[알고리즘][X] 더 맵게

2023. 6. 18. 12:01알고리즘 풀이

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 사항
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.
입출력 예
scoville	K	return
[1, 2, 3, 9, 10, 12]	7	2
입출력 예 설명
스코빌 지수가 1인 음식과 2인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
새로운 음식의 스코빌 지수 = 1 + (2 * 2) = 5
가진 음식의 스코빌 지수 = [5, 3, 9, 10, 12]

스코빌 지수가 3인 음식과 5인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
새로운 음식의 스코빌 지수 = 3 + (5 * 2) = 13
가진 음식의 스코빌 지수 = [13, 9, 10, 12]

모든 음식의 스코빌 지수가 7 이상이 되었고 이때 섞은 횟수는 2회입니다.

※ 공지 - 2022년 12월 23일 테스트 케이스가 추가되었습니다. 기존에 제출한 코드가 통과하지 못할 수도 있습니다.
※ 공지 - 2023년 03월 23일 테스트 케이스가 추가되었습니다. 기존에 제출한 코드가 통과하지 못할 수도 있습니다.

 

나의 풀이

배운점

- heapq는 사용법이 deque이랑 다른 라이브러리와 다르기 때문에 사용방법을 잘 숙지하자

- 최대힙은 밑에 첨부한 코드를 참고하자

import heapq

def solution(scoville, K):
    heapq.heapify(scoville)
    
    answer = 0
    while scoville[0] < K:
        new_food = heapq.heappop(scoville) + heapq.heappop(scoville) * 2
        heapq.heappush(scoville, new_food)
        answer += 1
        if len(scoville) == 1 and scoville[0] < K:
            return -1
    
    return answer

※ 최대힙

from heapq import heappush, heappop

nums = [4, 1, 7, 3, 8, 5]
heap = []

for num in nums:
  heappush(heap, (-num, num))  # (우선 순위, 값)

while heap:
  print(heappop(heap)[1])  # index 1

Reference

https://velog.io/@younge/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%A8%B8%EC%8A%A4-%EB%8D%94-%EB%A7%B5%EA%B2%8C-%ED%9E%99

 

[Python] 프로그래머스 - 더 맵게 (힙)

📃 문제 링크매운 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 음식

velog.io

https://www.daleseo.com/python-heapq/

 

파이썬의 heapq 모듈로 힙 자료구조 사용하기

Engineering Blog by Dale Seo

www.daleseo.com

 

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