[Programmers/파이썬]프로그래머스(Lv.2) 후보키 문제풀이

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 예relationresult

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

 

---

사고흐름

1. 후보키는 유일해야하고 최소한으로 있어야한다.

2. 하나로 후보키가 가능한 것들과 의존해야하는 후보키들을 나눈다

3. 의존해야하는 후보키들을 조합으로 만들어 해당 조합을 가진 리스트 zip을 set으로 유일한지 확인한다

 

문제 핵심과 알고리즘

set을 이용해 유일한지 판단하고 리스트를 활용하는 문제

from itertools import combinations
def solution(relation):
    answer = 0
    col=len(relation[0])
    row=len(relation)
    table=[[] for i in range(col)]
    notuniq=[]
    
    for i in range(col) :
        for j in range(row) :
            table[i].append(relation[j][i])
    
    for (i, t) in enumerate(table) :
        if len(set(t))==len(t) : #유일한 후보키
            answer+=1
        else :     #유일하지 않은 후보키
            notuniq.append(i)
            
    notmove=[]
    for i in range(2, len(notuniq)+1) :
        temp=list(combinations(notuniq, i))
        for t in temp :
            if t not in notmove :
                i=0
                new=table[t[i]]
                while i<len(t)-1 :
                    new=list(zip(new, table[t[i+1]]))
                    i+=1
                if len(set(new))==row :
                    answer+=1
                    notmove.append(t)
    
    for i in range(len(notmove)) :
        for j in range(i+1, len(notmove)) :
            if notmove[i]!=notmove[j] and (set(notmove[i])&set(notmove[j]))==set(notmove[i]) :
                notmove[j]=notmove[i]
                answer-=1

    #print(answer)    
    return answer

 

문제 풀면서 헤맸던 부분

1. 최소성 문제

  최소성 조건을 만족하기 위해서 이미 후보키에 들어간 원소가 포함된 것들을 포함하면 안되는 조건을 떠올리는게 좀 걸렸다. 그렇게 set과 합집합을 이용해 문제를 해결할 수 있었다.

-> 집합의 기능도 적극적으로 사용하자!

 

다른 풀이 참고하며 배운 점

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

    final=[]
    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[:])
    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])

    return len(answer)

일단 코드가 너무 간결하고 가독성이 좋아서 가져왔다. 조합으로 가능한 경우를 다 가져왔고, 그 경우를 돌면서 해당 조합의 경우를 튜플로 만들고 유일성을 확인했다. 그리고 최소성을 확인했다. 

나는 while문을 돌며 zip을 사용해 여러 칼럼이 결합한 형태를 만들었지만, 여기서는 이중포문(하지만 간결하게 써서 복잡해 보이지는 않는다)을 사용해 튜플로 만들었다. 코드가 확실히 더 깔끔하고 좋은 것 같다. 유일성 조건은 나와 비슷한 방법으로 했다.