Kotlin

NP-완전 문제(NP-Complete Problems)는 컴퓨터 과학에서 가장 어려운 문제 범주 중 하나로 꼽힙니다. 이러한 문제는 다항 시간 내에 해결책을 찾는 것이 현재 알려진 알고리즘으로는 불가능하거나 매우 어렵지만, 주어진 해결책이 올바른지를 다항 시간 내에 검증할 수 있습니다. 대표적인 NP-완전 문제로는 배낭 문제(Knapsack Problem), 여행하는 세일즈맨 문제(Travelling Salesman Problem, TSP), 그래프 색칠 문제(Graph Coloring) 등이 있습니다. Kotlin 언어를 활용하여 NP-완전 문제에 접근하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. NP-완전 문제와 Kotlin Kotlin은 자바 가상 머신(JVM) 위에서 실행되며, Java 라이브러리와 도구를 활..

그래프 탐색 알고리즘은 그래프의 모든 노드를 체계적으로 탐색하는 기술로, 많은 컴퓨터 과학 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 대표적인 그래프 탐색 알고리즘으로 깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)과 너비 우선 탐색(BFS, Breadth-First Search)이 있습니다. 이 글에서는 Kotlin을 활용하여 이 두 탐색 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 깊이 우선 탐색(DFS) 깊이 우선 탐색(DFS)은 가장 깊은 노드를 우선적으로 탐색하는 방식으로, 스택이나 재귀를 사용하여 구현할 수 있습니다. Kotlin에서의 DFS 구현 예제는 다음과 같습니다: class Graph(private val vertices: Int) { private val adjList: Mutabl..

비트 조작은 저수준 프로그래밍에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 데이터 암호화, 압축, 네트워크 통신 등 다양한 분야에서 활용됩니다. Kotlin 언어는 Java 플랫폼 위에 구축되어 있기 때문에 Java의 강력한 비트 조작 기능을 그대로 사용할 수 있으며, 추가적인 편의성과 안전성을 제공합니다. 이 글에서는 Kotlin을 활용하여 몇 가지 기본적인 비트 조작 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 비트 반전 비트 반전은 모든 비트의 값을 0은 1로, 1은 0으로 변경하는 연산입니다. Kotlin에서는 inv() 함수를 사용하여 비트 반전을 쉽게 수행할 수 있습니다. fun invertBits(x: Int): Int = x.inv() 비트 카운트 비트 카운트는 주어진 정수에서 1로 설정된 비트의 ..

동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 간단한 하위 문제로 나누어 해결한 후, 이 결과를 저장하여 중복 계산을 방지함으로써 효율적으로 문제를 해결하는 방법입니다. 특히, 최적화 문제에서 이 방법은 중요한 역할을 합니다. Kotlin을 활용하여 동적 계획법의 개념을 적용하고 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 이 글에서는 피보나치 수열과 배낭 문제(Knapsack Problem)를 예로 들어 동적 계획법의 적용 방법을 소개합니다. 피보나치 수열 피보나치 수열에서 n번째 숫자는 n−1번째와 n−2번째 숫자의 합으로 정의됩니다. 이 문제를 동적 계획법으로 해결할 때, 이미 계산한 값을 저장하고 재사용함으로써 계산 시간을 크게 줄일 수 있습니다. fun fibonacci(n: In..