프로그래머스 코딩테스트(lv2) - 더 맵게, Heap구조

 

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626#

코딩테스트 연습 - 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 아

래와 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	K	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.

 

나의풀이1

• heapq라는 라이브러리를 사용했다.

import heapq

def solution(scoville, K):
    answer = 0
    heapq.heapify(scoville)
    
    answer = 0
    a,b,c = 0,0,0
    while K > c and len(scoville)>1:
        a = heapq.heappop(scoville)
        b = heapq.heappop(scoville)
        c = a + b*2
        heapq.heappush(scoville, c)
        c = scoville[0]
        answer += 1
    
    if K > c:
        answer = -1    
        
    return answer

나의풀이2

• 대부분 heapq 라이브러리를 사용했기에, 난 직접 heap 구조를 만들어 보기로 했다.
• 일단 한번 포기했다.

#어떤 위치에 있는 인자를 위로 올리며 Heap배열을 맞춤
def shiftUp(heap, childPos):
    child = heap[childPos]
    parentPos = childPos//2
    while parentPos > 0:
        parent = heap[parentPos]
        if parent > child:
            heap[childPos] = parent
            heap[parentPos] = child
        childPos = parentPos
        parentPos = childPos//2

#어떤 위치에 있는 인자를 아래로 내리며 Heap배열을 맞춤
def shiftDown(heap, pos):
    parent = heap[pos]
    childPos = 2*pos + 1
    endPos = len(heap)
    while childPos < endPos:
        rchildPos = childPos + 1
        if rchildPos < endPos and heap[rchildPos] < heap[childPos]:
            childPos = rchildPos
        child = heap[childPos]
        if child < parent:
            heap[pos] = child
            heap[childPos] = parent
        pos = childPos
        childPos = 2*pos + 1

#List를 Heap배열로 맞춤
def convertToHeap(listData):
    n = len(listData)
    for i in reversed(range(n//2)):
        shiftDown(listData, i)

#가장 낮은 값을 뽑아낸후, Heap 배열을 맞춤
def heappop(heap):
    last = heap.pop()
    if heap:
        data = heap[0]
        heap[0] = last
        shiftDown(heap, 0)
        return data
    return last

#임의의 값을 Heap에 집어넣은후, Heap 배열을 맞춤
def heappush(heap, a):
    heap.append(a)
    shiftUp(heap, len(heap)-1)

끝... 이라고 하고 싶지만, 내가 만든 heap 배열으론 효율성 테스트를 통과할 수 없었다 ㅠㅠ

 

다시 해봐야지