[2019 KAKAO BLIND RECRUITMENT] 후보키.java

📖 문제

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42890

문제 설명

후보키

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 "학번"을 가지고 있다. 따라서 "학번"은 릴레이션의 후보 키가 될 수 있다.
그다음 "이름"에 대해서는 같은 이름("apeach")을 사용하는 학생이 있기 때문에, "이름"은 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.)

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🔑 풀이

💡 속성들로 만들 수 있는 모든 조합 구하기

-> 해당 조합들이 유일성을 만족하는지 확인

-> 유일성을 만족하는 조합들이 최소성을 만족하는지 확인

 

✅ comb: 속성에 0부터 숫자를 부여하여 속성으로 만들 수 있는 조합을 저장한 배열

✅ combination(): 속성으로 만들 수 있는 조합 comb을 리턴하는 함수

ex) 속성이 4개인 경우 comb: {0, 1, 2, 3, 01, 02, 03, 12, 13, 012, 013, 123, 0123}

import java.util.*;

class Solution {
	public static int solution(String[][] relation) {
		int answer = 0;

		// 조합구하기
		// comb: 속성에 0부터 숫자를 부여하여 가능한 조합을 저장하는 배열.
		ArrayList<String> comb = new ArrayList<>();
		for (int i = 0; i < relation[0].length; i++) // nC1
			comb.add(i + "");
		// nC2~nCn 까지 조합을 구하여 comb에 저장
		if (relation[0].length >= 2)
			combination(comb, relation[0].length, 2, 0, relation[0].length);

		// 유일성 만족 체크
		ArrayList<String> comb2 = new ArrayList<>();
		for (int i = 0; i < comb.size(); i++) {
			String com = comb.get(i);
			char[] c = com.toCharArray();
			ArrayList<String> al = new ArrayList<>();
			boolean checkUnique = true;
			for (int j = 0; j < relation.length; j++) {
				String s = ""; // 해당 속성의 모든 값을 s에 저장한다
				for (int k = 0; k < c.length; k++) {
					s += relation[j][c[k] - 48] + "";
				}
				if (!al.contains(s)) {
					al.add(s);
				} else { // 이미 s에 있는 값이라면 유일성 위배
					checkUnique = false;
					break;
				}
			}
			if (checkUnique == true) // 유일성을 만족하는 속성의 조합은 comb2에 저장
				comb2.add(com);
		}

		// 최소성 만족 체크
		comb = new ArrayList<>(comb2); // 최소성까지 만족하는 조합은 comb에 남는다
		for (int i = 0; i < comb2.size(); i++) {
			for (int j = i + 1; j < comb2.size(); j++) {
				char[] arr = comb2.get(i).toCharArray();
				boolean checkMinimum = true;
				for (char c : arr) {
					String s = c + "";
					if (comb2.get(j).contains(s)) 
						checkMinimum = false;
					else {
						checkMinimum = true;
						break;
					}
				}
				if (!checkMinimum) { // 최소성을 만족하지 못하는 조합은 삭제한다
					comb.remove(comb2.get(j));
				}
			}
		}

		answer = comb.size();
		return answer;
	}

	// nC2 ~ nCn 만드는 함수
	public static ArrayList<String> combination(ArrayList<String> comb, int n, int r, int start, int end) {
		if (n == r) { // nCn인 경우: 모든 속성의 조합 저장 후 함수 종료
			String full = "";
			for (int i = 0; i < n; i++) {
				full += i + "";
			}
			comb.add(full.toString());
			return comb;
		} else { // nCr인 경우: n 중 r개로 만들 수 있는 조합 구한 후 r++
			for (int i = start; i < end; i++) {
				int q = comb.get(i).toCharArray()[comb.get(i).toCharArray().length - 1] - 48;
				for (int j = q + 1; j < n; j++) {
					comb.add(comb.get(i) + "" + j);
				}
			}
			r++;
			return combination(comb, n, r, end, comb.size());
		}
	}
}

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조합 구하는 게 오래 걸렸다.... 완전탐색 니가 먼데 ㅋㅋ

알고리즘 책 사서 dfs를 dfs로 푸는 법 그리디를 그리디로 푸는법 이런거 공부해야댈듯..

그냥 지 맘대로 풀고있음 ㅋ

그래도 풀면 된 거 아닌가요?