더 맵게

더 맵게 문제 링크
https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626

Summary
힙(heap)을 활용하는 문제

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Description

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 아래와 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.

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Checking List

• 혼자서 문제를 해결
• 힌트를 보고 해결
• 답을 보고 해결

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My Answer

• 정확성: 통과
• 효율성: 통과

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

• 2022년 7월 5일 기준 새로 작성한 풀이

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

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Answer Sheet

• 좋아요가 가장 많았던 코드

import heapq as hq
def solution(scoville, K):
    hq.heapify(scoville)
    answer = 0
    while True:
        first = hq.heappop(scoville)
        if first >= K:
            break
        if len(scoville) == 0:
            return -1
        second = hq.heappop(scoville)
        hq.heappush(scoville, first + second*2)
        answer += 1  
    return answer

출처: 다른사람의풀이

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Trial & Error

• 파이썬 heapq 라이브러리를 처음 사용해봐서 어떤 기능이 있는지 공부하는 시간이 필요했다.

• 힙에 노드가 하나만 남아있을 경우를 놓쳐서 헤맸다.

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Takeaway

• 이전에는 heap을 직접 구현해서 문제를 접근하느라 문제 풀기까지 오래 걸렸는데, 앞으로는 heapq를 사용해야겠다.

• 힙 카테고리로 분류되어 있어서 힙으로 바로 접근할 수 있었지만, 몰랐다면 정렬로 풀어서 효율성을 통과 못했을 것 같다. 힙을 적용할 수 있는 문제 유형들에 대한 공부가 더 필요하다.

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