[카카오 기출문제] '후보키' 문제 풀이 - Python

Contents

1. 문제 설명
   
   [제한사항]
   
   [입출력 예]
2. 알고리즘 분석 
   
   [나의 풀이]
   
   [Most 1 의 풀이]

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문제 설명

 

 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 학번을 가지고 있다. 따라서 학번은 릴레이션의 후보 키가 될 수 있다.

 그다음 이름에 대해서는 같은 이름(apeach)을 사용하는 학생이 있기 때문에, 이름은 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.)

 

입출력 예

relation	return
[["100","ryan","music","2"],["200","apeach","math","2"],["300","tube","computer","3"],["400","con","computer","4"],["500","muzi","music","3"],["600","apeach","music","2"]]	2

알고리즘 분석

 

• 다른 사람의 풀이

from itertools import combinations
def solution(relation):
    answer = 0
    all = list()  # 나올 수 있는 모든 경우를 숫자로 표시(속성의 인덱스)
    uniqeIndex = []  # 조건에 일치하는 조합이 들어갈 변수 
    if len(relation) > 0:  # relation이 1개라도 있다면
        colSize = len(relation[0])  # 열의 길이
        rowSize = len(relation)  # 행의 길이
        for i in range(1, colSize + 1):
            all.extend([set(k) for k in combinations([j for j in range(colSize)], i)])

        for comb in all:
            vaildSet = set()  # 후보키를 검사하기 위한 조합들이 들어갈 변수
            for row in range(rowSize):
                temp = ''  # "100ryan", "ryanmusic" 등과 같이 후보키를 검사하기 위한 조합을 문자열로 합친다.
                for col in comb: # temp를 만드는 과정
                    temp += str(relation[row][col])
                vaildSet.add(temp)  # temp를 vailSet에 추가
            if len(vaildSet) == rowSize:   # vailSet의 길이가 rowSize와 같다면
                uniqeIndex.append(comb)  # 해당 조합을 uniqeIndex에 추가
                
        delSet = set()  # 최소성을 만족하지 못하는 조합이 들어갈 변수
        for stdMinElem in uniqeIndex:
            for idx, compMinElem in enumerate(uniqeIndex):
                # issubset : 부분집합이면 True. 즉, stdMinElem이 compMinElem의 부분집합이고,
                # stdMinElem 과 compMinElem이 다르다면
                if stdMinElem.issubset(compMinElem) and stdMinElem != compMinElem:
                    delSet.add(uniqeIndex.index(compMinElem))  # delSet에 uniqeIndex에 compMinElem의 위치를 추가
        answer = len(uniqeIndex)-len(delSet)
    return answer

 

 

• 다른 사람의 풀이 2

def solution(relation):
    answer_list = list()
    for i in range(1, 1 << len(relation[0])):
        tmp_set = set()  # 위 코드의 vailSet과 동일한 역할 
        for j in range(len(relation)):
            tmp = '' # 위 코드의 temp와 동일 
            for k in range(len(relation[0])):
                if i & (1 << k):
                    tmp += str(relation[j][k])
            tmp_set.add(tmp)

        if len(tmp_set) == len(relation):
            not_duplicate = True
            for num in answer_list:
                if (num & i) == num:  # & : 비트 AND 연산자 
                    not_duplicate = False
                    break
            if not_duplicate:
                answer_list.append(i)
    return len(answer_list)

 

 

• 다른 사람의 풀이 3

from collections import deque
from itertools import combinations
def solution(relation):
    n_row=len(relation)
    n_col=len(relation[0])  #->runtime error 우려되는 부분

    candidates=[]  # 모든 조합
    for i in range(1,n_col+1):
        candidates.extend(combinations(range(n_col),i))

    final=[]  # 후보키의 첫번째 조건을 만족하는 조합 
    for keys in candidates:
        tmp=[tuple([item[key] for key in keys]) for item in relation]
        if len(set(tmp))==n_row:
            final.append(keys)

    answer=set(final[:]) # answer에 final을 복사 
    for i in range(len(final)):
        for j in range(i+1,len(final)):
            if len(final[i])==len(set(final[i]).intersection(set(final[j]))):
                answer.discard(final[j])  # 부분집합이면 answer에서 제외 

    return len(answer)

 

코딩테스트 연습 - 후보키