[Algorithm] 2019 카카오 블라인드 테스트 - 무지의 먹방 라이브

 

"이것이 코딩테스트다" 알고리즘 유형별 기출문제 - 그리디 Q6
이 문제는 그리디 알고리즘 접근 방식으로 해결할 수 있다.
하지만 그리디 알고리즘의 초보인 나에게 꽤 어려운 문제였다.
일단, 정확성 풀이에 집중한 나머지 효율성을 고려하지 못했다.
또한 효율성을 고려하려니 그리디 알고리즘의 아이디어가 떠오르지 않았다.

문제 설명

평소 식욕이 왕성한 무지는 자신의 재능을 뽐내고 싶어 졌고 고민 끝에 카카오 TV 라이브로 방송을 하기로 마음먹었다.

그냥 먹방을 하면 다른 방송과 차별성이 없기 때문에 무지는 아래와 같이 독특한 방식을 생각해냈다.

회전판에 먹어야 할 N 개의 음식이 있다.
각 음식에는 1부터 N 까지 번호가 붙어있으며, 각 음식을 섭취하는데 일정 시간이 소요된다.
무지는 다음과 같은 방법으로 음식을 섭취한다.

• 무지는 1번 음식부터 먹기 시작하며, 회전판은 번호가 증가하는 순서대로 음식을 무지 앞으로 가져다 놓는다.
• 마지막 번호의 음식을 섭취한 후에는 회전판에 의해 다시 1번 음식이 무지 앞으로 온다.
• 무지는 음식 하나를 1초 동안 섭취한 후 남은 음식은 그대로 두고, 다음 음식을 섭취한다.
  • 다음 음식이란, 아직 남은 음식 중 다음으로 섭취해야 할 가장 가까운 번호의 음식을 말한다.
• 회전판이 다음 음식을 무지 앞으로 가져오는데 걸리는 시간은 없다고 가정한다.

무지가 먹방을 시작한 지 K 초 후에 네트워크 장애로 인해 방송이 잠시 중단되었다.
무지는 네트워크 정상화 후 다시 방송을 이어갈 때, 몇 번 음식부터 섭취해야 하는지를 알고자 한다.
각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 담겨있는 배열 food_times, 네트워크 장애가 발생한 시간 K 초가 매개변수로 주어질 때 몇 번 음식부터 다시 섭취하면 되는지 return 하도록 solution 함수를 완성하라.

제한사항

• food_times 는 각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 음식의 번호 순서대로 들어있는 배열이다.
• k 는 방송이 중단된 시간을 나타낸다.
• 만약 더 섭취해야 할 음식이 없다면 -1을 반환하면 된다.

정확성 테스트 제한 사항

• food_times 의 길이는 1 이상 2,000 이하이다.
• food_times 의 원소는 1 이상 1,000 이하의 자연수이다.
• k는 1 이상 2,000,000 이하의 자연수이다.

효율성 테스트 제한 사항

• food_times 의 길이는 1 이상 200,000 이하이다.
• food_times 의 원소는 1 이상 100,000,000 이하의 자연수이다.
• k는 1 이상 2 x 10^13 이하의 자연수이다.

문제 풀이

import heapq

def solution(food_times, k):
    if sum(food_times) <= k:
        return -1

    # 가장 시간이 적게 걸리는 음식부터 제거한다.
    # 음식시간을 기준으로 최소 힙(우선수위 큐) 구성하고, 우선수위는 (섭취시간, 번호) 쌍으로 삽입한다.
    q = []
    for i in range(len(food_times)):
        heapq.heappush(q, (food_times[i], i+1))

    # 필요한 변수 : 순차적으로 그 음식을 '다' 먹기 위해 사용한 시간, 이전 음식 소요시간, 남은 음식의 개수
    sum_value = 0
    previous = 0
    length = len(food_times)

    # k와 {sum_value + (가장 시간이 적게 걸리는 음식 소요시간 - 직전 음식 소요시간) * 남은 음식 개수}를 비교
    # q[0][0] : q의 0번째 요소의 0번째 --> 0번째 요소의 섭취시간
    while sum_value + ((q[0][0] - previous) * length) <= k:
        now = heapq.heappop(q)[0]
        sum_value += (now-previous) * length
        length -= 1
        previous = now

    # k보다 시간이 초과되면, 음식 리스트에서 하나씩 찾기
    result = sorted(q, key = lambda x: x[1])    # 음식의 번호 기준으로 정렬
    answer = result[(k-sum_value) % length][1]
    return answer

food_times = [3, 1, 2]
k = 5
solution(food_times, k)

풀이는 '이것이 코딩 테스트다' 해설과 카카오 코딩 테스트 문제 해설을 참고했다.

문제 접근 핵심

이 문제는 정확성 테스트 뿐만 아니라 효율성 테스트도 있기 때문에 효율적인 아이디어를 떠올려야 했다.
1초마다 음식을 하나씩 먹으며 체크하는 방식은 정확성 테스트를 통과할 수 있지만, food_times와 k의 크기가 커질 수록 시간 초과가 발생한다.
따라서 실행 시간을 줄일 수 있는 새로운 아이디어가 필요하다.

시간이 적게 걸리는 음식부터 제거해 나가는 방식 👉 그리디 알고리즘

Step 0: 남은 음식이 없는 경우

def solution(food_times, k):
    if sum(food_times) <= k:
        return -1

Step 1: 음식 시간을 기준으로, 최소 힙(우선순위 큐) 구성

# 가장 시간이 적게 걸리는 음식부터 제거한다.
    # 음식시간을 기준으로 최소 힙(우선수위 큐) 구성하고, 우선수위는 (섭취시간, 번호) 쌍으로 삽입한다.
    q = []
    for i in range(len(food_times)):
        heapq.heappush(q, (food_times[i], i+1))

food_times : {8, 6, 4}, k = 15일 때

Step 2: 순차적으로 어떤 음식을 '다' 먹는데 걸린 시간과 k 를 비교하면서, 시간이 적게 걸리는 음식부터 제거

# k와 {sum_value + (가장 시간이 적게 걸리는 음식 소요시간 - 직전 음식 소요시간) * 남은 음식 개수}를 비교
    # q[0][0] : q의 0번째 요소의 0번째 --> 0번째 요소의 섭취시간
    while sum_value + ((q[0][0] - previous) * length) <= k:
        now = heapq.heappop(q)[0]
        sum_value += (now-previous) * length
        length -= 1
        previous = now

Step 3: 남은 음식 리스트에서 다음 먹을 음식 찾기

# k보다 시간이 초과되면, 음식 리스트에서 하나씩 찾기
    result = sorted(q, key = lambda x: x[1])    # 음식의 번호 기준으로 정렬
    answer = result[(k-sum_value) % length][1]

참고

이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬
https://bortfolio.tistory.com/141?category=751458
카카오 신입 공채 1차 코딩 테스트 문제 해설