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README.md

Problem 42626

더 맵게

문제 설명

매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다.

섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2)

Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다. Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 섞어야 하는 최소 횟수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한 사항

  • scoville의 길이는 1 이상 1,000,000 이하입니다.
  • K는 0 이상 1,000,000,000 이하입니다.
  • scoville의 원소는 각각 0 이상 1,000,000 이하입니다.
  • 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 경우에는 -1을 return 합니다.

입출력 예

scoville s return
[1,2,3,9,10,12] 7 2

입출력 예 설명

  1. 스코빌 지수가 1인 음식과 2인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
    새로운 음식의 스코빌 지수 = 1 + (2 * 2) = 5
    가진 음식의 스코빌 지수 = [5, 3, 9, 10, 12]

  2. 스코빌 지수가 3인 음식과 5인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
    새로운 음식의 스코빌 지수 = 3 + (5 * 2) = 13
    가진 음식의 스코빌 지수 = [13, 9, 10, 12]

모든 음식의 스코빌 지수가 7 이상이 되었고 이때 섞은 횟수는 2회입니다.

문제 링크

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626?language=python3

System Requirement

  • Tool: Visual Studio Code
  • Extension: Python extension for Visual Studio Code, Python 3.6.5
  • Language: Python

Test - bash

python Problem.py

Test - Visaul Studio Code

  • Open folder "42626" by Visual Studio Code
  • Check out settings - launch.json
  • Press F5 to debug start

Solve

  • 배열 길이가 백만이어서 sort 하고 계산하고 하는데 시간 걸리지 않을까 의심하며 코딩 시작
  • 역시 하다 보니 런타임 에러 발생, 런타임 에러는 그렇다 치고 그냥 실패한건 이유가 불분명
  • 어쨌든 문제 자체가 heap이니까 heap 관련된 자료 구조를 써야 하는게 맞는 거 같아서 sorted heap, priority heap 과 같은 걸로 검색함
  • python에 heapq라는 좋은 물건이 있어서 이걸로 구현
  • Binary tree 형태로 정렬해서 Log n의 복잡도를 가진다고 한다!

heapq

  • 공식 문서에도 나와 있지만 heapq 자체를 생성해서 메소드를 호출하는 식이 아니고
  • heap에 해당하는 배열을 할당하고 그 다음에 item을 넣는 식이다.
  import heapq

  heap = []
  heapq.heappush(heap, 1)
  heapq.heappush(heap, 3)
  heapq.heappush(heap, 2)

  print(heapq.heappop(heap)) # 1
  print(heapq.heappop(heap)) # 2
  print(heapq.heappop(heap)) # 3
  • push를 하면 내부적으로 binary tree 형태로 아이템을 할당할텐데 실제 heap 배열을 출력해 보면 작은 순서대로 나열 되어 있지는 않다.
  • 눈에 보이는 건 그렇지만 계속해서 heappop을 출력해 보면 item은 항상 heap에서 가장 작은 순서대로 나오긴 한다!