후보키

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 학번을 가지고 있다. 따라서 학번은 릴레이션의 후보 키가 될 수 있다.
그다음 이름에 대해서는 같은 이름(apeach)을 사용하는 학생이 있기 때문에, 이름은 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 예

입력:

[[“100”,”ryan”,”music”,”2”],

[“200”,”apeach”,”math”,”2”],

[“300”,”tube”,”computer”,”3”],

[“400”,”con”,”computer”,”4”],

[“500”,”muzi”,”music”,”3”],

[“600”,”apeach”,”music”,”2”]]

출력:
2

작성코드

  import copy
  from itertools import combinations

  def solution(relation):
      answer = []
      count=1
      add=True
      relist=set()
      attrib=[[]for i in range(len(relation[0]))] # ->애트리뷰트 나누는 리스트
      for i in relation:
          for idx, j in enumerate(i):
              if idx not in relist:
                  attrib[idx].append(j)
      temp=copy.deepcopy(attrib)
      while count<=len(attrib):
          c_list=combinations(range(len(attrib)),count)
          for comb in list(c_list):
              t_list=[attrib[idx] for idx in comb]
              temp=list(zip(*t_list))
              temp=set(list(temp))
              s_comb=''.join(list(map(str,list(comb))))
              if len(temp)==len(relation):
                  for i in answer:
                      checker=''.join(list(map(str,list(i))))
                      # answer중, comb에 포함이 된다면, 예) answer=[(0,),(1,2)], comb=(0,1)일 경우 comb는 무시되어야함.(이미 0이 key)
                      # 만일 comb=(2,3) 일 경우 answer들 중 일치하는 것이 없으므로, answer에 append해줌.
                      if inside(set(comb),set(i)):
                          add=False
                          break
                  if not answer or add:
                      answer.append(comb)
                  add=True
          count+=1
      return len(answer)
  def inside(comb, answer):
      return True if answer.issubset(comb) else False

개인적인 풀이

우선, 위 조건을 만족하기 위해서 Python에서 제공하는 itertools의 combination을 사용했다.

각 조건들이 만족하기 위해서는 결국 모든 조합을 따져봐야 된다고 생각이 들었기에, combination으로 각 attribute들의 모든 조합을 알아내고자 사용했다.
하지만 만일 attribute가 조건에서 제시되는 최대인 20개일 경우, 모든 경우의 수를 사전에 list에 저장해두고 순회하는것은 시간낭비라고 생각되어, 다르게 생각을 해보았다.

모든 조합을 돌되, (attribut를 a로 기술) aC1부터 aCa까지 차례로 순회하는것을 선택했다.

while문 이전에는 입력받은 tuple들을 attribute로 나누었고, 이후에 while문 안에서는 aC1부터 aCa까지 순회한다.
만일 애트리뷰트가 총 4개(index로 표현시 0,1,2,3) 가 나오게 된다면 while문은 총 4회 반복되고 (내부의 for문 고려 x) 내부의 for문은 각 4C1부터 4C4회까지 반복된다.
while 안의 for loop에서는 각 조합들을 순회하는데, 맨 처음에는 comb는 (0,1,2,3)일 것이다.(구체적으로는 (0,),(1,),(2,),(3,)이지만)
이후에 comb에 따라 attribute들을 zip해주는데, 여기서 zip에 대해 새로운 사용을 알았다.
zip이 2중배열로 이루어져 있을 경우에, zip(*list)할 경우, list는 각 인덱스들 끼리 묶어서 return해준다.
예를 들자면, list가 [[0,1,2],['사과','바나나','수박']] 일 경우에 list(zip(*list))의 결과는 [(0,'사과'),(1,'바나나'),(2,'수박')]이 된다.
이를 통해서, attribute들의 모든 조합을 구했고, (문제에서 제공한 데이터 tuple의 순서는 변하지 않았다.) 이를 set()함수로 했을경우에 초기의 입력의 크기와 같다면
후보키가 된다.
또한, 이렇게 만들어진 후보키들을 따로 리스트에 저장해 두었고, 조합을 작은것에서 큰것으로 갔기 때문에 만일 어떤 조합의 결과가 후보키인데, 그 이전에 후보키로 지정된 것이 있을 경우에는
최소성을 만족하지 못하기에 배제하였다.
이렇게 생각을 전개하여, programmers level2 후보키 문제를 풀었다.