[코딩 알고리즘] 🚀 투 포인터 기법(Two-Pointer)으로 코딩 인터뷰 정복하기!

안녕하세요, 개발자 여러분! 🌟 코딩 인터뷰에서 빠질 수 없는 배열 문제, 어떻게 효과적으로 해결하고 계신가요? 오늘은 바로 그 답을 드리기 위해 '투 포인터(Two-Pointer) 기법'에 대해 알아볼 거예요. 간단하면서도 강력한 이 기법으로 복잡한 배열 문제를 어떻게 신속하고 우아하게 풀 수 있는지, 함께 살펴보겠습니다! 🧐🔍

 

 

투포인터 기법

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투 포인터 기법의 이해와 활용 🔍

 

투 포인터 기법의 개념

 

배열을 순회하며 문제를 해결하기 위해 두 개의 포인터를 사용하는 방법입니다. 보통 하나는 배열의 시작점에, 다른 하나는 끝점에 두거나 같은 지점에서 출발해 다른 방향으로 이동시키기도 해요.

 

투 포인터 기법

 

 

투 포인터 기법의 다양한 활용

투 포인터 기법에는 여러 변형이 있어서, 문제의 종류에 따라 가장 적합한 방법을 선택할 수 있습니다. 각각의 방법은 배열이나 연결 리스트 등 다양한 데이터 구조에서 특정 조건을 만족하는 요소를 찾거나, 문제를 효율적으로 해결하는 데 사용됩니다.

 

1. 클래식 투 포인터👥: 배열의 서로 다른 두 위치에서 출발하여 중앙으로 움직이며 원하는 조건에 맞는 원소 쌍을 찾는 전통적인 방법입니다. 예를 들어, 오름차순으로 정렬된 배열에서 두 수의 합이 특정 값을 만족하는 쌍을 찾을 때 유용하죠.
2. 빠르고 느린 포인터🏃‍♂️🚶‍♂️: 같은 지점에서 시작하지만 서로 다른 속도로 움직이는 포인터를 사용합니다. 이 방식은 연결 리스트에서 루프를 찾거나 중간 지점을 찾는 데 효과적입니다. '빠른 포인터'가 두 칸씩, '느린 포인터'가 한 칸씩 이동하면서 두 포인터가 만나는 지점을 찾아냅니다.
3. 슬라이딩 윈도우🪟: 이 기법은 두 포인터가 배열 내의 '창(window)'처럼 특정 구간을 형성하고, 이 창을 배열을 따라 슬라이드시키며 문제를 해결합니다. 예를 들어, 최대 합을 가진 부분 배열을 찾거나, 조건을 만족하는 가장 긴 부분 배열을 찾는 문제를 해결할 때 사용됩니다.

각각의 기법은 문제 해결을 위한 다양한 접근 방식을 제공하며, 복잡도를 줄이고 더 빠른 솔루션을 가능하게 합니다. 이러한 기법들을 통해 개발자들은 코딩 인터뷰에서 배열과 연결 리스트 관련 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다.

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투 포인터 기법 예제:

 

예제 1: 정렬된 배열에서 두 수의 합 찾기 FIND TWO SUM

• 문제 상황: 정렬된 배열과 목표 합이 주어졌을 때, 두 숫자의 합이 목표 합과 일치하는 숫자 쌍을 찾습니다.
• 해결 방법: 배열의 맨 앞과 끝에 포인터를 위치시키고, 두 포인터가 가리키는 숫자들의 합이 목표 합과 일치할 때까지 포인터를 조정합니다.

def find_two_sum(arr, target_sum):
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left < right:
        current_sum = arr[left] + arr[right]
        if current_sum == target_sum:
            return left, right
        elif current_sum < target_sum:
            left += 1
        else:
            right -= 1
    return -1, -1

# 예제 사용:
arr = [2, 4, 6, 8, 10]
target_sum = 14
index1, index2 = find_two_sum(arr, target_sum)
if index1 != -1:
    print(f"인덱스 {index1}과 {index2}의 요소가 목표 합 {target_sum}을 만족합니다.")
else:
    print("해당하는 쌍을 찾을 수 없습니다.")

 

예제 2: 정렬된 배열에서 중복 제거하기 🚫 REMOVE DUPLICATES

• 문제 상황: 정렬된 배열이 주어졌을 때, 중복을 제거하고 새 배열의 길이를 반환하세요.

def remove_duplicates(sorted_arr):
    if not sorted_arr:
        return 0

    unique_index = 0
    for i in range(1, len(sorted_arr)):
        if sorted_arr[i] != sorted_arr[unique_index]:
            unique_index += 1
            sorted_arr[unique_index] = sorted_arr[i]
    return unique_index + 1

# 사용 예:
sorted_arr = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6]
new_length = remove_duplicates(sorted_arr)
print(f"중복을 제거한 배열의 새 길이: {new_length}")
print(f"수정된 배열: {sorted_arr[:new_length]}")

 

 

예제 3: 최대 k 길이의 부분 배열 합 구하기 MAX SUBARRAY SUM

• 문제 상황: 정수 배열과 정수 k가 주어졌을 때, k 크기를 가지는 부분 배열의 최대 합을 찾습니다.
• 해결 방법: 슬라이딩 윈도우 기법을 활용하여 배열을 순회하면서 k 길이의 부분 배열 합을 계산합니다.

def max_subarray_sum(arr, k):
    if len(arr) < k:
        return None

    max_sum = current_sum = sum(arr[:k])
    for i in range(k, len(arr)):
        current_sum += arr[i] - arr[i-k]
        max_sum = max(max_sum, current_sum)
    return max_sum

# 예제 사용:
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
k = 3
print(f"부분 배열의 최대 합은 {max_subarray_sum(arr, k)}입니다.")

 

이 예제들을 통해 투 포인터 기법의 유용성을 확인할 수 있습니다. 문제를 충분히 이해하고, 올바른 접근 방식을 선택하며, 입력값 검증과 가장자리 경우를 고려해야 합니다. 또한, 솔루션의 시간 및 공간 복잡도를 분석하여 효율적인 코드를 작성하는 것이 중요합니다. 이 기법의 연습을 통해, 여러분은 빅테크 회사의 코딩 인터뷰에서 더욱 자신감을 가질 수 있을 것입니다! 🎉🚀

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오늘 우리는 투 포인터 기법을 통해 다양한 배열 문제를 어떻게 효율적으로 해결할 수 있는지 살펴봤습니다. 🧐 이 기법은 여러분이 코딩 인터뷰에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 클래식 투 포인터부터 빠르고 느린 포인터, 그리고 슬라이딩 윈도우에 이르기까지, 각기 다른 상황에 맞는 투 포인터 기법을 선택하고 적용하는 것이 중요해요. 💡

 

이러한 기법들을 연습하며 여러분의 문제 해결 능력을 향상시키고, 빅테크 회사의 코딩 인터뷰를 준비하세요. 문제를 정확히 파악하고, 올바른 투 포인터 기법을 적용하여, 시간과 공간 복잡도를 최적화하는 것이 성공의 열쇠입니다. 🗝️

 

투 포인터 기법을 마스터함으로써, 여러분은 더 복잡하고 도전적인 코딩 문제들에도 자신 있게 대응할 수 있을 거예요. 이제 여러분도 투 포인터 기법의 전문가! 여러분의 코딩 인터뷰가 성공적으로 이루어지길 바랍니다. 🎉👨‍💻