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[알고리즘] 프로그래머스 - 더 맵게(Python) 본문
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프로그래머스
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* 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
scoville = [1, 2, 3, 9, 10, 12] | K = 7 | return = 2 |
* 입출력 예 설명
- 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.
* 풀이
scoville 리스트에서 가장 작은 원소를 pop한 것과 두번째로 작은 원소를 pop한 것을 이용하여 새로운 스코빌 지수를 만들어야 한다. 최소 힙을 이용하면 쉽게 이를 이용할 수 있다. 왜냐하면 최소 힙의 자료구조는 이진트리로 정렬되어 있기 때문이다. 새로운 스코빌 지수를 힙에 push하면서 answer를 증가시켜주면 쉽게 답을 도출할 수 있다. 하지만 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 예외적인 상황도 존재하므로, 예외 처리를 해주는 것이 중요하다. 다음은 풀이 코드이다.
import heapq
def solution(scoville, K):
answer = 0
heap = []
for i in scoville :
heapq.heappush(heap, i)
while heap :
if len(heap) > 1 :
low_first = heapq.heappop(heap)
low_second = heapq.heappop(heap)
new_scoville = low_first + (low_second * 2)
heapq.heappush(heap, new_scoville)
answer += 1
if heap[0] >= K :
break
if len(heap) == 1 :
return -1
return answer
예외 처리를 해주지 않으면 몇 개의 테스트 케이스에서 Runtime Error가 발생한다. 예를 들어, 스코빌 지수 연산이 끝날 때까지 반복문이 break되지 않는다면, 힙에 남아있는 데이터는 new_scoville 지수밖에 남지 않을 것이다.(len(heap) == 1) new_scoville 지수밖에 남지 않았다는 것은 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 경우이므로 -1을 return해준다.
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