[프로그래머스] 해시 - 완주하지 못한 선수

빠키·2020년 7월 21일
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알고리즘 문제

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출처: 프로그래머스 코딩 테스트 연습, https://programmers.co.kr/learn/challenges

Challenge

문제 설명
수많은 마라톤 선수들이 마라톤에 참여하였습니다. 단 한 명의 선수를 제외하고는 모든 선수가 마라톤을 완주하였습니다.

마라톤에 참여한 선수들의 이름이 담긴 배열 participant와 완주한 선수들의 이름이 담긴 배열 completion이 주어질 때, 완주하지 못한 선수의 이름을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

  • 마라톤 경기에 참여한 선수의 수는 1명 이상 100,000명 이하입니다.
  • completion의 길이는 participant의 길이보다 1 작습니다.
  • 참가자의 이름은 1개 이상 20개 이하의 알파벳 소문자로 이루어져 있습니다.
  • 참가자 중에는 동명이인이 있을 수 있습니다.

입출력 예

participantcompletionreturn
["leo", "kiki", "eden"]["eden", "kiki"]"leo"
["mislav", "stanko", "mislav", "ana"]["stanko", "ana", "mislav"]"mislav"

입출력 예 설명
예제 #1
leo는 참여자 명단에는 있지만, 완주자 명단에는 없기 때문에 완주하지 못했습니다.
예제 #2
mislav는 참여자 명단에는 두 명이 있지만, 완주자 명단에는 한 명밖에 없기 때문에 한명은 완주하지 못했습니다.

Solution

1. On my own

def solution(participant, completion):
    """
    - param participant : 마라톤에 참여한 선수 (List)
    - param completion : 마라톤을 완주한 선수 (List)
    - return : 마라톤을 완주하지 못한 선수 (str)
    """
    participant = sorted(participant)
    completion = sorted(completion)
    answer = participant[len(participant)-1]
    for i in range(len(completion)) : 
        if participant[i] != completion[i] : 
            answer = participant[i]
            break;
    return answer

풀이 방법
participantcompletion 비교시, 오직 한 명만 차이가 나기 때문에 선수 명단을 정렬하여 선형 탐색으로 차이가 나는 부분을 탐지

2. Best Code(1)

import collections

def solution(participant, completion):
    answer = collections.Counter(participant) - collections.Counter(completion)
    return list(answer.keys())[0]

풀이 방법
collection라이브러리의 Counter를 통해, 선수 이름별 사람 수를 세어 participantcompletion을 비교

3. Best Code(2)

def solution(participant, completion):
    answer = ''
    temp = 0
    dic = {}
    for part in participant:
        dic[hash(part)] = part
        temp += int(hash(part))
    for com in completion:
        temp -= hash(com)
    answer = dic[temp]

    return answer

풀이 방법
hash를 통해, 각 선수 이름별 유일한 숫자로 매칭하여, participant합과 completion합의 차이를 이용

Lessons learned

해시(hash)라는 개념을 처음 알게 되었다. 조금 더 공부해서 velog에도 업로드해야지. 탐색 및 검색에서 유용하게 쓰일 것 같다 :)

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하고 싶은 것이 많기에, 앞으로 할 수 있는 일들이 더 많은 Data Scientist

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