프로그래머스 완주하지 못한 선수 JS 풀이

프로그래머스 level1 완주하지 못한 선수

문제를 보자마자 생각한 해법은 이랬다.
1. 완주자와 완주하지 못한 사람들 이름을 key로 갖는 객체를 생성하고, 해당 key값을 갖는 사람 수를 count
2. 두 객체의 이름별 value값 비교
3. 다른 값이 나오는 이름이 answer

function solution(participant, completion) {
  var answer = "";
  let partiObj = new Object();
  let compObj = new Object();
  let fail = [];
  let part = participant.filter((v) => !completion.includes(v));
  answer = part[0];
  participant.map((v) => {
    partiObj[v] ? partiObj[v]++ : (partiObj[v] = 1);
    if (partiObj[v] > 1) {
      part.push(v);
    }
  });
  completion.map((v) => {
    compObj[v] ? compObj[v]++ : (compObj[v] = 1);
  });
  part.map((v) => {
    part.map((v) => {
      if (partiObj[v] - compObj[v] === 1) {
        answer = v;
      }
    });
  });
  return answer;
}

정확성은 통과하나, 효율성 부문에서 통과하지 못했다는 점이 문제였다.
내 알고리즘을 보면 모든 이름을 탐색하기 때문에 적어도 2N번 만큼 탐색해야된다는 것이었다.

그래서 고민하던 중 다른 해법을 보게 되었다.

function solution(participant, completion) {
  var answer = "";

  completion[completion.length] = "";

  var arr1 = participant.sort();
  var arr2 = completion.sort();

  for (let i = 0; i < arr1.length; i++) {
    if (arr1[i] !== arr2[i]) {
      answer = arr1[i];
    }
  }

  return answer;
}

1) completion 배열이 participant 배열 길이보다 1짧기때문에 "" 하나 더해준다.
2) 두 배열을 정렬 후 비교

코드 길이도 확 줄었고, 무조건 N번만 탐색하기 때문에 내 알고리즘과 같은 O(N)의 알고리즘이더라도 훨씬 효율적이었다.

var solution = (participant, completion) =>
  participant.find(
    (name) => !completion[name]--,
    completion.map((name) => (completion[name] = (completion[name] | 0) + 1))
  );

완주자 배열을 {이름:완주자배열에 등장하는 횟수}로 맵핑하고, 그 맵에 참가자 이름 하나씩 넣어서 찾아볼때마다 횟수 떨어뜨려서 횟수 0 나오는 걸 찾는 함수이다.

마지막 코드는 어떤 고수분이 정리하신 코드.. 이렇게까지 작성할 수 있는 날이 올때까지 노력해야겠다.