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여러 언론사에서 쏟아지는 뉴스, 특히 속보성 뉴스를 보면 비슷비슷한 제목의 기사가 많아 정작 필요한 기사를 찾기가 어렵다. Daum 뉴스의 개발 업무를 맡게 된 신입사원 튜브는 사용자들이 편리하게 다양한 뉴스를 찾아볼 수 있도록 문제점을 개선하는 업무를 맡게 되었다.
개발의 방향을 잡기 위해 튜브는 우선 최근 화제가 되고 있는 "카카오 신입 개발자 공채" 관련 기사를 검색해보았다.
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카카오 첫 공채..'블라인드' 방식 채용
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카카오, 합병 후 첫 공채.. 블라인드 전형으로 개발자 채용
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카카오, 블라인드 전형으로 신입 개발자 공채
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카카오 공채, 신입 개발자 코딩 능력만 본다
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카카오, 신입 공채.. "코딩 실력만 본다"
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카카오 "코딩 능력만으로 2018 신입 개발자 뽑는다"
기사의 제목을 기준으로 "블라인드 전형"에 주목하는 기사와 "코딩 테스트"에 주목하는 기사로 나뉘는 걸 발견했다. 튜브는 이들을 각각 묶어서 보여주면 카카오 공채 관련 기사를 찾아보는 사용자에게 유용할 듯싶었다.
유사한 기사를 묶는 기준을 정하기 위해서 논문과 자료를 조사하던 튜브는 "자카드 유사도"라는 방법을 찾아냈다.
자카드 유사도는 집합 간의 유사도를 검사하는 여러 방법 중의 하나로 알려져 있다. 두 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B)는 두 집합의 교집합 크기를 두 집합의 합집합 크기로 나눈 값으로 정의된다.
예를 들어 집합 A = {1, 2, 3}, 집합 B = {2, 3, 4}라고 할 때, 교집합 A ∩ B = {2, 3}, 합집합 A ∪ B = {1, 2, 3, 4}이 되므로, 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B) = 2/4 = 0.5가 된다. 집합 A와 집합 B가 모두 공집합일 경우에는 나눗셈이 정의되지 않으니 따로 J(A, B) = 1로 정의한다.
자카드 유사도는 원소의 중복을 허용하는 다중집합에 대해서 확장할 수 있다. 다중집합 A는 원소 "1"을 3개 가지고 있고, 다중집합 B는 원소 "1"을 5개 가지고 있다고 하자. 이 다중집합의 교집합 A ∩ B는 원소 "1"을 min(3, 5)인 3개, 합집합 A ∪ B는 원소 "1"을 max(3, 5)인 5개 가지게 된다. 다중집합 A = {1, 1, 2, 2, 3}, 다중집합 B = {1, 2, 2, 4, 5}라고 하면, 교집합 A ∩ B = {1, 2, 2}, 합집합 A ∪ B = {1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}가 되므로, 자카드 유사도 J(A, B) = 3/7, 약 0.42가 된다.
이를 이용하여 문자열 사이의 유사도를 계산하는데 이용할 수 있다. 문자열 "FRANCE"와 "FRENCH"가 주어졌을 때, 이를 두 글자씩 끊어서 다중집합을 만들 수 있다. 각각 {FR, RA, AN, NC, CE}, {FR, RE, EN, NC, CH}가 되며, 교집합은 {FR, NC}, 합집합은 {FR, RA, AN, NC, CE, RE, EN, CH}가 되므로, 두 문자열 사이의 자카드 유사도 J("FRANCE", "FRENCH") = 2/8 = 0.25가 된다.
입력 형식
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입력으로는 str1과 str2의 두 문자열이 들어온다. 각 문자열의 길이는 2 이상, 1,000 이하이다.
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입력으로 들어온 문자열은 두 글자씩 끊어서 다중집합의 원소로 만든다. 이때 영문자로 된 글자 쌍만 유효하고, 기타 공백이나 숫자, 특수 문자가 들어있는 경우는 그 글자 쌍을 버린다. 예를 들어 "ab+"가 입력으로 들어오면, "ab"만 다중집합의 원소로 삼고, "b+"는 버린다.
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다중집합 원소 사이를 비교할 때, 대문자와 소문자의 차이는 무시한다. "AB"와 "Ab", "ab"는 같은 원소로 취급한다.
출력 형식
입력으로 들어온 두 문자열의 자카드 유사도를 출력한다. 유사도 값은 0에서 1 사이의 실수이므로, 이를 다루기 쉽도록 65536을 곱한 후에 소수점 아래를 버리고 정수부만 출력한다.
예제 입출력
My solution
// `g` 플래그와 함께라면 모든 결과가 배열로 반환됩니다
str.match(/a/g);
// (2) ["a", "a"]
// `g` 플래그 없이는 최초에 발견된 문자만 반환됩니다
str.match(/a/);
// ["a", index: 0, input: "abcabc", groups: undefined]
JavaScript
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받아온 문자열을 두글자씩 자른 배열 s1Arr와 s2Arr로 만든다. 알파벳으로만 구성된 두글자 배열이 된다.
만약 이렇게 만든 배열(집합)이 둘다 공집합이면 자카드 유사도는 1로 해주므로 (함수)65536을 곱해서 Math.floor() 후 그 값을 리턴한다.
function roundOffDecimal(number) {
return Math.floor(number * 65536);
}
// & : 두 글자 원소의 배열을 만듦
function makeSubstrArr(s) {
const regExp = /[A-Za-z]{2}/g;
const result = [];
for (let i = 0; i < s.length - 1; i++) {
const subS1 = s.substring(i, i + 2).match(regExp);
if (subS1) result.push(...subS1);
}
return result;
}
function solution(s1, s2) {
const answer = 1;
const s1Arr = makeSubstrArr(s1);
const s2Arr = makeSubstrArr(s2);
if (!s1Arr.length && !s2Arr.length) return roundOffDecimal(1);
(...)
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solution('aa1+aa2', 'AAAA12');
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두글자씩 비교할 때 대소문자는 무시하므로 배열을 비교할 때는 toLowerCase()를 사용한다.
두글자 원소들을 모아서 Map을 만들면 프로퍼티 키에 'aa'가 들어가고 'aa'가 총 몇개 들어있는지 누적시킬 수 있다. s1과 s2의 각각 Map을 만들어두면 두 Map을 합쳐서 Map3을 만들 때 겹치는 프로퍼티 키에 두 Map 중 더 큰 프로퍼티 값을 넣어주고, 겹치지 않는 프로퍼티 키는 그냥 추가해주면 나중에 합집합을 쉽게 만들 수 있을 것이다.
그리고 Map3을 만들어두면 Map1, Map2가 겹치는 프로퍼티키일 경우 그 중 작은 값을 넣게 해서 교집합을 쉽게 만들 수 있을 것이다.
// & : 두 글자 원소가 Map의 프로퍼티 키가 되고, 그 개수가 프로퍼티 값이 됨
function setMap(arr) {
const map = new Map();
for (const x of arr) {
const lowerX = x.toLowerCase();
if (map.has(lowerX)) map.set(lowerX, map.get(lowerX) + 1);
else map.set(lowerX, 1);
}
return map;
}
// & : Map3을 만들어주기 위해 Map1, Map2에 대해 수행
function addElementMap(map, target) {
for (const [k, v] of map) {
if (target.has(k)) target.set(k, Math.max(target.get(k), v));
else target.set(k, v);
}
}
// & : 모든 프로퍼티 키를 가진 Map과 기존 집합을 비교해 교/합집합을 만듦
function getSet(map1, map2, map3) {
const i = [];
const u = [];
for (const [k, v] of map3) {
// & : get intersection
if (map1.has(k) && map2.has(k)) {
const min = Math.min(map1.get(k), map2.get(k));
for (let j = 0; j < min; j++) i.push(k);
}
// & : get union
for (let l = 0; l < v; l++) u.push(k);
}
return { i, u };
}
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만들어진 Map3은 getSet에서 위에서 말한 방식으로 합집합과 교집합을 구해준 다음 i와 u로 반환한다. 반환된 교집합과 합집합은 자카드 유사도 공식을 계산한 다음 roundOffDecimal 함수를 거쳐 반환된다.
function solution(s1, s2) {
const s1Arr = makeSubstrArr(s1);
const s2Arr = makeSubstrArr(s2);
if (!s1Arr.length && !s2Arr.length) return roundOffDecimal(1);
const s1Map = setMap(s1Arr);
const s2Map = setMap(s2Arr);
const s3Map = new Map();
addElementMap(s1Map, s3Map);
addElementMap(s2Map, s3Map);
const { i: intersection, u: union } = getSet(s1Map, s2Map, s3Map);
return roundOffDecimal(intersection.length / union.length);
}
JavaScript
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스터디 참고)
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reduce
const f = () =>{
[...str].reduce((obj,_,i)=>{ // obj는 초기객체 {}와 그 누적객체, i를 통해 for문처럼 접근.
str[i]str[i+1]
return obj;
},{})
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배열을 쓰는 방식 : arr1 원소개수 + arr2 원소개수 - 교집합 원소개수 = 합집합 원소개수
const union = arr1.length + arr2.length - intersection.length
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문자열의 개수가 많아질 때 교집합을 구하는 것은 for문 중첩이 있어서 객체를 이용해서 탐색하는 것이 시간복잡도 상에 더 낫다. 테스트 4를 보면 4ms가 나오는데 객체를 사용하면 1ms정도 나올 것이다.
소스코드
function roundOffDecimal(number) {
return Math.floor(number * 65536);
}
// & : 두 글자 원소의 배열을 만듦
function makeSubstrArr(s) {
const regExp = /[A-Za-z]{2}/g;
const result = [];
for (let i = 0; i < s.length - 1; i++) {
const subS1 = s.substring(i, i + 2).match(regExp);
if (subS1) result.push(...subS1);
}
return result;
}
// & : 두 글자 원소가 Map의 프로퍼티 키가 되고, 그 개수가 프로퍼티 값이 됨
function setMap(arr) {
const map = new Map();
for (const x of arr) {
const lowerX = x.toLowerCase();
if (map.has(lowerX)) map.set(lowerX, map.get(lowerX) + 1);
else map.set(lowerX, 1);
}
return map;
}
// & : Map3을 만들어주기 위해 Map1, Map2에 대해 수행
function addElementMap(map, target) {
for (const [k, v] of map) {
if (target.has(k)) target.set(k, Math.max(target.get(k), v));
else target.set(k, v);
}
}
// & : 모든 프로퍼티 키를 가진 Map과 기존 집합을 비교해 교/합집합을 만듦
function getSet(map1, map2, map3) {
const i = [];
const u = [];
for (const [k, v] of map3) {
// & : get intersection
if (map1.has(k) && map2.has(k)) {
const min = Math.min(map1.get(k), map2.get(k));
for (let j = 0; j < min; j++) i.push(k);
}
// & : get union
for (let l = 0; l < v; l++) u.push(k);
}
return { i, u };
}
function solution(s1, s2) {
const s1Arr = makeSubstrArr(s1);
const s2Arr = makeSubstrArr(s2);
if (!s1Arr.length && !s2Arr.length) return roundOffDecimal(1);
const s1Map = setMap(s1Arr);
const s2Map = setMap(s2Arr);
const s3Map = new Map();
addElementMap(s1Map, s3Map);
addElementMap(s2Map, s3Map);
const { i: intersection, u: union } = getSet(s1Map, s2Map, s3Map);
// console.log(
// 'map',
// // s1Map, s2Map,
// s3Map,
// union,
// intersection,
// intersection.length / union.length
// );
return roundOffDecimal(intersection.length / union.length);
}
test('solution', () => {
expect(solution('FRANCE', 'french')).toStrictEqual(16384);
expect(solution('handshake', 'shake hands')).toStrictEqual(65536);
expect(solution('aa1+aa2', 'AAAA12')).toStrictEqual(43690);
expect(solution('E=M*C^2', 'e=m*c^2')).toStrictEqual(65536);
});
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