프로그래머스 코딩테스트 연습 > 힙(Heap) > 더 맵게

출처: 프로그래머스 코딩테스트 연습 > 힙(Heap) > 더 맵게

문제

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.

풀이

heap을 사용하지 않고 푼다면 아래처럼 풀 수도 있다. 하지만 효율성 테스트에서 0점이 나온다.

# 정렬된 리스트에 값 추가
def insert_value_to_sorted_list(sorted_list, new_value):
    list_len = len(sorted_list)
    for index, value in enumerate(sorted_list):
        if new_value < value:
            sorted_list.insert(index, new_value)
            break
    if len(sorted_list) == list_len:
        sorted_list.insert(len(sorted_list), new_value)
    return sorted_list
    

def solution(scoville, K):
    count = 0
    scoville.sort()
    while len(scoville) > 1 and scoville[0] < K:
        count += 1
        v1 = scoville[0]
        v2 = scoville[1]
        s = v1 + v2 * 2
        scoville.remove(v1)
        scoville.remove(v2)
        insert_value_to_sorted_list(scoville, s)
    if len(scoville) == 1 and scoville[0] < K:
        count = -1  
    return count

 

아래처럼 heap을 사용해서 풀어야 한다. 그래야 효율성 테스트를 통과할 수 있다.

import heapq

def solution(scoville, K):
    count = 0
    heap = []
    for value in scoville:
        heapq.heappush(heap, value)
    while len(heap) > 1 and heap[0] < K:
        count += 1
        v1 = heapq.heappop(heap)
        v2 = heapq.heappop(heap)
        s = v1 + v2 * 2
        heapq.heappush(heap, s)
    if len(heap) == 1 and heap[0] < K:
        count = -1  
    return count

여기서 주의 사항은 heap 리스트를 출력했을 때 반드시 정렬된 순서로 나오지 않는다는 점이다.

heap 출력해본 예

위 예에서 알 수 있듯이 [4, 7, 5, 8, 9]이므로, s = heap[0] + heap[1] * 2 식으로 계산해서는 안 된다.

 

heappop에 대한 설명은 아래와 같다.

"heapq.heappop(heap) 힙 불변성을 유지하면서, heap에서 가장 작은 항목을 팝하고 반환합니다."

출처: heapq — 힙 큐 알고리즘