[투 포인터 알고리즘] 도서관에서 친구와 함께 책 찾기

투 포인터 알고리즘 (Two Pointer Algorithm)

투 포인터 알고리즘이란 이름처럼 2개의 포인터를 사용하는 알고리즘인데

배열이나 리스트를 효율적으로 탐색하기 위해 2개의 포인터를 사용하는 기법이다

2개의 포인터(주로 left , right)로 배열의 시작과 끝을 가리키며

포인터를 이동 시키며 특정 조건을 만족시킨다

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도서관에서 친구와 함께 책 찾기

나는 "도서관에서 친구와 함께 책 찾기"로 투 포인터 알고리즘을 비유해 보았다

• 도서관 (리스트)
• 친구와 나 (포인터)
• 찾을 책 (특정 조건)

친구와 서로 다른 방향에서 책을 찾으며 결국엔 책을 찾아낸다!!

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관련 문제 [level 2] 연속된 부분 수열의 합 - 178870

문제 링크

문제 설명

비내림차순으로 정렬된 수열이 주어질 때, 다음 조건을 만족하는 부분 수열을 찾으려고 합니다.

• 기존 수열에서 임의의 두 인덱스의 원소와 그 사이의 원소를 모두 포함하는 부분 수열이어야 합니다.
• 부분 수열의 합은 k입니다.
• 합이 k인 부분 수열이 여러 개인 경우 길이가 짧은 수열을 찾습니다.
• 길이가 짧은 수열이 여러 개인 경우 앞쪽(시작 인덱스가 작은)에 나오는 수열을 찾습니다.

수열을 나타내는 정수 배열 sequence와 부분 수열의 합을 나타내는 정수 k가 매개변수로 주어질 때, 위 조건을 만족하는 부분 수열의 시작 인덱스와 마지막 인덱스를 배열에 담아 return 하는 solution 함수를 완성해주세요. 이때 수열의 인덱스는 0부터 시작합니다.

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제한사항

• 5 ≤ sequence의 길이 ≤ 1,000,000
  • 1 ≤ sequence의 원소 ≤ 1,000
  • sequence는 비내림차순으로 정렬되어 있습니다.
• 5 ≤ k ≤ 1,000,000,000
  • k는 항상 sequence의 부분 수열로 만들 수 있는 값입니다.

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입출력 예

sequence	k	result
[1, 2, 3, 4, 5]	7	[2, 3]
[1, 1, 1, 2, 3, 4, 5]	5	[6, 6]
[2, 2, 2, 2, 2]	6	[0, 2]

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입출력 예 설명

입출력 예 #1

[1, 2, 3, 4, 5]에서 합이 7인 연속된 부분 수열은 [3, 4]뿐이므로 해당 수열의 시작 인덱스인 2와 마지막 인덱스 3을 배열에 담아 [2, 3]을 반환합니다.

입출력 예 #2

[1, 1, 1, 2, 3, 4, 5]에서 합이 5인 연속된 부분 수열은 [1, 1, 1, 2], [2, 3], [5]가 있습니다. 이 중 [5]의 길이가 제일 짧으므로 해당 수열의 시작 인덱스와 마지막 인덱스를 담은 [6, 6]을 반환합니다.

입출력 예 #3

[2, 2, 2, 2, 2]에서 합이 6인 연속된 부분 수열은 [2, 2, 2]로 3가지 경우가 있는데, 길이가 짧은 수열이 여러 개인 경우 앞쪽에 나온 수열을 찾으므로 [0, 2]를 반환합니다.

 

 

const solution = (sequence, k) => {
  let answer = [];
  let left = 0;
  let right = 0;
  let sum = 0;

  while (right < sequence.length) {
    sum += sequence[right];

    while (sum > k) {
      sum -= sequence[left];
      left++;
    }

    if (sum === k) {
      answer.push([left, right]);
    }

    right++;
  }

  answer.sort((a, b) => a[0] - a[1] - (b[0] - b[1]));
  return answer[0];
}

 

사실문제를 처음 봤을 땐 투 포인터 알고리즘으로 풀어야 하는지 몰랐고

자료구조 덱으로 문제를 풀어보다가 제한 시간 내에 풀지 못했고

다른 분의 java 코드로 힌트로 얻어 문제를 풀 수 있었다

 

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[마치며]

투 포인터 알고리즘은 예전에 공부했었는데 최근에 사용하지 않기도 했고

어디 적어두질 않아서 까먹어버렸다 ㅠㅠ

이번에 다시 공부하기도 했고 투 포인터 알고리즘은

문제를 보면 딱 이 문제다라는 느낌이 잘 드는 알고리즘인 거 같아서

괜히 친숙하고 이제는 까먹지 않을 거 같다