유형
힙(Heap)
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.
제한 조건
- 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.
입력
- ex1) [1, 2, 3, 9, 10, 12], 7
출력
- ex1) 2
# TRY 1) list 이용 : 정확성 통과, 효율성 미통과
def solution(S, K):
S = sorted(S)
cnt = 0
for i in S:
if i < K:
S.append(S[0]+S[1]*2)
S.sort()
S = S[2:]
cnt += 1
if S[0] > K:
break
if (len(S) == 1) and S[0] < K:
return -1
return cnt
# SOL 1-1) 힙(heap) 자료구조 이용, try / except IndexError 이용
# 힙을 사용하는 이유 : 일반적인 리스트와 달리 push(), pop() 이후 자동 정렬
import heapq
def solution(S, K):
heap = []
for i in S:
heapq.heappush(heap, i)
cnt = 0
while heap[0] < K:
try:
heapq.heappush(heap, heapq.heappop(heap) + heapq.heappop(heap) * 2)
except IndexError:
return -1
cnt += 1
return cnt
# SOL 1-2) 힙(heap) 자료구조 이용
import heapq
def solution(S, K):
heap = []
for i in S:
heapq.heappush(heap, i)
cnt = 0
while heap[0] < K:
heapq.heappush(heap, heapq.heappop(heap) + heapq.heappop(heap) * 2)
cnt += 1
if len(heap) == 1 and heap[0] < K:
return -1
return cnt
# SOL 2) 데크(deque) 자료구조 이용
from collections import deque
def solution(S, K):
answer = 0
mix = deque()
S.sort()
sco = deque(i for i in S)
while (sco and sco[0] < K) or (mix and mix[0] < K):
answer += 1
if len(sco) + len(mix) <= 1:
return -1
food = [0]*2
for a in range(2):
if sco and mix:
if sco[0] < mix[0]:
food[a] = sco.popleft()
else:
food[a] = mix.popleft()
elif sco:
food[a] = sco.popleft()
else:
food[a] = mix.popleft()
mix.append(food[0]+food[1]*2)
return answer