1. 더 맵게 lv.2
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.
[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.
import heapq
def solution(scoville, K):
answer = 0
heapq.heapify(scoville) # 오름차순 정렬
while scoville:
num1 = heapq.heappop(scoville)
# if all(q >= K for q in scoville):
if num1 >= K: # 현재의 최솟값이 K보다 크다면 answer는 최소 횟수
return answer
if not scoville: break # 모든 음식을 K 이상으로 만들 수 없는 경우 -1 반환
num2 = heapq.heappop(scoville) # 두 번째로 맵지 않은 음식
new = num1 + (num2 * 2)
heapq.heappush(scoville, new)
answer+=1
return -1heapify: 리스트를 힙구조로 만들어주며 최솟값이 0번째 인덱스로 정렬된다
2. 디스크 컨트롤러 lv.3
하드디스크는 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있습니다.
디스크 컨트롤러를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 요청이 들어온 순서대로 처리하는 것입니다.
예를들어
- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청
와 같은 요청이 들어왔습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다.
- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청
와 같은 요청이 들어왔습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다.
한 번에 하나의 요청만을 수행할 수 있기 때문에 각각의 작업을 요청받은 순서대로 처리하면 다음과 같이 처리 됩니다.
- A: 3ms 시점에 작업 완료 (요청에서 종료까지 : 3ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 12ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 11ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 12ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 16ms)
이 때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.
하지만 A → C → B 순서대로 처리하면
- A: 3ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 3ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 9ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 7ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 9ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 17ms)
이렇게 A → C → B의 순서로 처리하면 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 9ms(= (3 + 7 + 17) / 3)가 됩니다.
각 작업에 대해 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]을 담은 2차원 배열 jobs가 매개변수로 주어질 때, 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 가장 줄이는 방법으로 처리하면 평균이 얼마가 되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. (단, 소수점 이하의 수는 버립니다)
[제한 사항]
- jobs의 길이는 1 이상 500 이하입니다.
- jobs의 각 행은 하나의 작업에 대한 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간] 입니다.
- 각 작업에 대해 작업이 요청되는 시간은 0 이상 1,000 이하입니다.
- 각 작업에 대해 작업의 소요시간은 1 이상 1,000 이하입니다.
- 하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다.
import heapq
def solution(jobs):
total = 0 # 총 작업 시간
now = 0
complete = 0 # 완료한 job 개수
pre = -1 # 이전에 완료한 작업의 시작 시간
heap = []
job_cnt = len(jobs)
while complete < job_cnt:
for start_time,elapsed_time in jobs:
if pre < start_time <= now:
heapq.heappush(heap, [elapsed_time, start_time]) # 소요시간 우선
# print(heap)
if heap:
cur_elapsed_time, cur_start_time = heapq.heappop(heap)
pre = now
now += cur_elapsed_time # 처리중인 작업 종료 시간
total += now - cur_start_time # 끝난 작업의 소요시간
complete += 1
# print("완료 개수:", complete)
else:
now += 1
return total // job_cnt
3. 이중우선순위큐 lv.3
이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.
| 명령어 | 수신 탑(높이) |
| I 숫자 | 큐에 주어진 숫자를 삽입합니다. |
| D 1 | 큐에서 최댓값을 삭제합니다. |
| D -1 | 큐에서 최솟값을 삭제합니다. |
이중 우선순위 큐가 할 연산 operations가 매개변수로 주어질 때,
모든 연산을 처리한 후 큐가 비어있으면 [0,0] 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]을 return 하도록 solution 함수를 구현해주세요.
[제한사항]
- operations는 길이가 1 이상 1,000,000 이하인 문자열 배열입니다.
- operations의 원소는 큐가 수행할 연산을 나타냅니다.
- 원소는 “명령어 데이터” 형식으로 주어집니다.
- 최댓값/최솟값을 삭제하는 연산에서 최댓값/최솟값이 둘 이상인 경우, 하나만 삭제합니다.
- 원소는 “명령어 데이터” 형식으로 주어집니다.
- 빈 큐에 데이터를 삭제하라는 연산이 주어질 경우, 해당 연산은 무시합니다.
import heapq
def solution(operations):
heap = []
for operation in operations:
op, num = operation.split()
#if operation.startswith("I"):
if op=='I':
heapq.heappush(heap,int(num))
else: # 제한사항: 빈 큐는 무시
if heap: # 이거 안해주면 런타임 오류남.... (테스트 2,4)
if num == "1": # 최댓값 삭제
heap_rmv_max = []
while len(heap) > 1:
heap_rmv_max.append(heapq.heappop(heap))
heap = heap_rmv_max # 최댓값을 삭제한 tmp를 힙으로 할당
else: # 최솟값 삭제
heapq.heappop(heap)
if heap:
MIN = heapq.heappop(heap)
while heap:
MAX = heapq.heappop(heap)
return [MAX, MIN]
return [0,0]