[프로그래머스] 후보키 python

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코딩테스트 연습 - 후보키

1. 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.

 

2. 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.)

 

3. 풀이

일단 후보키를 찾기위해 모든 인덱스 조합을 뽑아내는 combination 함수를 구현했다.

combination 함수는  컬럼 인덱스 집합을 반환한다. 자세한 설명은 코드를 보면서 하겠다.

def combination(arr, r):
    n = len(arr) #arr의 길이
    picked =[]#골라낸 원소들 
    start =0
    result =[] #인덱스 집합을 답는 리스트
    def recur(start, n):
        if len(picked) == r: # 뽑은 개수가 r개가 되면 
            result.append(set([i for i in picked])) #result에 담는다.
            return
        
        for i in range(start,n): 
            picked.append(i) 
            start  = picked[-1] +1 
            recur(start,n)
            picked.pop()
            
    recur(start,n)
    return result
    
    
def solution(relation):
    answer = 0
    N = len(relation[0])
    arr = list(range(N))
    answer= []
    # 먼저 후보키의 원소의 개수가 1개일 때를 찾아준다.
    for i in range(N):
    	#후보키의 유일성에 의해 relation에서 후보키의 원소들만 꺼내서
        tmp =set(tuple(r[i] for r in relation))
        #set으로 캐스팅해주면 길이가 relation과 같아야한다.(중복되는게 없다는 의미) 
        if len(tmp) == len(relation):
            answer.append(set([i]))
    
    #이제 후보키의 2개일 때부터 column 길이 만큼 사용할 때까지 찾는다.
    for i in range(2,N+1):
    	#인덱스 집합(원소 i개) 반환
        cases = combination(arr,i)
        # 모든 case에 대해 for문
        for case in cases:
            isNot =False
            # 최소성을 만족하기 위해선 후보키의 부분집합에 다른 후보키가 없어야 한다.
            # 따라서 이전에 찾았던 후보키에 대해
            for c_key in answer:
            	#후보키가 현재 case의 부분집합이면
                if c_key.issubset(case):
                    isNot = True
            # 멈춘다.
            if isNot:
                continue
            # 아니라면
            else:
            	#위에서 했던걸 한번 더해준다.
                tmp = set(tuple(r[i] for i in case) for r in relation)
                if len(tmp) == len(relation):
                    answer.append(case)
    
    return len(answer)