문제3 - 삼각 달팽이 (Python)

프로그래머스

삼각 달팽이는 높이가 n인 삼각형 공간을 반시계 방향 나선형으로 채워나가는 문제입니다. 2차원 배열의 인덱스를 직접 제어하는 시뮬레이션 역량이 요구되며, 방향 전환 규칙을 코드로 구현하는 것이 핵심입니다.

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1. 나의 풀이 (Modular Approach)

from itertools import chain

def write(board, start_pos, write_count, current_num, direction):
    """
    지정된 방향으로 정해진 횟수만큼 숫자를 기입합니다.
    """
    row = start_pos[0]
    col = start_pos[1]
    
    for _ in range(write_count):
        row += direction[0]
        col += direction[1]
        board[row][col] = current_num
        current_num += 1
        
    return [row, col], current_num


def solution(n):
    # 각 행마다 필요한 크기만큼만 리스트 할당
    board = [[0] * i for i in range(1, n + 1)]

    # 초기 좌표 설정 (첫 이동 시 [0, 0]이 되도록 조정)
    pos = [-1, 0]
    current_num = 1

    # 아래, 오른쪽, 왼쪽 위 대각선 순서의 방향 벡터
    dr = [1, 0, -1]
    dc = [0, 1, -1]
    
    direction_counter = 0
    
    # n부터 1까지 이동 거리가 1씩 줄어드는 규칙 활용
    for write_count in range(n, 0, -1):
        current_dr = dr[direction_counter % 3]
        current_dc = dc[direction_counter % 3]
        
        pos, current_num = write(
            board, 
            pos, 
            write_count, 
            current_num, 
            (current_dr, current_dc)
        )
        direction_counter += 1

    # 2차원 배열을 1차원으로 평탄화하여 결과 반환
    return list(chain.from_iterable(board))

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2. 오늘 배운 점 및 복기 노트

방향 벡터와 모듈러 연산의 결합

이전에는 각 방향(아래, 오른쪽, 위)마다 별도의 함수를 정의하여 호출했으나, 방향 벡터 리스트와 나머지 연산(%)을 활용하여 하나의 루프로 통합했습니다. 이를 통해 중복 코드를 제거하고 로직의 일관성을 확보할 수 있습니다.

 

좌표 초기값 보정 테크닉

첫 번째 숫자가 기록되는 위치가 [0, 0]이고 첫 이동 방향이 아래쪽(row + 1)임을 고려하여, 시작 좌표를 [-1, 0]으로 설정했습니다. 이러한 보정은 반복문 내에서 첫 번째 요소에 대한 예외 처리를 생략할 수 있게 해줍니다.

 

동적 2차원 배열 생성

n * n 크기의 정방형 배열을 만든 뒤 사용하지 않는 공간을 두는 방식보다, [[0] * i for i in range(1, n + 1)]와 같이 각 행의 크기를 다르게 생성하는 것이 메모리 효율 측면에서 유리하다는 점을 확인했습니다.

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3. 프로그래머스 코딩 테스트 문제 풀이 전략 교재에서 배울만한 점

반시계 나선형의 수학적 규칙성

교재에서는 삼각형을 왼쪽으로 정렬했을 때 발생하는 좌표 변화를 명확히 제시하고 있습니다. '아래 -> 오른쪽 -> 왼쪽 위 대각선'으로 이어지는 세 가지 방향이 반복된다는 점을 파악하는 것이 설계의 핵심입니다.

 

종료 조건의 최적화

전체 숫자의 개수는 1부터 n까지의 합인 $$\frac{n(n+1)}{2}$$로 계산됩니다. while 문을 사용하여 숫자를 하나씩 채울 때 이 수학적 한계치를 종료 조건으로 설정하면 루프 범위를 정확하게 제어할 수 있습니다.

 

평탄화(Flatten) 라이브러리 활용

2차원 리스트를 1차원으로 변환할 때 리스트 컴프리헨션 외에도 itertools.chain.from_iterable을 사용하는 방법을 익혔습니다. 대규모 데이터를 다룰 때 가독성과 성능 면에서 유용한 선택지가 될 수 있습니다.