[Programmers] 힙(Heap) 더 맵게

문제. 힙(Heap) > 더 맵게

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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 설명

1. 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]

2. 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.

 

출처 : 프로그래머스 Level 2 더 맵게

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나의 풀이

#1 (시간 초과)

def solution(s, K):
    answer = 0
    while  min(s) < K:
        s.sort()
        try:
            s.append(s.pop(0)+(s.pop(0)*2))
        except:
            return -1
        answer +=1
    return answer

첫번째로 만든 코드의 경우, 시간 초과 문제로 인해 효율성 측면에서 탈락하였습니다. 어떤 모듈을 사용하면 효율적일까 고민해보고 검색해본 결과, 자동으로 데이터를 정렬해주고 빠르게 추출이 가능한 heapq 모듈에 대해 알게 되었습니다.

 

#2 (성공)

import heapq
def solution(s, K):
    answer = 0
    heapq.heapify(s)
    # print(s)
    while s[0] < K:
        try:
            heapq.heappush(s, heapq.heappop(s)+(heapq.heappop(s)*2))
        except:
            return -1
        answer += 1
    return answer

 

heapq 모듈을 사용하여서 보다 효율적으로 코드를 짤 수 있었습니다. 코딩의 속도는 학습이나 실습 단계에서는 무의미해보일지라도 실무에서는 중요하기 때문에 이번 문제를 계기로 heaqp 모듈에 대해 공부해볼 필요성을 느꼈습니다.