221010_Programmers : 스택/큐

Csw·2022년 10월 10일
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CodingTest

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💰 고득점 Kit : 스택/큐




🌞 같은 숫자는 싫어

🚊 문제 설명

  • 배열 arr가 주어집니다. 배열 arr의 각 원소는 숫자 0부터 9까지로 이루어져 있습니다.
  • 이때, 배열 arr에서 연속적으로 나타나는 숫자는 하나만 남기고 전부 제거하려고 합니다.
  • 단, 제거된 후 남은 수들을 반환할 때는 배열 arr의 원소들의 순서를 유지해야 합니다. 예를 들면,
    • arr = [1, 1, 3, 3, 0, 1, 1] 이면 [1, 3, 0, 1]return 합니다.
    • arr = [4, 4, 4, 3, 3] 이면 [4, 3]return 합니다.

📢 배열 arr에서 연속적으로 나타나는 숫자는 제거하고 남은 수들을 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요.

🚊 제한사항

  • 배열 arr의 크기 : 1,000,000 이하의 자연수
  • 배열 arr의 원소의 크기 : 0보다 크거나 같고 9보다 작거나 같은 정수

🚊 입출력 예

입출력 예 #1, 2

  • 문제의 예시와 같습니다.

📑 Code : 내꺼

📌 Logic 설명

  1. 중복을 제거한 요소를 담을 새로운 리스트 answer를 빈 리스트로 지정하고, 문제에서 주어진 array의 0 번째 요소를 담음
  2. 주어진 array의 1 번째 요소부터 마지막 요소까지 반복문을 돌면서
  3. answer의 마지막 요소와 현재 array의 요소를 비교하여 동일하지 않은 경우에만 array의 요소를 answer에 담음
  4. 반복문 종료 후 answerreturn
> code
def solution(arr):
    answer = [arr[0]]
    length = len(arr)
    for i in range(1,length):
        if answer[-1] != arr[i]:
            answer.append(arr[i])
    return answer

📑 Code : 다른 사람꺼

정용님 코드

  • 변수 지정도 깔끔하고, 초기 비교 대상을 -1로 지정함으로써 첫 번째 요소에 대해 예외적으로 코드를 작성해야 했던 내 코드보다 클-린한듯하여 좋았음.
> code
def solution(arr):
	# 중복을 제거한 요소를 담을 빈 리스트 생성
	answer = []
    
    # 기존 array의 요소와 비교할 대상을 front라는 변수로 지정 후 -1을 할당
    #   왜 -1인가?에 대해 반드시 기억해야 함!! 자주 쓰이는 기법
    #   문제의 '제한사항'에서 「 0 ≤ 배열 arr의 원소의 크기 ≤ 9 」라는 조건을 주었기 때문
    #	array의 어떤 요소와도 겹치지 않는 값이기 때문에 비교 대상으로 적절함
    front = -1
    
    # 반복문을 돌면서
    for item in arr:
    	# 만약 array 내의 요소(item)가 비교 대상(front)와 다른 경우에만
    	if front != item:
        	# answer에 해당 요소를 추가
            answer.append(item)
        	# 비교 대상을 answer의 마지막 요소인 item으로 갱신
            front  = item
        return answer

프로그래머스 코드

  • 반복문을 돌면서 현재 요소와 그 뒷 요소를 비교하며 값이 다른 경우에만 새로운 리스트에 담는 방식으로 작성한 코드
> code
def solution(arr):
    return [arr[i] for i in range(len(arr)) if [arr[i]] != arr[i+1:i+2]]

💡 새롭게 알게된 점

📌 마지막 요소를 확인할 때, 리스트의 indexing이 아닌, slicing으로 코드를 작성함으로써 에러 발생을 방지하였다는 점에 대해 감탄했음.

  • 리스트는 존재하지 않는 범위에 대해 slicing하는 경우, 빈 리스트[]를 반환
  • 반면에, 존재하지 않는 범위의 index에 대해 indexing하는 경우, IndexError 발생
> code
	array = [1,2,3,4,5]
    print(array[6])       #   IndexError: list index out of range
    print(array[6:])      #   []



🌞 올바른 괄호

🚊 문제 설명

  • 괄호가 바르게 짝지어졌다는 것은 '(' 문자로 열렸으면 반드시 짝지어서 ')' 문자로 닫혀야 한다는 뜻입니다.
  • 예를 들어

    ()() 또는 (())() 는 올바른 괄호입니다.
    )()( 또는 (()( 는 올바르지 않은 괄호입니다.

📢 ( 또는 ) 로만 이루어진 문자열 s가 주어졌을 때, 문자열 s가 올바른 괄호이면 Truereturn 하고, 올바르지 않은 괄호이면 Falsereturn 하는 solution 함수를 완성해 주세요.

🚊 제한사항

  • 문자열 s의 길이 : 100,000 이하의 자연수
  • 문자열 s( 또는 ) 로만 이루어져 있습니다.

🚊 입출력 예

입출력 예 #1, 2, 3, 4

  • 문제의 예시와 같습니다.

📑 Code : 내꺼

Code 1

📌 Logic 설명

  1. stack으로 활용할 빈 리스트 생성
  2. 주어진 배열 s의 요소에 대해 반복문을 돌면서
  3. 열린 괄호'('인 경우에는 stack에 담고
  4. 그렇지 않는 경우(닫힌 괄호')')에는 stack의 상황을 보고 판단
    4-1. stack이 비어 있는 경우에는 짝을 맞출 열린 괄호'('가 없는 것이기 때문에 False를 반환하고 종료
    4-2. stack이 비어 있지 않은 경우에는 stack의 마지막 요소가 열린 괄호'('일 때 stack의 마지막 요소를 추출
    • 왜냐하면, stack의 마지막 요소인 열린 괄호'('와 주어진 배열에서 현재 요소인 닫힌 괄호')'가 짝을 맞춰 사라지기 때문
> code 1
def solution(s):
    stack = []
    for i in s:
        if i == "(":
            stack .append(i)
        else:
            if not stack:
                return False
            elif stack[-1] == "(":
                stack.pop()
    # stack이 비어 있지 않은지의 유무를 참/거짓으로 return
    #   stack이 비었다면 True, 비어있지 않다면 False를 반환
    return not stack 

Code 2

📌 Logic 설명

  1. 열린 괄호 '('에는 +1, 닫힌 괄호 ')'에는 -1에 해당하는 점수를 부여
  2. 열린 괄호와 닫힌 괄호가 순서대로 짝을 맞추면 점수는 +1 되었다가 -1되어서 결과적으로 0점으로 종료
  3. 만약 점수가 음수로 가게 된다면, 열린 괄호 없이 닫힌 괄호가 나왔다는 말이기 때문에 무조건 짝을 맞추지 못하였다는 것을 의미하므로 False를 반환해야 함.
> code 1
def solution(s):
    score = 0
    for w in s:
        if score < 0:
            return 0
        else:
            if w == "(":
                score += 1 
            elif w == ")":
                score -= 1
    # score이 0점과 동일한지 유무를 참/거짓으로 반환
    #   score가 0점이면 참이므로 True를 반환
    return score == 0

📑 Code : 다른 사람꺼

  • s 내의 요소가 닫힌 괄호')'인 경우, stack으로 사용하는 리스트 st의 마지막에 어떤 요소가 있는 지와 무관하게 pop 메서드를 실행
    💡 단, pop 메서드를 실행하였는데 에러가 발생했다면, st가 빈 리스트라는 뜻이기 때문에 닫힌 괄호와 짝을 맞출 요소가 남아있지 않다는 뜻이 되어 False를 반환
> code
def is_pair(s):
    st = list()
    for c in s:
        if c == '(':
            st.append(c)

        if c == ')':
            try:
                st.pop()
            except IndexError:
                return False

    return len(st) == 

프로그래머스 코드

  • 반복문을 돌면서 현재 요소와 그 뒷 요소를 비교하며 값이 다른 경우에만 새로운 리스트에 담는 방식으로 작성한 코드
> code
def solution(arr):
    return [arr[i] for i in range(len(arr)) if [arr[i]] != arr[i+1:i+2]]



🌞 기능개발

🚊 문제 설명

  • 프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다.
  • 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다.
  • 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다.

📢 먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 progresses와 각 작업의 개발 속도가 적힌 정수 배열 speeds가 주어질 때 각 배포마다 몇 개의 기능이 배포되는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

🚊 제한사항

  • 작업의 개수(progresses, speeds 배열의 길이)는 100개 이하입니다.
  • 작업 진도는 100 미만의 자연수입니다.
  • 작업 속도는 100 이하의 자연수입니다.
  • 배포는 하루에 한 번만 할 수 있으며, 하루의 끝에 이루어진다고 가정합니다.
  • 예를 들어 진도율이 95%인 작업의 개발 속도가 하루에 4%라면 배포는 2일 뒤에 이루어집니다.

🚊 입출력 예

입출력 예 #1

  • 첫 번째 기능은 93% 완료되어 있고 하루에 1%씩 작업이 가능하므로 7일간 작업 후 배포가 가능합니다.
  • 두 번째 기능은 30%가 완료되어 있고 하루에 30%씩 작업이 가능하므로 3일간 작업 후 배포가 가능합니다.
  • 하지만 이전 첫 번째 기능이 아직 완성된 상태가 아니기 때문에 첫 번째 기능이 배포되는 7일째 배포됩니다.
  • 세 번째 기능은 55%가 완료되어 있고 하루에 5%씩 작업이 가능하므로 9일간 작업 후 배포가 가능합니다.
  • 따라서 7일째에 2개의 기능, 9일째에 1개의 기능이 배포됩니다.

입출력 예 #2

  • 모든 기능이 하루에 1%씩 작업이 가능하므로, 작업이 끝나기까지 남은 일수는 각각 5일, 10일, 1일, 1일, 20일, 1일입니다.
  • 어떤 기능이 먼저 완성되었더라도 앞에 있는 모든 기능이 완성되지 않으면 배포가 불가능합니다.
  • 따라서 5일째에 1개의 기능, 10일째에 3개의 기능, 20일째에 2개의 기능이 배포됩니다.

📑 Code : 내꺼

📌 Logic 설명

코드에 직접 적음

> code
# 올림 함수 계산을 위해 math 모듈 사용
from math import ceil

def solution(progresses, speeds):
	# 작업 별 필요한 요일을 계산하여 그 수치를 담을 빈 리스트 생성
    day_required = []
    
    # 작업의 진척율, 개발 속도를 zip 함수로 묶어서 각각의 요소들에 대해 반복문을 실행
    for p, s in zip(progresses, speeds):
    	# 잔여 작업 일수 : 남은 진척율을 개발 속도로 나누어 올림 계산한 결과
        # 그 결과를 day_required 리스트에 추가
        day_required.append(ceil((100-p)/s))
    # 마지막 요소까지 계산을 해야 하기 때문에, 해당 리스트의 최대값보다 하나 더 큰 값을 다시 day_required 리스트에 추가
    day_required.append(max(day_required)+1)
    
    # 아래 반복문을 통해 한꺼번에 배포가 되어야 하는 작업들을 담을 빈 리스트 temp 생성
    temp = []
    # 정답을 담을 빈 리스트 answer 생성
    answer = []
    
    # 위에서 day_required 리스트의 마지막 요소에 내가 지정한 값을 추가해두었기 때문에
    # 반복문을 실행할 범위를 day_required의 전체 요소의 개수에서 1만큼을 제외시킴.
    for i in range(len(day_required)-1):
    	# day_required 리스트에서 0번째부터 i번째 요소까지의 최대값이 (i+1)요소보다 작을 때에만
        if max(day_required[:i+1]) < day_required[i+1]:
        	# temp 리스트에 day_required의 현재 요소를 추가
            temp.append(day_required[i])
            # answer 리스트에는 temp 리스트의 개수(이번 배포 시 배포될 기능의 총 개수)를 추가
            answer.append(len(temp))
            # 다음 순서를 실행하기 위해, temp 리스트 초기화
            temp.clear()
            
        # day_required 리스트에서 0번째부터 i번째 요소까지의 최대값이 (i+1)요소보다 크거나 같다면
        else:
        	# temp 리스트에 day_required의 현재 요소를 추가
            temp.append(day_required[i])

    return answer

📑 Code : 다른 사람꺼

상봉님 코드

  • defaultdict 함수 사용이 아주 탁월했음.
    • key : value 형태의 요소를 담은 dictionary 자료형을 생성 시, 기존 key값이 없는 요소에 대해 자료형에 추가하는 경우 사용하면 좋음.
    • 일반적인 dict 자료형은 기존에 보유하고 있지 않은 key값에 대해 key:value를 넣어주려고 하면 error가 발생.
> code
from collections import defaultdict

def solution(progresses, speeds):
    
    # 역순으로 바꿔서 가장앞의 작업이 스택상 맨 위로 오도록 설정
    progresses = progresses[::-1]
    speeds = speeds[::-1]
    
    # [(55, 5), (30, 30), (93, 1)] 식으로 현재진행량과 작업속도를 묶어줌
    suc = list(zip(progresses,speeds))
    print(suc)

    # 키값이 없을때 해당 키값으로 value를 추가하면 오류가 발생하지않는 defaultdict() 함수 이용
    dic = defaultdict(int)
    print(dic)
    
    # 몇일이 경과했는지 저장할 day 선언
    day = 1
    
    # 모든 작업이 스택을 빠져나갈때까지 반복(작업완료)
    while len(suc) != 0:
        # 날짜 x 속도가 100프로를 넘는다면 맨위의 작업을 완료처리
        if suc[-1][0] + suc[-1][1]*day >= 100:
        	print(suc[-1][0] + suc[-1][1]*day)
            print(day)
            suc.pop()
            print(suc)
            dic[day] += 1
        # 작업이 완료되지 않았다면 그냥 day만 1증가
        else:
            day += 1
        print(dic)

    return list(dic.values())

프로그래머스 코드

  • 반복문을 돌면서 현재 요소와 그 뒷 요소를 비교하며 값이 다른 경우에만 새로운 리스트에 담는 방식으로 작성한 코드
> code
def solution(progresses, speeds):
	# [현재 작업, 누적 배포 예정 기능 수] 를 리스트 형태의 요소로 담을 빈 리스트 Q를 생성
    # Q는 결과적으로 2차원 리스트 형태가 됨.
    Q=[]
    # 작업의 진척율, 개발 속도를 zip 함수로 묶어서 각각의 요소들에 대해 반복문을 실행
    for p, s in zip(progresses, speeds):
    	# Q가 비었거나, 가장 마지막 배포 예정 작업의 소요 일수가 이번 순서 작업의 소요 일수보다 작다면
        if len(Q)==0 or Q[-1][0] < -((p-100)//s):
            # Q에 이번 순서의 작업의 소요 일수를 누적 배포 예정 기능 수는 1개(본인꺼)로 지정하여 담음.
            Q.append([-((p-100)//s),1])
        # Q에 어떤 요소가 있고, 가장 마지막 배포 예정 작업의 소요 일수가 이번 순서 작업의 소요 일수보다 크거나 같다면
        else:
        	# 가장 마지막 배포 예정의 작업 배포 시, 해당 기능을 함께 배포해야 하므로
            # 누적 배포 예정 기능 수에 +1 해줌.
            Q[-1][1]+=1
    # 배포 예정 작업은 Q의 각 요소 내의 1번째 요소에 해당하므로 아래와 같이 list Comprehension을 이용하여 리스트에 담아 반환
    return [q[1] for q in Q]

💡 새롭게 알게된 점

📌 올림 계산을 위해 math 모듈의 ceil 함수를 사용하지 않고, -((p-100)//s) 의 형태로 계산한 점.

  • 파이썬에서 // 연산자의 의미 : 나누기 연산 후 소수점 버림
    • p-100음수가 됨.
    • (p-100)//s음수에서 내림을 한 결과이며, 이는 (100-p)/s 를 올림한 결과와 절대값이 동일함.
    • -(p-100)//s는 작업의 진척율을 개발 속도로 나눈 후 올림한 결과와 동일



🌞 프린터

🚊 문제 설명

  • 일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다.
  • 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다.
  • 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다.
  • 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다.
   1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다.
   2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기목록의 가장 마지막에 넣습니다.
   3. 그렇지 않으면 J를 인쇄합니다.
  • 예를 들어, 4개의 문서(A, B, C, D)가 순서대로 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 2 1 3 2 라면 C D A B 순으로 인쇄하게 됩니다.
  • 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알고 싶습니다. 위의 예에서 C1번째로, A3번째로 인쇄됩니다.

📢 현재 대기목록에 있는 문서의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와 내가 인쇄를 요청한 문서가 현재 대기목록의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

🚊 제한사항

  • 현재 대기목록에는 1개 이상 100개 이하의 문서가 있습니다.
  • 인쇄 작업의 중요도는 1~9로 표현하며 숫자가 클수록 중요하다는 뜻입니다.
  • location0 이상 (현재 대기목록에 있는 작업 수 - 1) 이하의 값을 가지며 대기목록의 가장 앞에 있으면 0, 두 번째에 있으면 1로 표현합니다.

🚊 입출력 예

입출력 예 #2

  • 문제의 예시와 같습니다.

입출력 예 #1

  • 6개의 문서(A, B, C, D, E, F)가 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 1 1 9 1 1 1 이므로 C D E F A B 순으로 인쇄합니다.

📑 Code : 내꺼

사실 프로그래머스 다른 사람 풀이 보고 공부한 후, 숙지된 내용을 정리하였음.

📌 Logic 설명

  1. 중복을 제거한 요소를 담을 새로운 리스트 answer를 빈 리스트로 지정하고, 문제에서 주어진 array의 0 번째 요소를 담음
  2. 주어진 array의 1 번째 요소부터 마지막 요소까지 반복문을 돌면서
  3. answer의 마지막 요소와 현재 array의 요소를 비교하여 동일하지 않은 경우에만 array의 요소를 answer에 담음
  4. 반복문 종료 후 answerreturn
> code
from collections import deque
        
def solution(priorities, location):
	# 기존 배열에서 순서와 요소값을 tuple 형태의 요소로 갖는 새로운 리스트를 생성
    # deque 함수를 이용하여 리스트를 덱으로 변환
    # 명칭을 queue라고 지은 이유는, 선입선출의 방식으로 사용할 예정이기 때문
    # 아래 while문을 보면, 제일 앞에 있는 요소를 뽑은 후 조건 충족 시 다시 맨 뒤로 넣음.
    queue = deque([(idx, priority) for idx, priority in enumerate(priorities)])
    # 문제의 규칙대로 주어진 자료형을 정렬 후, 
    # 인쇄를 요청한 문서의 인쇄 순서를 확인할 변수를 answer로 지정하여 0을 할당.
    answer = 0
    # 조건을 만족할 때까지 반복
    
    while True:
    	# queue의 제일 처음 요소를 뽑아서 target_data로 지정
        # popleft 함수를 사용했기 때문에, queue에서 해당 요소는 제거된 상태
        target_data = queue.popleft()
        
        # target_data의 중요도가 queue 내의 중요도보다 하나라도 작다면
        if any(target_data[1] < current_data[1] for current_data in queue):
        	# 현재 데이터를 다시 queue 에 추가 
            queue.append(target_data)
            
        # target_data의 중요도가 나머지 모든 data의 중요도보다 높다면
        else:
        	# 인쇄 순서를 하나 늘려줌.
            answer += 1
            # 「priorities에서 target_data의 중요도의 idx」가 「priorities에서 우리가 찾는 중요도의 idx」와 같다면
            if target_data[0] == location :
            	# 인쇄 순서를 출력
                return answer

🔎 내가 못 푼 이유

1번째

> code
        priorities = [2,3,3,2,9,3,3]
        location = 3

위의 코드의 세부 작업 순서를 정리한 것이 다음과 같음.

priorities의 변화 및 인쇄 작업을 서술
(우리가 찾는 "location = 3"에 해당하는 2"2"로 표시)
	2,3,3,"2",9,3,3
	3,3,"2",9,3,3,2
    3,"2",9,3,3,2,3
    "2",9,3,3,2,3,3
    9,3,3,2,3,3,"2"
    9 인쇄     - 1번째 인쇄
    3 인쇄     - 2번째 인쇄
    3 인쇄     - 3번째 인쇄
    2,3,3,"2"
    3,3,"2",2
    3 인쇄     - 4번째 인쇄
    3 인쇄     - 5번째 인쇄
    "2" 인쇄   - 6번째 인쇄
    2 인쇄     - 7번째 인쇄
    
    따라서, return 값은 6이 됨.

그런데 나는 일단, 최대값이 맨 앞으로 오면 거기서 더이상의 정렬이 없을 것이라 생각하였음.

나의 잘못된 생각

priorities의 변화 및 인쇄 작업을 서술
(우리가 찾는 "location = 3"에 해당하는 2"2"로 표시)
	2,3,3,"2",9,3,3
	3,3,"2",9,3,3,2
    3,"2",9,3,3,2,3
    "2",9,3,3,2,3,3
    9,3,3,2,3,3,"2"
    9 인쇄     - 1번째 인쇄
    3 인쇄     - 2번째 인쇄
    3 인쇄     - 3번째 인쇄
    3 인쇄     - 4번째 인쇄
    3 인쇄     - 5번째 인쇄
    2 인쇄     - 6번째 인쇄
    "2" 인쇄   - 7번째 인쇄

    
    따라서, return 값은 7이 됨.

Logic 흐름 정리
1. 최대값이 맨 앞에 올때까지 rotate를 반복한 다음 그 값을 인쇄한 후에
2. 나머지 값들에 대해 또다시 최대값이 맨 앞에 올때까지 rotate를 반복 후 그 값을 인쇄.
3. 모든 요청이 인쇄된 후에 작업은 종료됨.

2번째

문제 조건 중, 아래 내용을 max 함수로 써서 작성하는 경우, 시간 초과의 문제와 ValueError가 발생.

  1. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기 목록의 가장 마지막에 넣습니다.
> 코드 구현
        (... 중간 생략 ...)
            while priorities:
                target = priorities.popleft()
                # 틀린 코드
                if target[1] < max(priority[1] for priority in priorities):
                # 바른 코드
                if any(target[1] < priority[1] for priority in priorities):
         (... 중간 생략 ...)
  1. max 함수로 최대값을 구하는 경우에는 priorities의 모든 요소를 다 서칭해야 하기 때문에 시간이 오래 걸림.
  2. popleft를 통해 priorities가 빈 리스트가 되게 되면, ValueError 발생

❗❗❗ any 함수에 대해 아래에 정리해두었으니 잊지 말고 다음에는 꼭 써먹자...

💡 새롭게 알게된 점

📌 all 함수와 any 함수

  • 파이썬 공식 홈페이지에 가보면 all 함수와 any 함수에 대해 코드로 설명되어 있음.

all

  • 인자로 반복 가능한 (iterable) 자료형을 받음.
  • 인자로 받은 데이터의 모든 요소가 True인 경우, True를 반환
  • 인자로 받은 요소 중 하나라도 False이면 False를 반환
  • 인자로 받은 요소가 비어있으면 True
def all(iterable):
    for element in iterable:
        if not element:
            return False
    return True

any

  • 인자로 반복 가능한 (iterable) 자료형을 받음.
  • 인자로 받은 데이터의 요소 중 하나라도 True인 경우, True를 반환
  • 인자로 받은 요소 중 모두 False이면 False를 반환
  • 인자로 받은 요소가 비어있으면 False
def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:
            return True
    return False

📑 Code : 다른 사람꺼

강사님 코드

  • queue 자료형을 활용하지 않고, while문과 for문을 활용한 풀이
> code
def solution(priorities, location):
	# answer는 인쇄 순서를 의미
    answer = 1
    # 대기 목록에 원래 순서를 포함시켜서 살펴보기 위해 enumerate 함수 사용
    queue = [[i,v] for i,v in enumerate(priorities)]
    # print(queue)
    
    while True:
    	# 대기 목록에서 제일 앞에 있는 문서를 뽑음
        check = queue.pop(0)
        # 뽑은 문서가 중요도가 가장 높은지 확인
        # -> 나머지 인쇄 대기 목록에서 중요도가 높은 문서가 한 개라도 있는지 여부를 확인
        if check[1] == max(priorities):
        	# 그 문서가 우리가 찾는 문서인지?
            if check[0] == location:
            	맞으면 인쇄 순서를 반환
                return answer
            # 그 문서가 우리가 찾는 문서가 아니라면
            else:
            	# 현재 중요도가 가장 높은 문서가 인쇄되고 없어지므로 대기 목록에서 제거
                priorities.remove(max(priorities))
                # 인쇄 순서가 하나 뒤로 밀리기 때문에 (+1)처리
                answer += 1
        # 뽑은 문서가 중요도가 가장 높지 않다면
        else:
        	# 다시 대기 목록에 넣어줌.
            queue.append(check)

    return answer

📑 Code : 다른 사람꺼

정용님 코드

  • queue 자료형을 활용하지 않고, while문과 for문을 활용한 풀이
> code
def solution(priorities, location):
    answer = 0

    while True:
    	# 최대값
        max_num = max(priorities)
        print(f"max_num : {max_num}")
        
        for i in range(len(priorities)):
        	# 최대값이 일치하면
            if max_num == priorities[i]:
            	# 해당 답에 대한 순위 +1
                answer += 1
                # 최대값을 찾는 순위에서 제외
                priorities[i] = 0
                print(f"priorities : {priorities}")
                
                # 최대값을 다시 구함
                max_num = max(priorities)
                print(f"max_num : {max_num}")
                print(f"answer : {answer}")
                
                #  i의 위치와 일치하면 answer 반환
                if i == location:
                	return answer

🔎 예시를 통한 확인

예시를 통한 출력 내용 확인

priorities = [2,3,3,2,9,3,3]
location = 3

solution(priorities, location)

--- 출력 결과 ---

(while문 시작)
max_num : 9

(for문 시작)
priorities : [2, 3, 3, 2, 0, 3, 3]
max_num : 3
answer : 1

priorities : [2, 3, 3, 2, 0, 0, 3]
max_num : 3
answer : 2

priorities : [2, 3, 3, 2, 0, 0, 0]
max_num : 3
answer : 3

(while문 다시 시작)
max_num : 3

(for문 시작)
priorities : [2, 0, 3, 2, 0, 0, 0]
max_num : 3
answer : 4

priorities : [2, 0, 0, 2, 0, 0, 0]
max_num : 2
answer : 5

priorities : [2, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
max_num : 2
answer : 6


--- return---
6

프로그래머스 코드

> code



🌞 다리를 지나는 트럭

🚊 문제 설명

  • 트럭 여러 대가 강을 가로지르는 일차선 다리를 정해진 순으로 건너려 합니다.
  • 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 알아내야 합니다.
  • 다리에는 트럭이 최대 bridge_length대 올라갈 수 있으며, 다리는 weight 이하까지의 무게를 견딜 수 있습니다.
  • 단, 다리에 완전히 오르지 않은 트럭의 무게는 무시합니다.
  • 예를 들어, 트럭 2대가 올라갈 수 있고 무게를 10kg까지 견디는 다리가 있습니다. 무게가 [7, 4, 5, 6]kg인 트럭이 순서대로 최단 시간 안에 다리를 건너려면 다음과 같이 건너야 합니다.

  • 따라서, 모든 트럭이 다리를 지나려면 최소 8초가 걸립니다.

📢 solution 함수의 매개변수로 다리에 올라갈 수 있는 트럭 수 bridge_length, 다리가 견딜 수 있는 무게 weight, 트럭 별 무게 truck_weights가 주어집니다. 이때 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

🚊 제한사항

  • bridge_length1 이상 10,000 이하입니다.
  • weight1 이상 10,000 이하입니다.
  • truck_weights의 길이는 1 이상 10,000 이하입니다.
  • 모든 트럭의 무게는 1 이상 weight 이하입니다.

🚊 입출력 예

📑 Code : 내꺼

📌 Logic 설명

내가 직접 푼 것은 아니고, 다른 사람 풀이 보고 학습 후 해당 풀이를 보지 않고 풀었음.

  • 기존 코드를 개선
> code
def solution(bridge_length, weight, truck_weights):
    # truck이 지나갈 bridge를 리스트로 생성.
    # bridge의 각 요소는 해당 위치의 무게를 의미함.
    bridge = [0] * bridge_length
    # bridge의 무게의 총 합을 미리 계산
    # 아래에서 계산이 필요할 경우에 sum(bridge)로 계산해도 되지만, 그렇게 할 경우에는 시간 초과가 발생.
    # sum 함수는 시간 복잡도가 O(N)이기 때문.
    bridge_weight_sum = 0
    # 총 소요 시간을 계산할 변수를 sec이라 지정하고 0을 할당.
    # second의 약자
    sec = 0
    
    # bridge가 남아 있으면 계속해서 반복
    while bridge:
        # 1초가 지나감.
        sec += 1
        # bridge의 제일 앞에 있는 무게는 다리를 빠져 나감.
        bridge_weight_sum -= bridge.pop(0)
        # print(f"1번째 bridge : {bridge}")
        
        # 만약 다리를 건너야 할 트럭이 아직 존재하는 경우에
        if truck_weights:
            # 현재 다리 위의 총 무게와 대기 중인 첫 번째 트럭의 무게의 합이 다리가 견딜 수 있는 무게보다 작거나 같다면
            if bridge_weight_sum + truck_weights[0] <= weight:
                # 다리의 마지막 위치에 대기 중인 첫 번째 트럭을 추가
                bridge_weight_sum += truck_weights[0]
                # 다리의 총 무게는 그 트럭의 무게만큼 늘려줌
                bridge.append(truck_weights.pop(0))
                # print(f"2번째 bridge : {bridge}")
            # 만약, 그 트럭이 다리에 올라오게 되었을 때 다리가 견디지 못한다면
            else:
                # 다리의 마지막 자리를 빈 무게로 채운다.
                bridge.append(0)
                # print(f"3번째 bridge : {bridge}")
                
    return sec

🔎 예시를 통한 확인

  • 위의 코드에는 print 문이 모두 달려있는데, 예시 코드를 돌려보면 아래와 같은 결과가 나옴.

예시를 통한 출력 내용 확인

bridge_length = 5
weight = 5
truck_weights = [2,2,2,2,1,1,1,1]
solution(bridge_length, weight, truck_weights)


--- 출력 결과 ---

sec : 1
1번째 bridge : [0, 0, 0, 0]
2번째 bridge : [0, 0, 0, 0, 2]

sec : 2
1번째 bridge : [0, 0, 0, 2]
2번째 bridge : [0, 0, 0, 2, 2]

sec : 3
1번째 bridge : [0, 0, 2, 2]
3번째 bridge : [0, 0, 2, 2, 0]

sec : 4
1번째 bridge : [0, 2, 2, 0]
3번째 bridge : [0, 2, 2, 0, 0]

sec : 5
1번째 bridge : [2, 2, 0, 0]
3번째 bridge : [2, 2, 0, 0, 0]

sec : 6
1번째 bridge : [2, 0, 0, 0]
2번째 bridge : [2, 0, 0, 0, 2]

sec : 7
1번째 bridge : [0, 0, 0, 2]
2번째 bridge : [0, 0, 0, 2, 2]

sec : 8
1번째 bridge : [0, 0, 2, 2]
2번째 bridge : [0, 0, 2, 2, 1]

sec : 9
1번째 bridge : [0, 2, 2, 1]
3번째 bridge : [0, 2, 2, 1, 0]

sec : 10
1번째 bridge : [2, 2, 1, 0]
3번째 bridge : [2, 2, 1, 0, 0]

sec : 11
1번째 bridge : [2, 1, 0, 0]
2번째 bridge : [2, 1, 0, 0, 1]

sec : 12
1번째 bridge : [1, 0, 0, 1]
2번째 bridge : [1, 0, 0, 1, 1]

sec : 13
1번째 bridge : [0, 0, 1, 1]
2번째 bridge : [0, 0, 1, 1, 1]

sec : 14
1번째 bridge : [0, 1, 1, 1]

sec : 15
1번째 bridge : [1, 1, 1]

sec : 16
1번째 bridge : [1, 1]

sec : 17
1번째 bridge : [1]

sec : 18
1번째 bridge : []


--- return---
18

📑 Code : 다른 사람꺼

상봉님 코드

  • ..
> code
def solution(bridge_length, weight, truck_weights):
	count = 0            # 경과 시간
    weight_sum = 0       # 다리 위의 트럭들의 무게의 합
    bridge = []          # 다리 위에 있는 트럭들
    
    while truck_weights:
    	count += 1
        
        # 트럭이 다리 위로 올라갈 수 있는 조건
        if ((weight_sum + truck_weight[0]) <= weight and len(bridge) <= bridge_length):
        	# 트럭을 다리 위에 올리고
        	bridge.append(truck_weights.pop())
            # 올린 트럭의 무게를 총 무게에 더한다.
            weight_sum += bridge[-1]
        else:
        	# 다리 위로 올라갈 수 없다면 빈 공간으로 채운다.
            bridge.append(0)
        
        # 경과한 시간이 다리 길이보다 크면, 다리에서 나온 트럭들의 무게를 빼준다.
        if count >= bridge_length:
        	weight_sum -= bridge.pop(0)
            
    # 총 경과 시간 + 다리 위에 있는 트럭들이 지나갈 시간
    return count + bridge_length

프로그래머스 코드

  • 아직 이 코드는 정확히 이해를 하지 못함.
> code
def solution(bridge_length, weight, truck_weights):
    t = 0
    on = []  # (weight, stayed)
    while truck_weights or on:
        for i, e in enumerate(on):
            on[i] = (e[0], e[1] + 1)
            print(f"1번째 on : {on}")
        on = list(filter(lambda x: x[1] < bridge_length + 1, on))
        print(f"2번째 on : {on}")

        weight_sum = 0
        for e in on:
            weight_sum += e[0]
            print(weight_sum)

        if truck_weights:
            if weight_sum + truck_weights[0] <= weight:
                on.append((truck_weights.pop(0), 1))
                print(f"3번째 on : {on}")
        t += 1
        print(f"t : {t}")
        # print(str(t)+":"+str(on))
    return t

🔎 예시를 통한 확인

  • 위의 코드에는 print 문이 모두 달려있는데, 예시 코드를 돌려보면 아래와 같은 결과가 나옴.
    예시를 통한 출력 내용 확인
bridge_length = 5
weight = 5
truck_weights = [2,2,2,2,1,1,1,1]
solution(bridge_length, weight, truck_weights)


--- 출력 결과 ---

2번째 on : []
3번째 on : [(2, 1)]
t : 1
1번째 on : [(2, 2)]
2번째 on : [(2, 2)]
weight_sum : 2
3번째 on : [(2, 2), (2, 1)]
t : 2
1번째 on : [(2, 3), (2, 1)]
1번째 on : [(2, 3), (2, 2)]
2번째 on : [(2, 3), (2, 2)]
weight_sum : 2
weight_sum : 4
t : 3
1번째 on : [(2, 4), (2, 2)]
1번째 on : [(2, 4), (2, 3)]
2번째 on : [(2, 4), (2, 3)]
weight_sum : 2
weight_sum : 4
t : 4
1번째 on : [(2, 5), (2, 3)]
1번째 on : [(2, 5), (2, 4)]
2번째 on : [(2, 5), (2, 4)]
weight_sum : 2
weight_sum : 4
t : 5
1번째 on : [(2, 6), (2, 4)]
1번째 on : [(2, 6), (2, 5)]
2번째 on : [(2, 5)]
weight_sum : 2
3번째 on : [(2, 5), (2, 1)]
t : 6
1번째 on : [(2, 6), (2, 1)]
1번째 on : [(2, 6), (2, 2)]
2번째 on : [(2, 2)]
weight_sum : 2
3번째 on : [(2, 2), (2, 1)]
t : 7
1번째 on : [(2, 3), (2, 1)]
1번째 on : [(2, 3), (2, 2)]
2번째 on : [(2, 3), (2, 2)]
weight_sum : 2
weight_sum : 4
3번째 on : [(2, 3), (2, 2), (1, 1)]
t : 8
1번째 on : [(2, 4), (2, 2), (1, 1)]
1번째 on : [(2, 4), (2, 3), (1, 1)]
1번째 on : [(2, 4), (2, 3), (1, 2)]
2번째 on : [(2, 4), (2, 3), (1, 2)]
weight_sum : 2
weight_sum : 4
weight_sum : 5
t : 9
1번째 on : [(2, 5), (2, 3), (1, 2)]
1번째 on : [(2, 5), (2, 4), (1, 2)]
1번째 on : [(2, 5), (2, 4), (1, 3)]
2번째 on : [(2, 5), (2, 4), (1, 3)]
weight_sum : 2
weight_sum : 4
weight_sum : 5
t : 10
1번째 on : [(2, 6), (2, 4), (1, 3)]
1번째 on : [(2, 6), (2, 5), (1, 3)]
1번째 on : [(2, 6), (2, 5), (1, 4)]
2번째 on : [(2, 5), (1, 4)]
weight_sum : 2
weight_sum : 3
3번째 on : [(2, 5), (1, 4), (1, 1)]
t : 11
1번째 on : [(2, 6), (1, 4), (1, 1)]
1번째 on : [(2, 6), (1, 5), (1, 1)]
1번째 on : [(2, 6), (1, 5), (1, 2)]
2번째 on : [(1, 5), (1, 2)]
weight_sum : 1
weight_sum : 2
3번째 on : [(1, 5), (1, 2), (1, 1)]
t : 12
1번째 on : [(1, 6), (1, 2), (1, 1)]
1번째 on : [(1, 6), (1, 3), (1, 1)]
1번째 on : [(1, 6), (1, 3), (1, 2)]
2번째 on : [(1, 3), (1, 2)]
weight_sum : 1
weight_sum : 2
3번째 on : [(1, 3), (1, 2), (1, 1)]
t : 13
1번째 on : [(1, 4), (1, 2), (1, 1)]
1번째 on : [(1, 4), (1, 3), (1, 1)]
1번째 on : [(1, 4), (1, 3), (1, 2)]
2번째 on : [(1, 4), (1, 3), (1, 2)]
weight_sum : 1
weight_sum : 2
weight_sum : 3
t : 14
1번째 on : [(1, 5), (1, 3), (1, 2)]
1번째 on : [(1, 5), (1, 4), (1, 2)]
1번째 on : [(1, 5), (1, 4), (1, 3)]
2번째 on : [(1, 5), (1, 4), (1, 3)]
weight_sum : 1
weight_sum : 2
weight_sum : 3
t : 15
1번째 on : [(1, 6), (1, 4), (1, 3)]
1번째 on : [(1, 6), (1, 5), (1, 3)]
1번째 on : [(1, 6), (1, 5), (1, 4)]
2번째 on : [(1, 5), (1, 4)]
weight_sum : 1
weight_sum : 2
t : 16
1번째 on : [(1, 6), (1, 4)]
1번째 on : [(1, 6), (1, 5)]
2번째 on : [(1, 5)]
weight_sum : 1
t : 17
1번째 on : [(1, 6)]
2번째 on : []
t : 18


--- return---
18

💡 새롭게 알게된 점

📌




🌞 주식가격

🚊 문제 설명

📢 초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

🚊 제한사항

  • prices의 각 가격은 1 이상 10,000 이하인 자연수입니다.
  • prices의 길이는 2 이상 100,000 이하입니다.

🚊 입출력 예

입출력 예 설명

  • 1초 시점의 ₩1은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다.
  • 2초 시점의 ₩2은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다.
  • 3초 시점의 ₩3은 1초뒤에 가격이 떨어집니다.
    따라서 1초간 가격이 떨어지지 않은 것으로 봅니다.
  • 4초 시점의 ₩2은 1초간 가격이 떨어지지 않았습니다.
  • 5초 시점의 ₩3은 0초간 가격이 떨어지지 않았습니다.

📑 Code : 내꺼

📌 Logic 설명

코드에 직접 적음

> code
from collections import deque

def solution(prices):
    length = len(prices)
    # 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 기록할 리스트를 생성
    # 초기 값은 모두 0으로 셋팅
    answer = [0] * length
    
    # 리스트 전체를 반복하면서
    for i in range(length):
    	# i번째 요소의 다음부터 끝에 있는 모든 요소들을 탐색
        for j in range(i+1, length):
        	# 다음 요소로 넘어가서 조건을 만족하는 경우에 answer의 i번째 요소에 1초를 추가
            # 이 코드가 if문보다 위에 있는 이유는 본인보다 뒤에 어떤 비교대상이 있는 경우에
            # 그 대상이 나보다 크든 작든 간에 1초동안은 가격이 떨어지지 않은 것으로 간주할 것이기 때문임.
            answer[i] +=1
            # 만약 나보다 가격이 떨어진 요소를 발견하게 되면
            if prices[i] > prices[j]:
            	# 반복문을 멈추고 빠져나감
                break
    return answer

📑 Code : 다른 사람꺼

강사님 코드

  • '오큰수' 문제 풀이 방식 활용
  • stack을 활용
    • 주어진 요소를 차례대로 하나씩 뽑아서 stack에 담았다가 조건을 만족하면 제거
    • 주식 가격이 떨어졌으면 그 떨어진 시간을 계산 후 stack에서 제거
> code
def solution(prices):
	# 각각의 주식가격마다 가격이 떨어지지 않은 기간을 담을 리스트를 생성
    # 기초 시간은 모두 0초로 셋팅
    answer = [0]*len(prices)
    # 비교의 기준이 될 요소의 index를 담을 빈 리스트를 stack으로 활용
    stack = [] 
    
    # 주식가격 리스트에 대해 반복문을 돌면서 아래 내용을 확인
    for i in range(len(prices)):
    	# 비교 기준이 아직 남아 있고, 그런데 어딘가에서 주식 가격이 떨어졌다면
        while stack and prices[stack[-1]] > prices[i]:
        	# stack에서 현재 비교 기준 주식가격의 위치를 뽑아옴
            # 주식이 떨어진 시각을 갱신하기 위함
            s = stack.pop()
            # 주식 가격이 떨어진 위치와 현재 비교 기준의 주식가격의 위치의 차이를 구함
            # 가격이 떨어지지 않은 기간을 담은 리스트에서 비교 기준의 위치의 시간을 갱신
            answer[s] = i-s
        # 비교 기준이 남아있지 않거나, 비교 기준이 있더라도 그 다음 요소보다 가격이 떨어지지 않았다면
        # 그 다음 요소를 비교 기준 리스트에 대기시킴
        stack.append(i)
    
    # 주식 가격이 떨어지지 않은 요소들만 stack에 남아있는 상황이므로
    # 각각의 요소들에 대해 주식 가격이 떨어지지 않은 시간을 계산하면 됨.
    while stack:
    	# stack에서 제일 앞에 있는 요소(index 값임)들을 꺼내서
        s = stack.pop()
        # 그 위치의 주식가격이 떨어지지 않은 시간을 계산
        # 전체 리스트의 요소의 개수에서 나를 포함하여 나보다 왼쪽에 있는 요소의 개수만큼을 뺄셈
        # s는 index이고, index가 의미하는 바가 나보다 왼쪽에 있는 요소의 개수이므로
        # 자기 자신인 1개만큼을 포함시킨 (s+1)이 바로 '나를 포함하여 나보다 왼쪽에 있는 요소'의 개수를 의미
        answer[s] = len(prices)-(s+1)
    
    return answer

📑 Code : 다른 사람꺼

프로그래머스 코드

> code
def solution(prices):
    # stack으로 활용할 빈 리스트 생성
    # stack에 들어가는 요소: [본인의 index, 본인의 price]
    # 즉, stack은 2차원 리스트 형태로 구성될 예정
    stack = []
    # 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 기록할 리스트를 생성
    # 초기 값은 모두 0으로 셋팅
    answer = [0] * len(prices)
    
    # 리스트 전체에 대해 반복문을 돌면서
    for i in range(len(prices)):
        # print(f"i : {i}")
        # stack에 어떤 요소가 있고, 
        # stack내의 마지막 요소(기준 요소)의 price가 현재 i번째 대상의 price보다 크다면
        #  └ 이말 인즉, 주식 가격이 떨어진 것을 의미함
        while stack and stack[-1][1] > prices[i]:
            # stack의 마지막 요소(기준 요소)를 추출
            # 기준 요소의 index를 past에 할당
            # 기준 요소의 price는 이미 바로 위의 while문에서 써먹었기 때문에 더이상 쓸일이 없어서 _ 에 할당
            past, _ = stack.pop()
            # print(f"past : {past}")
            # print(f"_ : {_}")
            # 기준 요소의 주식 가격이 떨어지지 않은 기간을 갱신
            # i - past의 의미 : i번째 대상의 위치(주식 가격이 떨어진 위치) - 기준 요소의 위치
            answer[past] = i - past
            # print(f"answer : {answer}")
        # stack에 빈 요소가 없거나 
        # stack의 마지막 요소의 price보다 i번째 대상의 price가 더 크거나 같다면
        # i번째 대상의 요소를 [요소의 index, 요소의 주식 가격] 의 형태로 stack에 추가
        stack.append([i, prices[i]])
        # print(f"stack : {stack}")
        
    # 위의 과정까지 거치면, 주식 가격이 떨어지지 않은 요소들은 stack에 남아 있음
    # 이제 stack에 남은 요소들에 대해 반복문을 돌면서
    for i, s in stack:
        # i번째 요소의 주식 가격이 떨어지지 않은 기간을 계산하여 갱신
        # 주식 가격이 떨어지지 않은 기간 = 배열의 전체 길이 - 본인의 index
        # `본인의 index` 가 '나보다 앞에 있는 요소의 개수'를 뜻한다는 점을 이용
        answer[i] = len(prices) - 1 - i
        # print(f"answer : {answer}")
    return answer

🔎 예시를 통한 확인

  • 위의 코드에는 print 문이 모두 달려있는데, 예시 코드를 돌려보면 아래와 같은 결과가 나옴.

예시를 통한 출력 내용 확인

prices = [1,2,3,2,3]
solution(prices)


--- 출력 결과 ---

(for문 시작)
i : 0
stack : [[0, 1]]

i : 1
stack : [[0, 1], [1, 2]]

i : 2
stack : [[0, 1], [1, 2], [2, 3]]

i : 3
(while문 시작)
past : 2
_ : 3
answer : [0, 0, 1, 0, 0]
(while문 끝)
stack : [[0, 1], [1, 2], [3, 2]]

i : 4
stack : [[0, 1], [1, 2], [3, 2], [4, 3]]

(2번째 for문 시작)
answer : [4, 0, 1, 0, 0]
answer : [4, 3, 1, 0, 0]
answer : [4, 3, 1, 1, 0]
answer : [4, 3, 1, 1, 0]


--- return---
[4, 3, 1, 1, 0]

💡 새롭게 알게된 점

📌 리스트에서 해당 요소의 index가 의미하는 것이 리스트 내에서 본인보다 앞에 있는 요소의 개수 를 뜻하기도 한다는 점!!



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