프로그래머스 | Python | 유한소수 판별하기

 

프로그래머스

내 코드

from math import gcd

def solution(a, b):
    g = gcd(a, b)
    b //= g
    
    while b % 2 == 0:
        b //= 2
    while b % 5 == 0:
        b //= 5
    
    return 1 if b == 1 else 2

코드 설명

1. gcd 함수를 이용하여 분자와 분모의 최대공약수를 구하고, 분모를 최대공약수로 나눠 기약분수로 만듭니다.
2. 기약분수의 분모를 2로 나누고, 더 이상 2로 나눌 수 없을 때까지 반복합니다.
3. 동일하게 분모를 5로 나누고, 더 이상 5로 나눌 수 없을 때까지 반복합니다.
4. 마지막으로 분모가 1이면 유한소수이므로 1을 반환하고, 그렇지 않으면 무한소수이므로 2를 반환합니다.

특징

• 분모에서 소인수 2와 5를 반복적으로 제거하므로 유한소수의 조건을 직접적으로 확인할 수 있습니다.
• 최대공약수를 사용해 불필요한 연산을 줄여 효율적입니다.

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다른 코드

def solution(a, b):
    return 1 if a/b * 1000 % 1 == 0 else 2

코드 설명

1. a/ba/b를 소수로 변환한 후, ×1000\times 1000을 하여 유한소수의 정밀성을 확인합니다.
2. 계산된 값의 소수점 이하 값이 0인지 확인하여 유한소수 여부를 판단합니다.

특징

• 코드가 매우 간결하며, 수학적 계산을 통해 결과를 도출합니다.
• a/ba/b의 결과에 대해 소수점 이하 값을 확인하므로 논리적으로 유한소수 여부를 판단할 수 있습니다.
• 다만, 부동소수점 연산으로 인해 정확도 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

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두 코드 비교

• 내 코드는 분모의 소인수 조건(2와 5만 존재)을 정확히 확인하며, 논리적이고 안정적입니다.
• 다른 코드는 간결하지만 부동소수점 연산 특성상 매우 큰 값이나 정밀도 문제가 발생할 수 있습니다.
• 내 코드는 수학적 조건을 직접 구현해 정확한 결과를 보장하는 반면, 다른 코드는 부동소수점 계산에 의존하므로 정확도 측면에서 차이가 있습니다.

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결론

유한소수인지 판단할 때는 정확성과 안정성을 고려하는 것이 중요합니다. 내 코드는 소인수의 조건을 직접 확인하기 때문에 신뢰도가 높으며, 코딩 테스트에서도 활용도가 높습니다. 반면, 다른 코드는 간결하지만 부동소수점 문제를 고려해야 합니다.
국국, 문제를 해결하는 데 두 접근법을 잘 이해하며 사용해보세요!