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.)
입출력 예
relationresult
| [["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 |
입출력 예 설명
입출력 예 #1
문제에 주어진 릴레이션과 같으며, 후보 키는 2개이다.
접근 방법
문제 풀이 순서
1. 크기가 1인 조합부터 ~ n인 조합까지 순차적으로 진행
2. backTracking을 통해 크기가 i인 한 조합이 완성될 때, 최소성과 유일성을 검사한다.
3. 최소성을 보장하려면 자신보다 크기가 작은 후보키 중 자신의 부분집합이 존재하면 안된다.
4. 유일성을 보장하려면 중복되는 tuple이 존재해선 안된다.
5. 3,4번을 모두 만족한다면 후보키 목록에 현재 조합을 추가한다. 동시에 return할 값을 1증가 시킴문제 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.)
입출력 예
relationresult
[["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
입출력 예 설명
입출력 예 #1
문제에 주어진 릴레이션과 같으며, 후보 키는 2개이다.
접근 방법
문제 풀이 순서
1. 크기가 1인 조합부터 ~ n인 조합까지 순차적으로 진행
2. backTracking을 통해 크기가 i인 한 조합이 완성될 때, 최소성과 유일성을 검사한다.
3. 최소성을 보장하려면 자신보다 크기가 작은 후보키 중 자신의 부분집합이 존재하면 안된다.
4. 유일성을 보장하려면 중복되는 tuple이 존재해선 안된다.
5. 3,4번을 모두 만족한다면 후보키 목록에 현재 조합을 추가한다. 동시에 return할 값을 1증가 시킴
자세한 내용은 소스코드에 주석 처리 하겠습니다.
소스 코드
Java
import java.util.*;
class Solution {
int ans = 0;
String relation[][];
HashMap <String, Boolean> visited = new HashMap<String, Boolean>(); //후보키 목록
// 최소성을 만족하는지 검사
public boolean checkMin(String seqstr){
for(String elem : visited.keySet()){
boolean flag = false;
for(int i=0;i<elem.length();i++){
if(seqstr.indexOf(elem.substring(i, i+1)) == -1)
flag = true;
}
if(flag == false) // 현재 조합이 후보키를 부분집합으로 가진다면
return false;
}
return true;
}
// 유일성을 만족하는지 검사
public boolean checkOnly(ArrayList<Integer> seq){
HashMap <String, Boolean> map = new HashMap<String, Boolean>(); //튜플 목록
for(int i=0;i<relation.length;i++){
String key = "";
for(int j=0;j<seq.size();j++)
key += (relation[i][seq.get(j)] + ","); //i번째 튜플에, seq[j]번째 속성
if(map.containsKey(key) == false) //해당 값이 없다면
map.put(key, new Boolean(true));
else //중복되는 값이 있다면
return false;
}
return true;
}
public void search(int n, int cnt, int now, int attr, ArrayList<Integer> seq){
if(n == cnt){
//indexOf 메소드로 포함여부를 검사하기 위해 String으로 변환
//set이나 map 구조를 사용해도 상관없음
String seqstr = "";
for(int i=0; i<seq.size();i++)
seqstr += seq.get(i).toString();
if(checkMin(seqstr) && checkOnly(seq)){
visited.put(seqstr, new Boolean(true));
ans++;
}
return;
}
for(int i = now; i<attr; i++){
seq.add(i);
search(n, cnt+1, i+1, attr, seq);
seq.remove(seq.size() - 1);
}
}
public void solve(){
ArrayList<Integer> seq = new ArrayList<Integer>();
int attr = relation[0].length;
int tup = relation.length;
//속성의 수를 증가시킴, 작은 수 부터 확인해야 최소성을 확인하기 편함
for(int i=1;i<=attr;i++){
search(i,0,0,attr, seq);
}
}
public int solution(String[][] relation) {
int answer = 0;
this.relation = relation;
solve();
return answer = ans;
}
}
C++
과거에 c++로 풀었던 풀이입니다. Java와 풀이가 살짝 다릅니다.
#include <string>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <vector>
#include <map>
using namespace std;
bool visited[8] = { false };
vector<vector<int>> combination;
int result = 0;
bool isCandidate(string &list, vector<vector<string>> &relation) {
map<string, bool> duplicateCheck;
for (int i = 0; i < relation.size(); i++) {
vector<string> row = relation[i];
string elem;
for (int j = 0; j < list.size(); j++) {
elem += (row[int(list[j]) - int('0')]+" ");
}
if (duplicateCheck.count(elem) == 0) {
duplicateCheck.insert({elem, true});
}
else { //중복되는 값이 있다면
return false;
}
}
return true;
}
bool comp(vector<int> list1, vector<int> list2) {
if (list1.size() < list2.size())
return true;
return false;
}
void solve(int size, int cnt, vector<int> &list, vector<vector<string>> &relation, int start) {
if (size == cnt) {
return;
}
for (int i = start; i < size; i++) {
if (!visited[i]) {
visited[i] = true;
list.push_back(i);
solve(size, cnt + 1, list, relation, i);
combination.push_back(list);
list.pop_back();
visited[i] = false;
}
}
}
int solution(vector<vector<string>> relation) {
int answer = 0;
int col = relation[0].size();
vector<int> list;
result = 0;
memset(visited, 0, sizeof(visited));
//combination은 크기가 1~n까지 모든 조합이며, 크기가 작은 순부터 큰 순서로 정렬
solve(col, 0, list, relation, 0);
sort(combination.begin(), combination.end(), comp);
vector<string> comb(combination.size());
for (int i = 0; i < combination.size(); i++) {
for (int j = 0; j < combination[i].size(); j++) {
comb[i].push_back(char(int('0') + combination[i][j]));
}
}
for (int i = 0; i < comb.size(); i++) {
if (isCandidate(comb[i], relation)) {
string tmp = comb[i];
for (int j = 0; j < comb.size(); j++) {
bool find = true;
for (auto t : tmp) {
if (comb[j].find(t) == string::npos) { // 모든요소가포함되는지 = 모두 찾는다면 = 하나라도 못찾는다면
find = false;
break;
}
}
if (find) {
comb.erase(comb.begin() + j);
j--;
}
}
i--; //자기 자신도 삭제가 되므로
result++;
}
}
answer = result;
return answer;
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