[프로그래머스] 무지의 먹방 라이브 - 2019 Kakao Blind Recruitment

문제

그냥 먹방을 하면 다른 방송과 차별성이 없기 때문에 무지는 아래와 같이 독특한 방식을 생각해냈다.
회전판에 먹어야 할 N 개의 음식이 있다.
각 음식에는 1부터 N 까지 번호가 붙어있으며, 각 음식을 섭취하는데 일정 시간이 소요된다.
무지는 다음과 같은 방법으로 음식을 섭취한다.
무지는 1번 음식부터 먹기 시작하며, 회전판은 번호가 증가하는 순서대로 음식을 무지 앞으로 가져다 놓는다.
마지막 번호의 음식을 섭취한 후에는 회전판에 의해 다시 1번 음식이 무지 앞으로 온다.
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.
회전판이 다음 음식을 무지 앞으로 가져오는데 걸리는 시간은 없다고 가정한다.
무지가 먹방을 시작한 지 K 초 후에 네트워크 장애로 인해 방송이 잠시 중단되었다.
무지는 네트워크 정상화 후 다시 방송을 이어갈 때, 몇 번 음식부터 섭취해야 하는지를 알고자 한다.
각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 담겨있는 배열 food_times, 네트워크 장애가 발생한 시간 K 초가 매개변수로 주어질 때 몇 번 음식부터 다시 섭취하면 되는지 return 하도록 solution 함수를 완성하라.

제한사항

food_times 는 각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 음식의 번호 순서대로 들어있는 배열이다.
k 는 방송이 중단된 시간을 나타낸다.
만약 더 섭취해야 할 음식이 없다면 -1을 반환하면 된다.

정확성 테스트 제한 사항

food_times 의 길이는 1 이상 2,000 이하이다.
food_times 의 원소는 1 이상 1,000 이하의 자연수이다.
k는 1 이상 2,000,000 이하의 자연수이다.

효율성 테스트 제한 사항

food_times 의 길이는 1 이상 200,000 이하이다.
food_times 의 원소는 1 이상 100,000,000 이하의 자연수이다.
k는 1 이상 2 x 10^13 이하의 자연수이다.

입출력 예

food_times	k	result
[3, 1, 2]	5	1

입출력 예 설명

입출력 예 #1
0~1초 동안에 1번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,1,2] 이다.
1~2초 동안 2번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,0,2] 이다.
2~3초 동안 3번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,0,1] 이다.
3~4초 동안 1번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [1,0,1] 이다.
4~5초 동안 (2번 음식은 다 먹었으므로) 3번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [1,0,0] 이다.
5초에서 네트워크 장애가 발생했다. 1번 음식을 섭취해야 할 때 중단되었으므로, 장애 복구 후에 1번 음식부터 다시 먹기 시작하면 된다.

풀이

먹는 시간이 적게 걸리는 음식부터 확인하는 Greedy 접근 방식으로 해결 가능 할 것 같다..
1. 모든 음식을 시간 기준으로 정렬
2. 시간이 적게 걸리는 음식부터 제거 (해당 음식을 제거(먹을경우) 나머지 음식들도 똑같은 시간동안 먹었다고 생각) * Key point
=> 정렬, 기준? 우선순위 큐! 사용!!

또한, 효율성 테스트의 N의 길이는 200,000, K의 길이는 최대 20000000000이므로 일반적인 iteration 사용은 꿈도 못꾼다. 즉, O(NlogN) 정도의 알고리즘을 사용하며, k를 이용한 iteration을 피해야한다. 나는 O(NlogN)을 제공하는 heapq라이브러리를 사용~

코드

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_values = 0  # 먹기 위해 사용한 시간
    previous = 0  # 직전에 다 먹은 음식 시간

    length = len(food_times)

    # sum_value + (현재의 음식 시간 - 이전 음식 시간) * 현재 음식 개수와 k 비교
    while sum_values + ((q[0][0] - previous) * length) <= k:
        # 제일 적게 걸리는 음식 시간을 pop 한다.
        now = heapq.heappop(q)[0]
        # 꺼내온 음식과 이전에 다 먹은 음식 시간을 빼고 남은 음식 개수를 곱한다.
        sum_values += (now - previous) * length
        length -= 1  # 다 먹은 음식 제외
        previous = now  # 이전 음식 시간 재설정

    # 남은 음식 중에서 몇 번째 음식인지 확인하여 출력
    result = sorted(q, key=lambda x: x[1])  # 음식의 번호 기준으로 정렬하고, 리스트로 만듦
    return result[(k - sum_values) % length][1]  # 전체 시간 중 sum_value를 빼고 남은 음식으로 로테이션 돌린다.