프로그래머스 '더 맵게' 문제풀이 - Henry's Algorithm

 

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 2 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

scovilleKreturn

[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.

 

 

 

정렬해서 최소 부분을 반복해서 체크해주면 되는 문제이다.

그러나 단순히 sorted(arr) 이 코드를 반복하여 진행하게 되면 Timeout 이 발생하여 문제를 풀 수 가 없다.

그래서 이 부분은 Python import heapq를 불러와서 풀어주었다.

 

~보다 작은/ ~ 보다 큰 에 대한 문제는 heap을 사용하여 문제를 풀면 성능적으로 우수한 프로그램을 만들 수 있다.

 

def solution(scoville, K):
    import heapq
    answer = 0
    h = []
    for i in scoville:
        heapq.heappush(h,i)
    while len(h) >= 1:
        first = heapq.heappop(h)
        if first < K:
            answer += 1
            if len(h) == 0:
                return -1
            heapq.heappush(h, first + (heapq.heappop(h))*2)
        else:
            return answer
    

 

 

기본적으로 Python에서 제공해주는 heap은 minheap을 의미한다.

최대 힙(Maxheap)을 구현하는 방법은 아래와 같다.

출처: https://www.daleseo.com/python-heapq/

import heapq

nums = [4, 1, 7, 3, 8, 5]
heap = []

for num in nums:
	heapq.heappush(heap, (-num, num))  # (우선 순위, 값)

while heap:
	print(heapq.heappop(heap)[1])  # index 1