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 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.
제한사항
- 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.
문제 풀이
1. pop() 메서드를 활용한 시도
효율성 테스트가 들어가 있기 때문에 올바른 로직을 짜는 것 만으로는 통과할 수 없다.
스코빌 지수를 구하는 방법과 알고리즘에 대한 설명은 문제에 모두 나와있으므로, 설명에 따른 로직만 구성하면 정확도 테스트는 통과할 수 있다.
def solution(scoville, K):
answer = 0
while min(scoville) < K:
if len(scoville) == 1 and scoville[0] < K:
return -1
scoville = sorted(scoville, reverse=True)
scoville.append(scoville.pop() + (scoville.pop() * 2))
answer += 1
return answer로직 자체는 간단하다. 하지만 채점 결과 효율성 테스트를 단 하나도 통과하지 못함을 확인할 수 있었다.
해결 방법을 찾던 도중 많은 사람들이 heapq 모듈을 사용하고 있음을 알 수 있었다.
2. heapq 모듈을 활용한 시도
해당 모듈을 사용하기 전에 이진 트리 구조와 Heapq 모듈의 사용법에 대해 간단하게 공부해봤다.
이후 구성한 로직은 기존의 pop() 메서드를 활용한 로직과 큰 차이는 없다.
로직에는 문제가 없으나 효율성 문제가 발생했을 뿐이므로, 기존 로직에 heapq 모듈을 적용시켜 다시 한 번 실행해 봤다.
import heapq
def solution(scoville, K):
answer = 0
heapq.heapify(scoville)
while scoville:
if len(scoville) == 1 and scoville[0] < K:
return -1
else:
new_ = heapq.heappop(scoville) + (heapq.heappop(scoville) * 2)
heapq.heappush(scoville, new_)
answer += 1
if scoville[0] >= K:
break
return answer먼저 주어진 scoville 리스트를 heap 구조로 변환해 준 뒤, scoville 내에서 반복되는 while 구문을 만들었다.
새로운 음식을 만들어 새로운 스코빌 지수를 가진 음식을 만드는 과정에서, 트리 내에 한 개의 노드만 남으면서 동시에 스코빌 지수가 K보다 작은 경우 -1을 리턴하도록 로직을 구성했다.
그렇지 않은 경우 heappop() 메서드를 통해 새로운 음식을 만들어 scoville 트리 구조에 다시 추가하는 방식을 반복하면서, 만일 트리 내의 최소값이 K 이상일 경우 모든 음식이 K 이상이기 때문에 break를 걸어주어 로직을 완성했다.
실행 결과
채점 결과
