문제 설명

일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다. 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다.

1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다.
2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기목록의 가장 마지막에 넣습니다.
3. 그렇지 않으면 J를 인쇄합니다.

예를 들어, 4개의 문서(A, B, C, D)가 순서대로 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 2 1 3 2 라면 C D A B 순으로 인쇄하게 됩니다.

내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알고 싶습니다. 위의 예에서 C는 1번째로, A는 3번째로 인쇄됩니다.

현재 대기목록에 있는 문서의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와 내가 인쇄를 요청한 문서가 현재 대기목록의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

• 현재 대기목록에는 1개 이상 100개 이하의 문서가 있습니다.
• 인쇄 작업의 중요도는 1~9로 표현하며 숫자가 클수록 중요하다는 뜻입니다.
• location은 0 이상 (현재 대기목록에 있는 작업 수 - 1) 이하의 값을 가지며 대기목록의 가장 앞에 있으면 0, 두 번째에 있으면 1로 표현합니다.

입출력 예

priorities		location	return
[2, 1, 3, 2]		2		1
[1, 1, 9, 1, 1, 1]	0		5

입출력 예 설명
예제 #1

문제에 나온 예와 같습니다.

예제 #2

6개의 문서(A, B, C, D, E, F)가 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 1 1 9 1 1 1 이므로 C D E F A B 순으로 인쇄합니다.

접근 방법

보통은 스택/큐를 사용해서 푼 것 같았다. 그러나 나는 이 방법으로는 생각이 나지 않아 다른 방법으로 풀이했다. 우선순위를 의미하는 수가 큰 것부터 실행하고 초기 인덱스가 섞이면 복잡해지기 때문에 실행한 문서의 우선순위를 0으로 갱신하였다. 그리고 실행한 문서의 인덱스부터 뒤로 순회하기 때문에 실행한 문서의 인덱스를 기억하여 다음 반복에서 [idx:] 모양의 슬라이싱을 사용하였다.

• 실행한 문서의 개수를 저장하는 변수 answer를 0으로 정의한다.
• 실행한 문서의 위치를 기억하기 위한 변수 idx를 0으로 정의한다.
• priorities가 0으로만 구성되지 않을 동안 반복하는 while문을 돌린다.
  -> 문서에서 우선순위가 가장 큰 수를 저장하는 변수 mx를 선언하고 가장 큰 수를 저장한다.
  -> 만약 priorities[idx:]의 가장 큰 수가 mx와 같을 경우,
  --> idx에 priorities[idx:]에서의 mx의 인덱스를 더한다.
  --> priorities[idx]를 0으로 갱신한다.
  --> answer를 1 증가시킨다.
  -> priorities 전체에서 가장 큰 수가 mx와 같을 경우,
  --> idx에 priorities에서의 mx의 인덱스를 대입한다.
  --> priorities[idx]를 0으로 갱신한다.
  --> answer를 1 증가시킨다.
  -> 만약 idx가 location과 같다면 while문을 탈출한다.
• answer를 반환한다.

solution.py

def solution(priorities, location):
    answer = 0
    idx=0
    while priorities!=[0]*len(priorities):
        mx=max(priorities)
        if max(priorities[idx:])==mx:
            idx+=priorities[idx:].index(mx)
            priorities[idx]=0
            answer+=1
        else:
            idx=priorities.index(mx)
            priorities[idx]=0
            answer+=1
        if idx==location:
            break
    return answer