[Programmers Lv2, Java] 우박수열 정적분
콜라츠 추측이란 로타르 콜라츠(Lothar Collatz)가 1937년에 제기한 추측으로 모든 자연수 n에 대해 다음 작업을 반복하면 항상 1로 만들 수 있다는 추측입니다.
1-1. 입력된 수가 짝수라면 2로 나눕니다.
1-2. 입력된 수가 홀수라면 3을 곱하고 1을 더합니다.
2.결과로 나온 수가 1보다 크다면 1번 작업을 반복합니다.
예를 들어 주어진 수가 5 라면 5 ⇒ 16 ⇒ 8 ⇒ 4 ⇒2 ⇒ 1 이되어 총 5번만에 1이 됩니다.
수가 커졌다 작아지기를 반복하는 모습이 비구름에서 빗방울이 오르락내리락하며 우박이 되는 모습과 비슷하다고 하여 우박수 또는 우박수열로 불리기도 합니다. 현재 이 추측이 참인지 거짓인지 증명되지 않았지만 약 1해까지의 수에서 반례가 없음이 밝혀져 있습니다.
은지는 우박수열을 좌표 평면 위에 꺾은선 그래프로 나타내보려고 합니다. 초항이 K인 우박수열이 있다면, x = 0일때 y = K이고 다음 우박수는 x = 1에 표시합니다. 이런 식으로 우박수가 1이 될 때까지 점들을 찍고 인접한 점들끼리 직선으로 연결하면 다음과 같이 꺾은선 그래프를 만들 수 있습니다.
은지는 이렇게 만든 꺾은선 그래프를 정적분 해보고 싶어졌습니다. x에 대한 어떤 범위 [a, b]가 주어진다면 이 범위에 대한 정적분 결과는 꺾은선 그래프와 x = a, x = b, y = 0 으로 둘러 쌓인 공간의 면적과 같습니다. 은지는 이것을 우박수열 정적분이라고 정의하였고 다양한 구간에 대해서 우박수열 정적분을 해보려고 합니다.
단, 우박수열 그래프의 가로축 길이를 미리 알 수 없기 때문에 구간의 시작은 음이 아닌 정수, 구간의 끝은 양이 아닌 정수로 표현합니다. 이는 각각 꺾은선 그래프가 시작하는 점과 끝나는 점의 x좌표에 대한 상대적인 오프셋을 의미합니다.
예를 들어, 5를 초항으로 하는 우박수열은 5 ⇒ 16 ⇒ 8 ⇒ 4 ⇒ 2 ⇒ 1 입니다. 이를 좌표 평면으로 옮기면 (0, 5), (1, 16), (2, 8), (3, 4), (4, 2), (5, 1) 에 점이 찍히고 점들을 연결하면 꺾은선 그래프가 나옵니다. 이를 [0,0] 구간에 대해 정적분 한다면 전체 구간에 대한 정적분이며, [1,-2] 구간에 대해 정적분 한다면 1 ≤ x ≤ 3인 구간에 대한 정적분입니다.
우박수의 초항 k와, 정적분을 구하는 구간들의 목록 ranges가 주어졌을 때 정적분의 결과 목록을 return 하도록 solution을 완성해주세요. 단, 주어진 구간의 시작점이 끝점보다 커서 유효하지 않은 구간이 주어질 수 있으며 이때의 정적분 결과는 -1로 정의합니다.
원래 3 x n 타일 문제 붙잡고 있다가 실패해서 답보면서 머리로 이해하다가 새로고침하니까 새로운 문제가 나와있었다.
무려 오늘 점심에만해도 없던 문제가 생겨있으니 바로 풀어봤다.
문제 자체는 굉장히 쉽다. Lv2 평균 난이도보다 낮은 난이도 인 것 같음.
문제를 푼 과정은 쉽게
- 콜라즈 추측에 따른 입력값 k를 1까지 만드는 과정을 List에 저장
- 주어진 범위에 맞게 List 내부를 탐색하면서 넓이 구하기.
이므로, 정말 쉽다.
public double[] solution(int k, int[][] ranges) {
// 콜라즈 추측을 따라서 k를 1로 만드는 과정을 저장한다.
List<Integer> collatz = new ArrayList<>();
while(k > 1) {
collatz.add(k);
if(k % 2 == 0) k /= 2;
else k = k*3 +1;
}
collatz.add(1);
// 범위별로 정적분한 뒤 answer에 담는다.
double[] answer = new double[ranges.length];
for(int get = 0 ; get < ranges.length ; get++) {
double area = 0;
int goalX = collatz.size() + ranges[get][1] - 1;
// 유효하지 않은 범위에 대한 정적분
if(ranges[get][0] > goalX) {
answer[get] = -1;
continue;
}
for(int x = ranges[get][0] ; x < goalX ; x++) {
area += (collatz.get(x)+collatz.get(x+1))/2.0D;
}
answer[get] = area;
}
return answer;
}
더 처리 시간을 줄일 수 있는 방법이 있을까? 하고
collatz List를 완성한 후, Integer[]로 바꾼 뒤 탐색하게 했더니 탐색시간과 메모리 점유율의 향상이 있었다.
