[Programmers] 쿼드압축 후 개수 세기

숑숑·2021년 1월 12일
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알고리즘

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문제 설명

0과 1로 이루어진 2n x 2n 크기의 2차원 정수 배열 arr이 있습니다. 당신은 이 arr을 쿼드 트리와 같은 방식으로 압축하고자 합니다. 구체적인 방식은 다음과 같습니다.

  1. 당신이 압축하고자 하는 특정 영역을 S라고 정의합니다.
  2. 만약 S 내부에 있는 모든 수가 같은 값이라면, S를 해당 수 하나로 압축시킵니다.
  3. 그렇지 않다면, S를 정확히 4개의 균일한 정사각형 영역(입출력 예를 참고해주시기 바랍니다.)으로 쪼갠 뒤, 각 정사각형 영역에 대해 같은 방식의 압축을 시도합니다.
    arr이 매개변수로 주어집니다. 위와 같은 방식으로 arr을 압축했을 때, 배열에 최종적으로 남는 0의 개수와 1의 개수를 배열에 담아서 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항

  • arr의 행의 개수는 1 이상 1024 이하이며, 2의 거듭 제곱수 형태를 하고 있습니다. 즉, arr의 행의 개수는 1, 2, 4, 8, ..., 1024 중 하나입니다.
    - arr의 각 행의 길이는 arr의 행의 개수와 같습니다. 즉, arr은 정사각형 배열입니다.
    - arr의 각 행에 있는 모든 값은 0 또는 1 입니다.

🤔 생각

  • 쪼오금 인덱싱 복잡할 수 있는 문제로 보인다.
  • 사분면 인덱싱 재귀함수를 만들고 이후에 0, 1 카운트 해주면 되겠다.

📌 내 풀이

def compress(arr):
    n = len(arr[0])
    mid = n // 2
    if mid == 0: return [arr[0][0]]
    
    cnt = 0
    for a in arr: cnt += sum(a)
    if cnt == 0: return [0]
    elif cnt == n*n: return [1]
    
    s1, s2, s3, s4 = (
        [a[:mid] for a in arr[:mid]],
        [a[mid:] for a in arr[:mid]],
        [a[:mid] for a in arr[mid:]],
        [a[mid:] for a in arr[mid:]]
    )
    return compress(s1) + compress(s2) + compress(s3) + compress(s4)

def solution(arr):
    result = compress(arr)
    return [result.count(0), result.count(1)]

2차원 배열 다루기는 numpy가 간편하다.
아래는 numpy를 이용한 풀이다.

import numpy as np

def compress(arr):
    if np.all(arr == 0): return np.array([1,0])
    if np.all(arr == 1): return np.array([0,1])

    mid = arr.shape[0] // 2
    return compress(arr[:mid,:mid]) + compress(arr[:mid, mid:]) + compress(arr[mid:, :mid]) + compress(arr[mid:, mid:])

def solution(arr):
    return compress(np.array(arr)).tolist()

✔ 배운 점

  • set 사용이 너무 버릇처럼 된것 같다..
  • 간단한 중복 점검은 set을 지양해보자. (list -> set convert가 꽤 골치다)
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툴 만들기 좋아하는 삽질 전문(...) 주니어 백엔드 개발자입니다.

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