프로그래머스 Level 2 더 맵게

• 더 맵게

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 1 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

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.

 

---

이 문제는 데이터의 수가 많기 때문에 시간복잡도를 줄일 수 있는 heapq를 사용하였습니다.

heapq는 heapq.heapify 함수가 최소값을 0번째 인덱스에 놓고 정렬을 해주기 때문에 최소값을 구하고 계속 정렬을 해주어야 할때 쓰는 편리한 함수입니다. dequeue와 마찬가지로 heappop을 하면 liftpop과 같이 0번째 인덱스를 반환해 주는데요 조건을 잘 설정해서 반례를 잘 찾는게 중요합니다. 길이가 스코빌 지수가 수치가 1개만 주어질 경우는 2번째 인덱스가 없으므로 오류가 나는데 그 부분을 주의하는 것이 중요합니다.

다음은 소스코드를 보여드리겠습니다.

---

def solution(scoville, K):
    answer = 0
    heapq.heapify(scoville)
    while scoville[0] <= K:
        min_scovfirst = heapq.heappop(scoville)
        if scoville:
            min_scovsecond = heapq.heappop(scoville)
            new_food = min_scovfirst + (min_scovsecond * 2)
        else:
            return -1
        heapq.heappush(scoville,new_food)
        if not min_scovfirst:
            return -1
        answer += 1
    return answer