프로그래머스 - 최소직사각형
문제
시도
1
주어진 가로 길이와 세로 길이를
각 길이의 최대로 지갑을 만들면
모든 명함을 수납할 수 있다.
❗배제해야만 하는 조건❗: 다른 명함을 흩트린다든지 하는 조건은 배제한다
(본인은 이거 때문에 해매고나서 문제 피드백에 명확하게 설명이 필요하다고 의견을 남겼다)
그래서 가로길이든 세로길이든 한 방향으로 맞춰준다
# Dummy data for testing
sizes = [[10, 7], [12, 3], [8, 15], [14, 7], [5, 15]]
"""
2차원 배열의 명함크기를 담은 리스트이다.
긴쪽/짧은쪽으로 배치된 모든 명함을 수납할 수 있는 조건의 지갑크기는 [15,8]길이를 곱한 120임을 알 수 있다.
"""
"""
(흩트리는 조건은 배제했으니)'최대길이 中 최대값'과 '최소길이 中 최대값'만 구하면
조건을 만족하는 지갑의 크기를 찾을 수 있다.
sizes들의 최대|최소길이에 해당하는 변수는 x 하나로 선언
"""
def solution(sizes):
max_length = max(max(x) for x in sizes)
max_min_length = max(min(x) for x in sizes)
return max_length * max_min_length
"""
여기서 x는 max, min함수의 반복가능한 단일 인수이자
for문을 통해 찾을 명함 크기 sizes (튜플, 문자열 등등 여기선 리스트)에 대입되는 변수이다.
명함의 큰쪽 길이 中 가장 큰 길이값을 리턴. max(max(x) for x in sizes)
명함의 작은쪽 길이 中 가장 큰 길이값을 리턴. max(min(x) for x in sizes)
양 쪽 모든 명함 길이의 사이즈를 수납할 수 있는 지갑의 최대|최소길이 최대값을 찾았으므로 두 길이를 곱한 값을 리턴.
"""
# Call the function and print the result
print(solution(sizes)) # Expected output: 120
def solution(sizes):
return max(max(x) for x in sizes) * max(min(x) for x in sizes)사용 개념
2.
lambda식을 사용하여 풀 수 있다고 해서 테스트 해 보았다.
똑같이 최소한으로 모든 명함을 수납할 수 있는 가장 큰 크기를 계산.
map(f, iterable)은 함수(f)와 반복 가능한(iterable) 데이터를 입력으로 받는다.
즉 입력받은 데이터의 각 요소에 함수 (f)를 적용한 결과를 리턴하므로
max(map(lambda x: max(x), sizes))
max(map(lambda x: min(x), sizes))
명함 길이 2차원 배열 리스트에서 가장 큰 값, 작은 값을 리턴하면 각각 max를 적용하고 그 값을 리턴한다.
def solution(sizes):
max_length = max(map(lambda x: max(x), sizes))
max_min_length = max(map(lambda x: min(x), sizes))
return max_length * max_min_length
"""
각 명함의 최대 길이 中 최대값을 리턴
각 명함의 최소 길이 中 최대값을 리턴
조건을 만족하는 지갑 크기 반환
"""
# Dummy data for testing
sizes = [[5, 10], [10, 20], [3, 7], [8, 4], [6, 12]]
# Call the function and print the result
print(solution(sizes)) # Expected output: 200
solution = lambda sizes: max(map(lambda x: max(x), sizes)) * max(map(lambda x: min(x), sizes))사용 개념
3
2차원 배열 → 1차원 배열 sum(list, [])
풀이2처럼 풀었을 때 lambda식으로 표현하는 장점이 없는 것 같아서 다른 lambda 풀이를 살펴봤다.
이 풀이는 sum(iterable)함수에 두번 째 인자로 주어진 empty list []를 default 값으로 전달해서 sizes 리스트 요소들의 합을 2차원 배열이 아닌 1차원 배열화 하는 것을 이해하는 것이 중요해 보인다.
- stack overflow : What does the built-in function sum do with sum(list, [])?
- codedragon : 다차원 배열, 1차원 vs 2차원 vs 3차원 배열 비교
max함수로 list의 최대길이 최대값과 최소길이 최대값을 리턴받고 곱한다. 앞서 size리스트를 1차원 배열화해 최대길이를 전부 찾아줬기 때문에 뒤에서 최소길이는 for문으로 찾은 것 같다.
solution = lambda sizes: max(sum(sizes, [])) * max(min(size) for size in sizes)
# Dummy data for testing
sizes = [[5, 10], [10, 20], [3, 7], [8, 4], [6, 12]]
# Call the function and print the result
print(solution(sizes)) # Expected output: 200
- 사용 개념
