221010_Programmers : 스택/큐

Csw·2022년 10월 10일

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] 을 return 합니다.

arr = [4, 4, 4, 3, 3] 이면 [4, 3] 을 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

중복을 제거한 요소를 담을 새로운 리스트 answer를 빈 리스트로 지정하고, 문제에서 주어진 array의 0 번째 요소를 담음

주어진 array의 1 번째 요소부터 마지막 요소까지 반복문을 돌면서

answer의 마지막 요소와 현재 array의 요소를 비교하여 동일하지 않은 경우에만 array의 요소를 answer에 담음

반복문 종료 후 answer를 return

> 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 True를 return 하고, 올바르지 않은 괄호이면 False를 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요.

🚊 `제한사항`

문자열 s의 길이 : 100,000 이하의 자연수

문자열 s는 ( 또는 ) 로만 이루어져 있습니다.

🚊 `입출력 예`

입출력 예 #1, 2, 3, 4

문제의 예시와 같습니다.

📑 `Code : 내꺼`

Code 1

📌 Logic 설명

stack으로 활용할 빈 리스트 생성

주어진 배열 s의 요소에 대해 반복문을 돌면서

열린 괄호'('인 경우에는 stack에 담고

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

열린 괄호 '('에는 +1, 닫힌 괄호 ')'에는 -1에 해당하는 점수를 부여

열린 괄호와 닫힌 괄호가 순서대로 짝을 맞추면 점수는 +1 되었다가 -1되어서 결과적으로 0점으로 종료

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-100은 음수가 됨.
- (p-100)//s는 음수에서 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 C는 1번째로, A는 3번째로 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.

location은 0 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

중복을 제거한 요소를 담을 새로운 리스트 answer를 빈 리스트로 지정하고, 문제에서 주어진 array의 0 번째 요소를 담음

주어진 array의 1 번째 요소부터 마지막 요소까지 반복문을 돌면서

answer의 마지막 요소와 현재 array의 요소를 비교하여 동일하지 않은 경우에만 array의 요소를 answer에 담음

반복문 종료 후 answer를 return

> 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 2는 "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 2는 "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.

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 ...)

max 함수로 최대값을 구하는 경우에는 priorities의 모든 요소를 다 서칭해야 하기 때문에 시간이 오래 걸림.

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 값 ---
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_length는 1 이상 10,000 이하입니다.

weight는 1 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 값 ---
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 값 ---
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 값 ---
[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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