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문제

오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자.

입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자.

MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다.

MenOfPassion(A[], n) {
sum <- 0;
for i <- 1 to n - 1
for j <- i + 1 to n
sum <- sum + A[i] × A[j]; # 코드1
return sum;
}

 

입력

첫째 줄에 입력의 크기 n(1 ≤ n ≤ 500,000)이 주어진다.

 

출력

첫째 줄에 코드1 의 수행 횟수를 출력한다.

둘째 줄에 코드1의 수행 횟수를 다항식으로 나타내었을 때, 최고차항의 차수를 출력한다. 단, 다항식으로 나타낼 수 없거나 최고차항의 차수가 3보다 크면 4를 출력한다.

 

예제 입력 1

7

 

예제 출력 1

21
2

코드1 이 21회 수행되고 알고리즘의 수행 시간이 $n^{2}$에 비례한다.

 

알고리즘 분류

  • 수학
  • 구현
  • 사칙연산
  • 시뮬레이션

 

문제 출처

https://www.acmicpc.net/problem/24265

 

24265번: 알고리즘 수업 - 알고리즘의 수행 시간 4

오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시

www.acmicpc.net

 


 

문제 해결 방법

  • 시간 복잡도(Time Complexity)에 대해 이해하고 있으면 쉽게 풀 수 있는 문제였다.
  • 문제에서 주어진 MenOfPassion 알고리즘의 시간 복잡도를 구해보자.
    • 우선 2중 for 문이 사용되었기 때문에 대략적으로 시간 복잡도O(n2)이라고 할 수 있다. 하지만 더 구체적인 시간 복잡도를 구해보자.
    • 외부 for 문에서 1in1까지 (n1)1+1=n1번이 수행된다. 
    • 내부 for 문에서 i+1jn까지 n(i+1)+1=ni번이 수행된다. 
    • 외부 for 문이 순회하는 동안 내부 for 문도 함께 순회하게 되는데, 내부 for 문에서는 i+1jn까지  n(i+1)+1=ni번이 수행된다.
      • 1in1이므로, i={1,2,3,,n1}이고, ni={n1,n2,n3,,1}이 된다.
        • ni중괄호({})안에 있는 요소들은 외부 for 문i번째 순회하는 동안 내부 for 문의 수행 횟수들을 하나하나씩 나타낸 것이다. 즉, 첫 번째 요소외부 for 문첫 번째로 순회할 때, 내부 for 문n1번 순회한다는 뜻이고, 두 번째 요소는 외부 for 문두 번째로 순회할 때, 내부 for 문n2번 순회한다는 뜻이다. 이런식으로 내부 for 문이 순회하는 횟수들을 모두 더해주면(ni의 내부 요소들을 모두 더해주면) 전체적으로 2중 for 문의 연산 횟수를 구할 수 있게 된다.
      • 가우스의 덧셈 공식에 의하면, 1부터 n까지의 합을 구하는 공식은 1+2+3++n=n(n+1)2이다. 따라서 내부 for 문의 연산 횟수를 나타내는 요소들인 1부터 n1까지의 합을 구하는 공식을 구해보면, 1+2+3++(n1)=n(n1)2이다.
      • 따라서 문제에서 주어진 알고리즘을 시간 복잡도로 표현하면 O(n(n1)2)=O(n22n2)와 같다.
MenOfPassion(A[], n) {
sum <- 0;
for i <- 1 to n - 1
for j <- i + 1 to n
sum <- sum + A[i] × A[j]; # 코드1
return sum;
}

 

  • 문제에서 주어진 알고리즘을 코드로 작성해보면 다음과 같다. (자료형을 int로 선언하였다.)
int MenOfPassion(int A[], int n) {
int sum = 0;
for (int i = 1; i <= n - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
sum = sum + A[i] * A[j]; // 코드 1
}
}
return sum;
}

 

  • O(n2n2)의 최고 차항(n)의 차수가 2이고, 2중 for 문에 의해 n * (n - 1) / 2번 연산이 수행되므로, n * (n - 1) / 2과 함께 2을 출력시키면 된다.
// MenOfPassion
void Solution(ULLI n) {
// O(n(n-1)/2) -> 최고 차항(n)의 차수가 2이므로 2를 출력한다.
cout << n * (n - 1) / 2 << '\n' << 2 << '\n';
}

 

  • 단 여기에서 주의할 점이 있다. n의 입력 범위가 0n500,000이므로, n * n의 값이 int 자료형의 최대값(약 21억)을 초과할 수 있다. (500,000×500,000=250,000,000,000 (2,500억)) 따라서 변수 n을 선언할 때, 적절한 자료형을 설정해주어야 한다.
  • 나는 unsigned long long int 자료형을 사용하여 변수 n을 선언하였다.
// 입력값 범위 : 0 <= n <= 500,000
// -> int의 최대 범위(약 21억)를 초과하므로 long long 형으로 선언한다.
using ULLI = unsigned long long int;
ULLI n;

 

코드

#include <iostream>
using namespace std;
// 입력값 범위 : 0 <= n <= 500,000
// -> int의 최대 범위(약 21억)를 초과하므로 long long 형으로 선언한다.
using ULLI = unsigned long long int;
ULLI n;
void Input() {
cin >> n;
}
// MenOfPassion
void Solution(ULLI n) {
// O(n(n-1)/2) -> 최고 차항(n)의 차수가 2이므로 2를 출력한다.
cout << n * (n - 1) / 2 << '\n' << 2 << '\n';
}
void Output() {
Solution(n);
}
void Solve() {
Input();
Output();
}
int main() {
ios_base::sync_with_stdio(false);
cin.tie(NULL);
cout.tie(NULL);
Solve();
return 0;
}

 

채점 결과

 

참고

  • [단계별로 풀어보기] > [시간 복잡도]
  • 브론즈III

 

참고 사이트

 

Big O notation - Wikipedia

From Wikipedia, the free encyclopedia Notation describing limiting behavior Big O notation is a mathematical notation that describes the limiting behavior of a function when the argument tends towards a particular value or infinity. Big O is a member of a

en.wikipedia.org

 

점근 표기법 - 나무위키

커누스는 란다우의 표기법을 종합해 다음의 4가지 표기법을 같이 정리하였다. f(x)=o(g(x))f(x) = o(g(x)) f(x)=o(g(x)): 임의의 c>0c>0c>0에 대해 MMM이 존재하여 x>M⇒∣f(x)∣≤cg(x)x>M \Rightarrow |f(x)| \le c g(x) x>M

namu.wiki

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