[알고리즘] Programmers 테이블 해시 함수 #Python

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📍 문제 설명

완호가 관리하는 어떤 데이터베이스의 한 테이블은 모두 정수 타입인 컬럼들로 이루어져 있습니다. 테이블은 2차원 행렬로 표현할 수 있으며 열은 컬럼을 나타내고, 행은 튜플을 나타냅니다.
첫 번째 컬럼은 기본키로서 모든 튜플에 대해 그 값이 중복되지 않도록 보장됩니다. 완호는 이 테이블에 대한 해시 함수를 다음과 같이 정의하였습니다.

1. 해시 함수는 col, row_begin, row_end을 입력으로 받습니다.
2. 테이블의 튜플을 col번째 컬럼의 값을 기준으로 오름차순 정렬을 하되, 만약 그 값이 동일하면 기본키인 첫 번째 컬럼의 값을 기준으로 내림차순 정렬합니다.
3. 정렬된 데이터에서 S_i를 i 번째 행의 튜플에 대해 각 컬럼의 값을 i 로 나눈 나머지들의 합으로 정의합니다.
4. row_begin ≤ i ≤ row_end 인 모든 S_i를 누적하여 bitwise XOR 한 값을 해시 값으로서 반환합니다.

테이블의 데이터 data와 해시 함수에 대한 입력 col, row_begin, row_end이 주어졌을 때 테이블의 해시 값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

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📍 제한사항

• 1 ≤ data의 길이 ≤ 2,500
• 1 ≤ data의 원소의 길이 ≤ 500
• 1 ≤ data[i][j] ≤ 1,000,000
  • data[i][j]는 i + 1 번째 튜플의 j + 1 번째 컬럼의 값을 의미합니다.
• 1 ≤ col ≤ data의 원소의 길이
• 1 ≤ row_begin ≤ row_end ≤ data의 길이

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📍 입출력 예

data	col	row_begin	row_end	result
[[2,2,6],[1,5,10],[4,2,9],[3,8,3]]	2	2	3	4

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📍 입출력 예 설명

• 정해진 방법에 따라 튜플을 정렬하면 {4, 2, 9}, {2, 2, 6}, {1, 5, 10}, {3, 8, 3} 이 됩니다.
• S_2 = (2 mod 2) + (2 mod 2) + (6 mod 2) = 0 입니다.
• S_3 = (1 mod 3) + (5 mod 3) + (10 mod 3) = 4 입니다.
• 따라서 해시 값은 S2 XOR S 3 = 4 입니다.

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📍 풀이

• sort() 함수에 람다(lambda)를 적용하여 정렬할 때 정렬 기준을 2개 이상 적용할 수 있다는 것을 배웠다.

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📌 문제 풀이

✏️ [1] col 기준 오름차순으로 정렬

data.sort(key = lambda x : (x[col-1], -x[0]))

• 주어진 data를 2가지 기준으로 정렬하였다.
• 첫 번째는 col 번째 컬럼의 값(x[col-1])을 기준으로 한 오름차순 정렬이다.
• 두 번째는 기본키인 첫 번째 컬럼의 값(-x[0])을 기준으로 한 내림차순 정렬이다.
• col 번째 컬럼의 값(x[col-1])이 같을 경우, 첫 번째 컬럼의 값(-x[0])을 기준으로 정렬한다.

✏️ [2] 각 컬럼의 값을 i 로 나눈 나머지들의 합

S = [sum([d%(i+1) for d in data[i]]) for i in range(row_begin-1,row_end)]

• 정렬된 data의 row_begin ≤ i ≤ row_end 범위에 해당하는 튜플의 값들을 인덱스 값으로 나눈 나머지의 합을 리스트 자료구조(S)에 초기화한다.

✏️ [3] S의 bitwise XOR 한 값을 해시 값으로서 반환

answer = reduce(lambda x, y : x^y, S)

• 각 컬럼의 값을 인덱스로 나눈 나머지들의 합(S)의 모든 원소들을 XOR 연산(^)을 진행한 후 answer에 값을 반환한다.

✍ 코드

from functools import reduce

def solution(data, col, row_begin, row_end):
    answer = 0
    
    # [1] col 기준 오름차순 정렬 
    data.sort(key = lambda x : (x[col-1], -x[0]))
    
    # [2] 각 컬럼의 값을 i 로 나눈 나머지들의 합
    S = [sum([d%(i+1) for d in data[i]]) for i in range(row_begin-1,row_end)]
    
    # [3] S의 bitwise XOR 한 값을 해시 값으로서 반환
    answer = reduce(lambda x, y : x^y, S)
    
    return answer