[프로그래머스/Kotlin] 2019 KAKAO BLIND RECRUITMENT - 후보키

문제

문제 출처

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42890

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 "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.

제한 사항

• 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	result
[["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

 

풀이

1. 존재하는 key들로 만들 수 있는 모든 키조합과 튜플들을 저장한다.
2. 그 중 유일성을 만족하는 키들을 구한다.
3. 각 키가 최소성을 만족하는지 검사해 최소성을 만족하는 경우만 정답 배열에 존재하도록 한다.

class Solution {
    val keyMap: MutableMap<String, MutableSet<String>> = mutableMapOf()
    
    fun solution(relation: Array<Array<String>>): Int {
        
        // key로 만들 수 있는 튜플들 저장
        repeat(relation.size) { comb(relation, it, 0, "", "") }
        
        // 유일성을 만족시키는 후보키들
        val candidates = keyMap.filter { it.value.size == relation.size }.toSortedMap(compareBy<String> { it.length }.thenBy { it })
        
        val answer = mutableListOf<String>()
        
        // 각 후보키가 최소성을 만족하는지 확인
        for (key in candidates.keys) {
            val keyCount = key.length
            
            answer.add(key)
            
            for (candidate in answer) {
                if (candidate.length >= keyCount) break
                else if (!isMinimal(key, candidate)) {
                    // 최소성을 만족하지 않는 경우 삭제
                    answer.remove(key)
                    break
                }
            }
        }
        
        return answer.size
    }
    
    // 후보키 조합 함수
    fun comb(relation: Array<Array<String>>, n: Int, key: Int, keySet: String, tuple: String) {
        
        if (key == relation[0].size && tuple.isNotEmpty()) {
            val tuples = keyMap.getOrDefault(keySet, mutableSetOf())
            tuples.add(tuple)
            keyMap.put(keySet, tuples)
        }
        
        if (relation[0].size == key) return
        
        comb(relation, n, key+1, keySet+key, tuple+relation[n][key])
        comb(relation, n, key+1, keySet, tuple)
    }
    
    // 최소성 검사 함수
    fun isMinimal(key: String, candidate: String): Boolean {
        var count = 0
        
        // candidate의 모든 key들이 key에 포함되는지 확인
        for (c in candidate) {
            if (key.contains(c)) count++
        }
        
        return count != candidate.length
    }
}