( 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.
- 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.
[1, 2, 3, 9, 10, 12] | 7 | 2 |
- 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] - 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 해설 )
해당 문제를 풀려고 하실 때 가장 안 매운 거 하나(a), 두 번째로 매운 거 하나(b) 뽑아서
c = a + b * 2 하고 카운트 + 1 해주고 다시 배열을 검사해서 가장 안 매운 게 K보다 크다면 종료시키게끔 만들면 되겠구나라고 생각하실 겁니다.
네 바로 맞혔습니다.
다만 여기서 알아둬야 할 건 이문제는 효율성 테스트가 있기 때문에 검사할 때마다 정렬을 쓰거나 정렬하지 않고 카운트할 때마다 순회하면서 값을 찾으면 시간을 초과를 합니다.
그런데 우리는 이 모든 걸 자동으로 해주는 자료구조를 알고 있죠? 바로 ==> 힙
위에 언급한 풀이과정에서 힙만 넣어주면 완성됩니다.
그럼 힙을 푸는 데 있어서 중요 문법(?) 선언 형태를 보여주고 코드를 보시면 되겠습니다.
heapq.heapify( arr ) # arr배열을 합화 시켜준다
heapq.heapop( arr ) # arr배열에서 가장 작은 값 리턴
heapq.heappush( arr , c ) # 배열 arr에 c라는 값을 넣습니다.
+
heapq는 우선순위 큐이기 때문에 자동으로 정렬됩니다.
[ 코드 ]
import heapq
def solution(scoville, K):
answer = 0
heapq.heapify(scoville)
while True:
if scoville[0] >= K:
break
if len(scoville) == 1:
return -1
a = heapq.heappop(scoville)
b = heapq.heappop(scoville)
c = a + (b * 2)
heapq.heappush(scoville, c)
answer += 1
return answer
후기
자료구조를 알면 쉽게 풀 수 있는 문제
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