다.

DFS를 사용하는 경우, 첫 번째 숫자 1을 더하거나 빼는 두 가지 경우를 시도합니다.

1을 더하는 경우: 현재까지 계산된 합계는 1이 되고, 두 번째 숫자 1을 더하거나 빼는 두 가지 경우를 다시 시도합니다.
1을 빼는 경우: 현재까지 계산된 합계는 -1이 되고, 두 번째 숫자 1을 더하거나 빼는 두 가지 경우를 다시 시도합니다.

이처럼 DFS는 모든 가능한 경우를 순회하며 target 숫자를 만드는 방법을 찾습니다.

BFS를 사용하는 경우, 큐에 1과 -1을 넣고 시작합니다.

* 큐에서 1을 꺼내 두 번째 숫자 1을 더하거나 뺀 값인 2와 0을 큐에 넣습니다.
* 큐에서 -1을 꺼내 두 번째 숫자 1을 더하거나 뺀 값인 0과 -2를 큐에 넣습니다.

이처럼 BFS는 큐에 넣은 값들을 하나씩 꺼내 target 숫자를 만드는 방법을 찾습니다.

DFS와 BFS 모두 target 숫자를 만드는 모든 방법을 찾을 수 있습니다. 하지만 DFS는 재귀를 사용하기 때문에 코드가 간결하지만, 스택 오버플로우가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다. BFS는 반복을 사용하기 때문에 스택 오버플로우가 발생하지 않지만, 코드가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다.

결론적으로DFS와 BFS 모두 타겟 넘버 문제를 해결할 수 있는 효과적인 알고리즘입니다. 문제의 특성에 따라 적절한 알고리즘을 선택하여 사용해야 합니다.

프로그래머스의 “타겟 넘버” 문제는 주어진 숫자 배열 `numbers`와 목표 숫자인 `target`을 이용하여 숫자를 더하거나 빼서 `target`을 만드는 방법의 수를 찾는 문제입니다. 이 문제는 깊이 우선 탐색(DFS) 또는 너비 우선 탐색(BFS)을 사용하여 해결할 수 있습니다.

DFS를 사용하는 방법은 숫자 배열을 순회하면서 각 숫자에 대해 더하거나 빼는 두 가지 선택지를 고려하는 것입니다. 이를 통해 모든 가능한 조합을 탐색하여 `target`을 만드는 경우의 수를 계산합니다.

BFS를 사용하는 방법은 현재 상태에서 더하거나 빼는 연산을 수행하여 다음 상태를 생성하고, 이러한 상태들을 큐에 저장하는 방식입니다. 큐에서 상태를 하나씩 꺼내서 같은 방식으로 연산을 수행하여 새로운 상태를 생성하고 큐에 저장합니다. `target`을 만드는 경우의 수를 계산하기 위해 큐에서 `target`과 같은 상태를 만나면 카운트를 증가시킵니다.

이 두 가지 방법 모두 문제의 조건에 맞는 모든 가능한 조합을 탐색하여 `target`을 만드는 방법의 수를 계산하는 데 사용됩니다. 하지만 DFS는 깊이 우선으로 탐색을 수행하기 때문에 특정 경로를 따라 탐색하는 반면, BFS는 너비 우선으로 탐색을 수행하기 때문에 모든 경로를 동시에 탐색하는 특징이 있습니다. 따라서 DFS는 특정 경로를 따라 탐색하는 것이 중요한 경우에 유용하며, BFS는 모든 가능한 경로를 탐색해야 하는 경우에 유용합니다.

이 문제를 해결하는 데 사용되는 DFS와 BFS 알고리즘은 여러 가지 문제 해결에 사용되는 기본적인 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘을 이해하고 활용하면 다른 문제 해결에도 도움이 될 수 있습니다.

프로그래머스 타겟 넘버 – 파이썬(python) 문제 풀이: 백트래킹 활용하기

“프로그래머스 타겟 넘버” 문제는 주어진 숫자 배열에서 덧셈과 뺄셈 연산을 적용하여 특정 목표 값을 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제입니다. 이 문제를 해결하는 데 유용한 알고리즘 중 하나가 바로 백트래킹입니다.

백트래킹은 모든 가능한 경우를 탐색하면서 조건에 맞는 해답을 찾는 알고리즘입니다. 문제의 핵심은 각 숫자에 대해 덧셈 또는 뺄셈을 선택하는 모든 가능한 조합을 시도하고, 목표 값을 만드는 조합의 개수를 세는 것입니다.

예를 들어, 숫자 배열 [1, 1, 1, 1, 1]과 목표 값 3이 주어졌다고 가정해 보겠습니다.

* 1번째 숫자에 대해 덧셈 또는 뺄셈을 선택합니다 (1 또는 -1).
* 2번째 숫자에 대해 덧셈 또는 뺄셈을 선택합니다 (1 또는 -1).
* …
* 5번째 숫자에 대해 덧셈 또는 뺄셈을 선택합니다 (1 또는 -1).

각 숫자에 대해 두 가지 선택지를 가지므로 총 2^5 = 32가지 경우의 수가 존재합니다. 백트래킹은 이러한 모든 경우를 탐색하여 목표 값 3을 만드는 조합을 찾습니다.

파이썬 코드를 사용하여 백트래킹을 구현하면 다음과 같습니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer

if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer
“`

코드 설명:

dfs(index, sum): 백트래킹 함수. index는 현재 처리하는 숫자의 인덱스, sum은 현재까지의 합을 나타냅니다.
nonlocal answer: answer 변수는 외부 함수에서 선언되었지만, 내부 함수에서도 값을 변경해야 하므로 nonlocal 키워드를 사용하여 선언합니다.
if index == len(numbers):: 모든 숫자를 처리했을 경우 (index가 배열의 길이와 같을 경우)
if sum == target: 현재까지의 합이 목표 값과 같으면 answer를 1 증가시킵니다.
return: 함수 종료.
dfs(index + 1, sum + numbers[index]): 다음 숫자에 대해 덧셈을 선택하여 재귀적으로 호출.
dfs(index + 1, sum – numbers[index]): 다음 숫자에 대해 뺄셈을 선택하여 재귀적으로 호출.

이 코드는 모든 가능한 조합을 탐색하여 목표 값을 만드는 조합의 개수를 세는 백트래킹 알고리즘을 구현한 것입니다.

프로그래머스 타겟 넘버 문제를 파이썬으로 풀어보겠습니다! 이 문제는 레벨 2로 분류되어 있으며, DFS와 BFS를 이용하여 해결할 수 있습니다. 문제 자체는 완전 탐색 방식으로 구현될 수 있습니다.

DFS (Depth-First Search)는 깊이 우선 탐색으로, 트리나 그래프에서 한 노드를 시작으로 하여 해당 노드의 자식 노드를 모두 방문하고, 다시 그 자식 노드의 자식 노드를 방문하는 방식입니다. 즉, 한 갈래의 경로를 끝까지 탐색한 후 다른 갈래를 탐색하는 방식입니다. 반면 BFS (Breadth-First Search)는 너비 우선 탐색으로, 트리나 그래프에서 한 노드를 시작으로 하여 해당 노드의 모든 자식 노드를 먼저 방문하고, 그 다음에 그 자식 노드들의 자식 노드들을 방문하는 방식입니다. 즉, 같은 레벨에 있는 노드들을 먼저 모두 방문한 후 다음 레벨의 노드들을 방문하는 방식입니다.

타겟 넘버 문제는 주어진 숫자들을 이용하여 더하거나 빼서 목표 숫자를 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제입니다. 이때, DFS 또는 BFS를 이용하여 숫자들을 조합하여 목표 숫자를 만들 수 있는 모든 경우를 탐색합니다. 예를 들어, 숫자 [1, 1, 1, 1, 1]이 주어지고 목표 숫자가 3일 때, DFS 또는 BFS를 이용하여 다음과 같은 모든 경우를 탐색할 수 있습니다.

* 1 + 1 + 1 = 3
* 1 + 1 – 1 + 1 = 3
* 1 – 1 + 1 + 1 = 3
* 1 – 1 – 1 + 1 + 1 = 3

이러한 모든 경우를 탐색하여 목표 숫자를 만드는 경우의 수를 세면 됩니다.

다음은 타겟 넘버 문제를 DFS와 BFS를 이용하여 해결한 파이썬 코드 예시입니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer

# Example Usage
numbers = [1, 1, 1, 1, 1] target = 3
result = solution(numbers, target)
print(f”Target Number: {target}”)
print(f”Number of combinations: {result}”)
“`

위 코드는 DFS를 이용하여 타겟 넘버 문제를 해결하는 코드입니다. `dfs` 함수는 재귀 함수로, 현재 인덱스 `index`와 현재까지의 합 `sum`을 입력받아 다음 인덱스로 이동하면서 더하거나 빼는 연산을 수행합니다. `index`가 `numbers`의 길이와 같아지면 현재까지의 합이 목표 숫자와 일치하는지 확인하고, 일치하면 `answer`를 1 증가시킵니다.

BFS를 이용한 코드는 다음과 같습니다.

“`python
from collections import deque

def solution(numbers, target):
answer = 0
queue = deque([(0, 0)]) # (index, sum) 튜플을 담는 큐

while queue:
index, sum = queue.popleft()
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
else:
queue.append((index + 1, sum + numbers[index]))
queue.append((index + 1, sum – numbers[index]))

return answer

# Example Usage
numbers = [1, 1, 1, 1, 1] target = 3
result = solution(numbers, target)
print(f”Target Number: {target}”)
print(f”Number of combinations: {result}”)
“`

위 코드는 BFS를 이용하여 타겟 넘버 문제를 해결하는 코드입니다. `queue`를 이용하여 현재 인덱스와 현재까지의 합을 저장하고, 큐에서 하나씩 꺼내 다음 인덱스로 이동하면서 더하거나 빼는 연산을 수행합니다. 인덱스가 `numbers`의 길이와 같아지면 현재까지의 합이 목표 숫자와 일치하는지 확인하고, 일치하면 `answer`를 1 증가시킵니다.

위 코드들은 DFS와 BFS를 이용하여 타겟 넘버 문제를 해결하는 간단한 예시입니다. 실제로는 더 복잡한 문제 상황에 맞게 코드를 수정해야 할 수 있습니다.

DFS와 BFS는 모두 완전 탐색 기법이며, 문제에 따라 어떤 방법이 더 적합한지 판단하여 사용해야 합니다. DFS는 깊이 우선 탐색으로, 한 갈래의 경로를 끝까지 탐색한 후 다른 갈래를 탐색하는 방식으로, 메모리 사용량이 적지만 시간 복잡도가 높습니다. BFS는 너비 우선 탐색으로, 같은 레벨에 있는 노드들을 먼저 모두 방문한 후 다음 레벨의 노드들을 방문하는 방식으로, 시간 복잡도가 낮지만 메모리 사용량이 많습니다. 따라서 문제의 특성에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

프로그래머스 타겟 넘버(python/java) – 기록을 합시다.

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 주어진 배열의 순서를 바꾸지 않고, + 또는 – 를 이용하여 주어진 숫자(타겟 넘버)를 만들 수 있는 경우의 수를 찾는 문제입니다.

예를 들어, 배열이 [1, 1, 1, 1, 1]이고 타겟 넘버가 3이라면, 다음과 같은 경우의 수를 찾아야 합니다.

+1 +1 +1 -1 -1 = 3
+1 +1 -1 +1 -1 = 3
+1 -1 +1 +1 -1 = 3
+1 -1 +1 -1 +1 = 3
-1 +1 +1 +1 -1 = 3
-1 +1 +1 -1 +1 = 3
-1 +1 -1 +1 +1 = 3

이 문제를 해결하기 위해서는 재귀 함수를 사용하는 것이 효과적입니다. 재귀 함수는 함수 내에서 자기 자신을 호출하는 함수를 말합니다. 이 경우, 배열의 각 원소에 대해 + 또는 – 를 적용하여 재귀적으로 호출하며, 타겟 넘버에 도달하면 카운트를 증가시키는 방식으로 문제를 해결할 수 있습니다.

파이썬 코드는 다음과 같습니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer
“`

자바 코드는 다음과 같습니다.

“`java
class Solution {
public int solution(int[] numbers, int target) {
int answer = 0;

dfs(numbers, target, 0, 0);
return answer;
}

private void dfs(int[] numbers, int target, int index, int sum) {
if (index == numbers.length) {
if (sum == target) {
answer++;
}
return;
}

dfs(numbers, target, index + 1, sum + numbers[index]);
dfs(numbers, target, index + 1, sum – numbers[index]);
}
}
“`

dfs 함수는 배열의 인덱스와 현재까지의 합을 입력받아 재귀적으로 호출됩니다. 인덱스가 배열의 길이와 같아지면 현재 합이 타겟 넘버와 일치하는지 확인하고, 일치하면 카운트를 증가시킵니다. 그렇지 않으면, 다음 인덱스에 대해 현재 합에 + 또는 – 를 적용하여 재귀적으로 호출합니다.

핵심은 재귀 함수를 이용하여 모든 경우의 수를 탐색하고, 각 경우의 수에 대해 타겟 넘버와 일치하는지 확인하는 것입니다.

이 문제는 재귀 함수를 이용하여 문제를 해결하는 좋은 연습 문제입니다.

프로그래머스/Python] 타겟 넘버 – 코딩 기록 저장소 – 티스토리

프로그래머스에서 “타겟 넘버” 문제는 주어진 숫자 배열 `numbers`와 목표 숫자 `target`을 사용하여 `numbers`의 숫자들을 적절히 더하거나 빼서 `target`을 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제입니다.

예를 들어, `numbers`가 `[1, 1, 1, 1, 1]`이고 `target`이 `3`이라고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 다음과 같은 방법으로 `target`을 만들 수 있습니다.

* `1 + 1 + 1 = 3`
* `1 + 1 – 1 + 1 = 3`
* `1 – 1 + 1 + 1 = 3`
* `1 – 1 – 1 + 1 + 1 = 3`

따라서 이 경우 `target`을 만들 수 있는 방법의 수는 총 4가지입니다.

“타겟 넘버” 문제를 풀기 위해서는 재귀 함수를 사용하는 것이 일반적입니다. 재귀 함수를 사용하면 각 숫자에 대해 더하거나 빼는 두 가지 경우를 모두 고려하여 모든 가능한 경우를 탐색할 수 있습니다.

재귀 함수를 작성할 때 주의해야 할 점은 다음과 같습니다.

기저 사례: 재귀 함수가 더 이상 호출되지 않고 종료되는 조건을 명확히 정의해야 합니다.
재귀 호출: 재귀 함수 내에서 자신을 다시 호출하여 문제를 작은 부분으로 나눠 해결해야 합니다.
반환 값: 재귀 함수는 문제의 해결 결과를 반환해야 합니다.

“타겟 넘버” 문제는 재귀 함수를 활용하여 해결할 수 있는 좋은 연습 문제입니다. 재귀 함수의 기본 개념과 작동 방식을 이해하고, 문제를 작은 부분으로 나눠 해결하는 방법을 익힐 수 있을 것입니다.

다음은 Python으로 작성한 “타겟 넘버” 문제의 해결 코드 예시입니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer

“`

코드 해설

* `solution(numbers, target)` 함수는 `numbers` 배열과 `target` 값을 입력받아 `target`을 만들 수 있는 방법의 수를 반환합니다.
* `dfs(index, sum)` 함수는 재귀 함수로, `index`는 현재 처리 중인 숫자의 인덱스를 나타내고 `sum`은 현재까지 더해진 값을 나타냅니다.
* `index`가 `numbers` 배열의 길이와 같으면 재귀 호출이 종료됩니다.
* `sum`이 `target`과 같으면 `answer`를 1 증가시킵니다.
* `dfs(index + 1, sum + numbers[index])`와 `dfs(index + 1, sum – numbers[index])`를 통해 현재 숫자를 더하거나 빼는 두 가지 경우를 모두 탐색합니다.

“타겟 넘버” 문제를 통해 재귀 함수의 사용법과 문제 해결 전략을 익히고, 프로그래밍 실력을 향상시키길 바랍니다.

프로그래머스 타겟 넘버: DFS/BFS를 활용한 솔루션 탐색

프로그래머스는 개발자들에게 인기 있는 알고리즘 문제 해결 플랫폼입니다. 특히, “타겟 넘버” 문제는 DFS/BFS 알고리즘을 활용하여 풀 수 있는 대표적인 문제로 꼽히며, 개발자들의 문제 해결 능력과 알고리즘 이해도를 평가하는 데 자주 사용됩니다.

이 글에서는 “타겟 넘버” 문제를 DFS/BFS를 이용하여 해결하는 방법을 살펴보고, 실제 코드를 통해 이해를 돕겠습니다.

문제 정의

“타겟 넘버” 문제는 주어진 숫자 배열 `numbers`와 목표 값 `target`이 주어졌을 때, 배열의 각 숫자에 `+` 또는 `-` 연산을 적용하여 목표 값을 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제입니다. 예를 들어, `numbers = [1, 1, 1, 1, 1]`이고 `target = 3`이라면, 다음과 같은 경우의 수가 존재합니다.

* `+1 +1 +1 -1 -1 = 3`
* `+1 +1 -1 +1 -1 = 3`
* `+1 -1 +1 +1 -1 = 3`
* `-1 +1 +1 +1 -1 = 3`
* `-1 +1 +1 -1 +1 = 3`

따라서 이 경우에는 총 5가지 경우의 수가 있습니다.

DFS/BFS를 이용한 해결 방식

DFS/BFS는 트리나 그래프 데이터 구조를 탐색하는 데 자주 사용되는 알고리즘입니다. “타겟 넘버” 문제에서 DFS/BFS를 사용하는 이유는 각 숫자에 `+` 또는 `-` 연산을 적용하는 것이 마치 트리의 노드를 탐색하는 것과 유사하기 때문입니다.

DFS는 깊이 우선 탐색으로, 현재 노드에서 가능한 모든 자식 노드를 탐색한 후 다음 노드를 탐색하는 방식입니다. BFS는 너비 우선 탐색으로, 현재 노드의 모든 자식 노드를 먼저 탐색하고, 그 다음 레벨의 노드를 탐색하는 방식입니다.

“타겟 넘버” 문제에서 DFS/BFS를 적용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 루트 노드는 숫자 배열의 첫 번째 숫자를 의미하며, 이 숫자에 `+` 또는 `-` 연산을 적용하여 두 개의 자식 노드를 생성합니다.
2. 자식 노드는 각각 `+` 연산을 적용한 값과 `-` 연산을 적용한 값을 가집니다.
3. 재귀적으로 자식 노드를 탐색하며, 현재 노드의 값과 목표 값이 일치하면 경우의 수를 1 증가시킵니다.
4. 모든 노드를 탐색할 때까지 1~3 과정을 반복합니다.

코드 예시

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return
dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer
“`

위 코드에서

* `dfs` 함수는 재귀 함수로, 현재 노드의 인덱스와 현재까지의 합계를 입력으로 받습니다.
* `index == len(numbers)` 조건은 모든 숫자를 탐색했는지 확인합니다.
* `sum == target` 조건은 목표 값과 일치하는 경우 경우의 수를 1 증가시킵니다.
* `dfs(index + 1, sum + numbers[index])`와 `dfs(index + 1, sum – numbers[index])`는 각각 `+` 연산을 적용한 자식 노드와 `-` 연산을 적용한 자식 노드를 탐색하는 재귀 호출입니다.

결론

DFS/BFS 알고리즘을 이해하고, 이를 “타겟 넘버” 문제에 적용하는 방법을 익히면 문제 해결 능력을 향상시키고 알고리즘에 대한 이해를 넓힐 수 있습니다. 프로그래머스와 같은 알고리즘 문제 해결 플랫폼을 활용하여 다양한 문제를 풀어보고, DFS/BFS 알고리즘의 활용 범위를 넓혀나가는 것을 추천합니다.

프로그래머스 타겟 넘버 파이썬 풀이: 효율적인 탐색 전략

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자 배열에서 덧셈과 뺄셈을 적절히 사용하여 타겟 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 찾는 문제입니다.

이 문제를 해결하는 데 있어 가장 중요한 것은 모든 경우의 수를 효율적으로 탐색하는 것입니다. 숫자 배열의 크기가 최대 20개로 주어지기 때문에, 모든 숫자에 대해 덧셈 또는 뺄셈을 적용할 수 있는 경우의 수는 2^20 가지가 됩니다.

이처럼 엄청난 경우의 수를 일일이 계산하는 것은 매우 비효율적입니다. 하지만 걱정하지 마세요! 재귀 함수를 사용하면 이 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.

재귀 함수는 자신을 다시 호출하는 함수입니다. 타겟 넘버 문제에서 재귀 함수는 숫자 배열의 각 원소에 대해 덧셈 또는 뺄셈을 적용하고, 그 결과를 다시 재귀적으로 계산하는 방식으로 모든 경우의 수를 탐색합니다.

예를 들어 숫자 배열이 [1, 2, 3]이고 타겟 넘버가 4인 경우, 재귀 함수는 다음과 같은 과정을 거칩니다.

1. 첫 번째 숫자 1에 대해 덧셈과 뺄셈을 적용합니다.
* 1 + 1 = 2
* 1 – 1 = 0
2. 두 번째 숫자 2에 대해 덧셈과 뺄셈을 적용합니다.
* 2 + 2 = 4
* 2 – 2 = 0
* 0 + 2 = 2
* 0 – 2 = -2
3. 세 번째 숫자 3에 대해 덧셈과 뺄셈을 적용합니다.
* 4 + 3 = 7
* 4 – 3 = 1
* 2 + 3 = 5
* 2 – 3 = -1
* -2 + 3 = 1
* -2 – 3 = -5

위 과정에서 타겟 넘버 4를 만들 수 있는 경우의 수는 1가지입니다. 이처럼 재귀 함수는 숫자 배열의 각 원소에 대해 덧셈과 뺄셈을 적용하고, 그 결과를 다시 재귀적으로 계산하여 모든 경우의 수를 효율적으로 탐색합니다.

핵심은 재귀 함수를 통해 모든 경우의 수를 효율적으로 탐색하여 타겟 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 정확하게 계산하는 것입니다.

다음은 타겟 넘버 문제를 해결하는 재귀 함수의 예시입니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer

“`

해당 코드에서 `dfs` 함수는 재귀 함수로, `index`는 현재 탐색 중인 숫자의 인덱스, `sum`은 현재까지 계산된 합을 나타냅니다. `dfs` 함수는 `index`가 숫자 배열의 길이와 같아질 때까지, 즉 모든 숫자를 탐색할 때까지 재귀적으로 호출됩니다.

재귀 함수를 이용하여 효율적으로 모든 경우의 수를 탐색하면 타겟 넘버 문제를 해결할 수 있습니다.