[프로그래머스] 직업군 추천하기

📃 문제

[위클리 챌린지] 직업군 추천하기 🔗링크

개발자가 사용하는 언어와 언어 선호도를 입력하면 그에 맞는 직업군을 추천해주는 알고리즘을 개발하려고 합니다.
...(중략)
직업군 언어 점수를 정리한 문자열 배열 table, 개발자가 사용하는 언어를 담은 문자열 배열 languages, 언어 선호도를 담은 정수 배열 preference가 매개변수로 주어집니다. 개발자가 사용하는 언어의 언어 선호도 x 직업군 언어 점수의 총합이 가장 높은 직업군을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 총합이 같은 직업군이 여러 개일 경우, 이름이 사전 순으로 가장 빠른 직업군을 return 해주세요.

• 조건
  1. 직업군 언어 점수 table = 5
     "직업군 5점언어 4점언어 3점언어 2점언어 1점언어"형식의 문자열
  2. 개발자가 사용하는 언어, 1 ≤ languages의 길이 ≤ 9
  3. 언어 선호도 preference의 길이 = languages의 길이
  4. 총합이 같은 직업군이 여러 개일 경우, 이름이 사전 순으로 가장 빠른 직업군 return

🧠 풀이

✏️ 결국 구해야할 값은 max(직업군별 언어 점수 * 언어 선호도))이다.

✏️ 직업군별 언어 점수 * 언어 선호도는 zip, index 함수를 사용했다.

✏️ 답을 구할때, ①총합의 최댓값과 ②총합이 같은 경우를 고려해야한다.
→ lambda를 이용하여 score는 내림차순으로 정렬해 총합의 최댓값을 구했고
→ job은 오름차순으로 정렬하여 총합이 같은 경우 이름이 사전 순으로 가장 빠른 값을 구했다.

✏️ 리팩토링 과정

• 1st. 해쉬를 이용하여 구현했다.
• 2nd. 불필요한 변수와 중복되는 배열을 제거하였다.
  최댓값을 구하는 for문을 제거하고 lambda 함수를 이용해 최적화했다.
• 3rd. zip을 사용해 직업군별 언어 점수 ↔︎ 언어 선호도를 매칭하는 for문 2개 → 1개로 최적화했다.

단순 구현 문제라 복잡한 풀이보단 얼마나 간단하고 효율적이냐가 중요한 것 같다.

📌 풀이 (리팩토링)

def solution(table, languages, preference):
    
    jobs_score = []

    for t in table:
        job_pref_langs = t.split()
        job = job_pref_langs[0]

        score = 0
        for lang, pref in zip(languages, preference):
            if lang in job_pref_langs:
                score += (6 - job_pref_langs.index(lang)) * pref

        jobs_score.append([score, job])

    jobs_score.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))
    answer = jobs_score[0][1]
    
    return answer

📌 풀이 (리팩토링 전)

def solution(table, languages, preference):
    
    jobs_total_score = []

    for job_prefer_langs in table:
        job_prefer_langs = job_prefer_langs.split(' ')
        job = job_prefer_langs[0]
        prefer_langs = job_prefer_langs[1:]

        lang_score = {}
        LANG_LENGTH = 5
        for idx, language in enumerate(prefer_langs):
            score = LANG_LENGTH - idx
            lang_score[language] = score

        total_score = 0
        for idx, language in enumerate(languages):
            if language in lang_score:
                total_score += lang_score[language] * preference[idx]
        
        jobs_total_score.append([total_score, job])

    SCORE = 0
    JOB = 1

    jobs_total_score.sort(key=lambda x: (-x[SCORE], x[JOB]))
    answer = jobs_total_score[SCORE][JOB]

    return answer