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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
scovilleKreturn
[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.
처음엔 단순하게 쉽게 직관적으로 반복문으로 풀었는데 시간초과가 났다.
처음 시간초과 코드
def solution(scoville, K):
answer = 0
while scoville[0]<K:
scoville.sort()
new_s = scoville[0] + scoville[1] * 2
answer += 1
new_box = scoville[2:]
new_box.append(new_s)
new_box.sort()
scoville = new_box
return answer
힙을 사용해야하는 문제였다.
정렬을 매번 반복문마다 하니 시간초과가 나는 것이었다..
힙을 사용하면 알아서 정렬을 해주므로 시간복잡도가 줄어든다.
힙 문제를 평소에 많이 안 다루었더니 헷갈렸다
힙 좀 많이 풀어야겠다는 생각이 들었다..
정답 코드
import heapq
def solution(scoville, K):
answer = 0
heapq.heapify(scoville)
while scoville[0]<K:
new_s = heapq.heappop(scoville) + (heapq.heappop(scoville) * 2)
heapq.heappush(scoville,new_s)
answer += 1
if scoville[0]<K and len(scoville)==1:
return -1
return answer
heapify, heappop, heappush 함수로 대체해서 append와 sort 대신 사용하면 시간초과가 나지 않는다!
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