📍 이것이 코딩테스트다(나동빈) - part3.알고리즘 유형별 기출문제 를 풀고 기록했습니다.

1. 볼링공 고르기

• 총 N개의 볼링공이 있다. (1<=N<=1,000)
• 각 볼링공의 무게는 1부터 M까지의 자연수 형태로 존재한다. (1<=M<=10)
• N개의 볼링공 무게가 공백으로 구분되어 입력된다.
• 무게가 다른 볼링공 2개를 고르는 조합은?
  단, 무게가 같더라도 다른 공으로 간주한다. 예를들어 5개의 볼링공의 무게가 [1, 3, 2, 3, 2]로 주어질 때, 두 번째 볼링공과 네 번째 볼링공은 서로 다른 공이다.

1.1 내 답안

• ⏳ 10분 소요

• 모든 조합의 경우의 수를 nC2로 구하고
• 1부터 M까지의 무게별로 중복 횟수를 기록함. (count)
• 같은 무게를 뽑는 경우의 수를 제외함.

# 모든 조합 경우의수(nC2) - 같은 무게 뽑는 경우의 수
n, m = map(int, input().split())
data = list(map(int, input().split()))

result = int(n*(n-1)/2) # 모든 조합의 경우의 수
count = [0]*(m+1) # 무게별 중복 횟수 기록
for x in data:
  count[x] += 1

for i in range(1,m+1):
  if count[i] > 1 :
    result -= int(count[i]*(count[i]-1)/2)

print(result)

2.2 책 답안

• 먼저 무게마다 볼링공이 몇 개가 있는지 계산하고
• 예를 들어
  • 무게가 1인 볼링공 : 1개
  • 무게가 2인 볼링공 : 2개
  • 무게가 3인 볼링공 : 2개
• 무게가 낮은 볼링공부터 확인하면.(조합)
  • 무게가 1인 볼링공을 선택하는 경우의 수 : 1*4
  • 무게가 2인 볼링공을 선택하는 경우의 수 : 2*2
  • 무게가 3인 볼링공을 선택하는 경우의 수 : 2*0
• 이중 for문으로 만들거라 생각했는데 (총 볼링공 개수=n)을 순차적으로 줄이면서 경우의 수 구했음

n, m = map(int, input().split())
data = list(map(int, input().split()))

# 1부터 10까지의 무게를 담을 수 있는 리스트(m범위)
array = [0]*11

for x in data:
  # 각 무게에 해당하는 볼링공의 개수 카운트
  array[x] += 1

result = 0
# 1부터 m까지의 각 무게에 대하여 처리
for i in range(1, m+1):
  n -= array[i] # 무게가 i인 볼링공의 개수 제외
  result += array[i]*n # (무게가 i인 볼링공 개수)*(무게 i 초과인 공들의 개수)

print(result)

2. 무지의 먹방 라이브

프로그래머스 링크 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42891?language=python3

• 회전판에 무지가 먹어야할 음식이 N개 있다. 각 음식에는 1부터 N까지 번호가 붙어있다.
• 각 음식을 섭취하는데 일정 시간이 소요된다.

1. 무지는 1번부터 먹기 시작하며, 회전판은 번호가 증가하는 순서대로 음식을 무지 앞으로 가져다 놓는다.
2. 마지막 번호의 음식을 섭취한 후에는 회전판에 의해 다시 1번 음식이 무지 앞으로 온다.
3. 무지는 음식 하나를 1초 동안 섭취한 후 남은 음식은 그대로 두고, 다음 음식을 섭취한다. 다음 음식이란, 아직 남은 음식 중 다음으로 섭취해야 할 가장 가까운 번호의 음식을 말한다.
4. 회전판이 다음 음식을 무지 앞으로 가져오는 데 걸리는 시간은 없다고 가정한다.

• 무지가 먹방을 시작한지 k초 후에 네트워크 장애로 방송이 잠시 중단되었다. 네트워크 정상화 후 다시 방송을 이어갈 때, 몇 번 음식부터 섭취해야 하는지를 알고자 한다. 각 음식을 모두 먹는 데 필요한 시간이 담겨 있는 배열 food_times, 네트워크 장애가 발생한 시간 k초가 매개변수로 주어질 때 몇 번 음식부터 다시 섭취하면 되는기 return하도록 solution함수를 완성하라.
• 만약 더 섭취해야할 음식이 없다면 -1을 반환한다.

정확성 테스트 제한 사항

• food_times의 길이는 1 이상 2,000 이하
• food_times의 원소는 1 이상 1,000 이하의 자연수
• k는 1 이상 2,000,000 이하의 자연수

효율성 테스트 제한 사항

• food_times의 길이는 1 이상 200,000 이하
• food_times의 원소는 1 이상 100,000,000 이하의 자연수
• k는 1 이상 2 X 10^13 이하의 자연수

2.1 내 답안

• 첫 번째 답안(틀림)

def solution(food_times, k):
    answer = 0
    #n번 째에 j번째를 섭취했다면 (n+1)번째는 (j+1)%len(food_times )
    count = 0
    n = len(food_times)
    if min(food_times) >= k:
        return (k-1)%n+1
    while count <= k:
        if sum(food_times) == 0:
            return -1
        if food_times[answer]:
            food_times[answer] -= 1
            count += 1
            
        answer = (answer+1)%n        
        
    return answer 

• 두번째 답안 (틀림)

def solution(food_times, k):
    answer = 0
    n = len(food_times)
    not_0 = len(food_times) # 0이 포함되지 않은 음식 개수
    # k< not_n 또는 k < len(food_times )이 될 때까지 계속 먹음
    while k>= not_0 and k>= n:
        k -= not_0
        food_times = [x-1 for x in food_times if x != 0] 
        
        not_0 = len([x for x in food_times if x != 0])
        
    # k < not_0 또는 k < len(food_times)인 상황
    
    while k >= 0:
        if food_times[answer%n]:
            food_times[answer%n] -= 1
            k -= 1
        if k == -1:
            break
        answer += 1
    answer = answer%n + 1
            
    return answer
    

2.2 책 답안

• 우선순위 큐를 사용하여 (음식 시간, 음식 번호) 을 시간을 기준으로 정렬 가능.
• while문은 다 먹는 음식을 제거해 나가는 과정.
• sum_value와 previous의 차이가 뭐냐?
  • q = [(4, 3번), (6, 2번), (8, 1번)] 이고, k=15일 때
  • 가장 처음 3번 음식이 동나고 sum_value=4(초)*3(length)= 12, previous = 4(초)가 됨.
  • 이후 큐는 q = [((6-previous)=2, 2번), ((8-previous)=4, 1번)]

import heapq

def solution(food_times, k):
    # 전체 음식을 먹는 시간보다 k가 크거나 같다면 -1
    if sum(food_times) <= k:
        return -1

    # 시간이 작은 음식부터 빼야 하므로 우선순위 큐를 이용
    q = []
    for i in range(len(food_times)):
        # (음식 시간, 음식 번호) 형태로 우선순위 큐에 삽입
        heapq.heappush(q, (food_times[i], i + 1))  

    sum_value = 0 # 먹기 위해 사용한 시간
    previous = 0 # 직전에 다 먹은 음식 시간
    length = len(food_times) # 남은 음식의 개수

    # sum_value + (현재의 음식 시간 - 이전 음식 시간) * 현재 음식 개수와 k 비교
    while sum_value + ((q[0][0] - previous) * length) <= k:
        now = heapq.heappop(q)[0]
        sum_value += (now - previous) * length
        length -= 1 # 다 먹은 음식 제외
        previous = now # 이전 음식 시간 재설정. (+= now가 아님 주의)

    # 남은 음식 중에서 몇 번째 음식인지 확인하여 출력
    result = sorted(q, key =lambda x: x[1]) # 음식의 번호 기준으로 정렬
    return result[(k - sum_value) % length][1]