[99클럽 코테 스터디 8일차 TIL] 프로그래머스 - 기능개발

99클럽 코테 스터디 8일차 TIL 입니다.

[level 2] 기능개발 - 42586

문제 링크

문제 설명

프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다.

또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다.

먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 progresses와 각 작업의 개발 속도가 적힌 정수 배열 speeds가 주어질 때 각 배포마다 몇 개의 기능이 배포되는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한 사항

• 작업의 개수(progresses, speeds배열의 길이)는 100개 이하입니다.

• 작업 진도는 100 미만의 자연수입니다.

• 작업 속도는 100 이하의 자연수입니다.

• 배포는 하루에 한 번만 할 수 있으며, 하루의 끝에 이루어진다고 가정합니다. 예를 들어 진도율이 95%인 작업의 개발 속도가 하루에 4%라면 배포는 2일 뒤에 이루어집니다.

입출력 예

progresses	speeds	return
[93, 30, 55]	[1, 30, 5]	[2, 1]
[95, 90, 99, 99, 80, 99]	[1, 1, 1, 1, 1, 1]	[1, 3, 2]

입출력 예 설명

입출력 예 #1 첫 번째 기능은 93% 완료되어 있고 하루에 1%씩 작업이 가능하므로 7일간 작업 후 배포가 가능합니다. 두 번째 기능은 30%가 완료되어 있고 하루에 30%씩 작업이 가능하므로 3일간 작업 후 배포가 가능합니다. 하지만 이전 첫 번째 기능이 아직 완성된 상태가 아니기 때문에 첫 번째 기능이 배포되는 7일째 배포됩니다. 세 번째 기능은 55%가 완료되어 있고 하루에 5%씩 작업이 가능하므로 9일간 작업 후 배포가 가능합니다.

따라서 7일째에 2개의 기능, 9일째에 1개의 기능이 배포됩니다.

입출력 예 #2 모든 기능이 하루에 1%씩 작업이 가능하므로, 작업이 끝나기까지 남은 일수는 각각 5일, 10일, 1일, 1일, 20일, 1일입니다. 어떤 기능이 먼저 완성되었더라도 앞에 있는 모든 기능이 완성되지 않으면 배포가 불가능합니다.

따라서 5일째에 1개의 기능, 10일째에 3개의 기능, 20일째에 2개의 기능이 배포됩니다.

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풀이 코드

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
        Map<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < progresses.length; i++) {
            int per = 100 - progresses[i]; // 남은 작업 진도
            int date = 0; // 개발 완료까지 남은 일수
            // 나머지가 0인 경우
            if (per % speeds[i] == 0) date = per / speeds[i];
            else date = per / speeds[i] + 1;
            
            if (max < date) max = date;
            map.put(max, map.getOrDefault(max, 0) + 1);
        }
        List<Integer> list = new ArrayList<>(map.values());
        return list.stream().mapToInt(i -> i).toArray();
    }
}

• Time: 4.52 ms

• Memory: 74.6 MB

해당 문제의 중요 포인트는 각 기능의 개발 속도는 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 먼저 개발이 완료될 수 있지만 앞의 기능이 먼저 완료되어야 배포가 가능하다는 점이다.

일단 처음 생각한건 개발 완료까지 남은 일수를 순차적으로 계산하면서 최댓값을 구하고 다음 최댓값이 나오기 전까지 카운트한다. 다음 최댓값이 나오게 되면 현재 카운트는 배열에 넣은 후 초기화하고 다시 최댓값을 구해나가는 것이다.

하지만 카운트를 넣을 배열의 크기를 미리 알 수 없기 때문에 List 나 TreeMap 에 담으면 될 것 같다고 생각했고 Map 의 getOrDefault() 함수가 떠올라서 TreeMap 으로 구현하게 됐다. TreeMap 으로 구현한 이유는 순서를 보장하기 위해서이다.

개선하기

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
        Map<Integer, Integer> map = new TreeMap<>();
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < progresses.length; i++) {
            int per = 100 - progresses[i]; // 남은 작업 진도
            int date = 0; // 개발 완료까지 남은 일수
            // 나머지가 0인 경우
            if (per % speeds[i] == 0) date = per / speeds[i];
            else date = per / speeds[i] + 1;
            
            if (max < date) max = date;
            map.put(max, map.getOrDefault(max, 0) + 1);
        }
        List<Integer> list = new ArrayList<>(map.values());
        int[] answer = new int[list.size()];
        for (int i = 0; i < answer.length; i++) {
            answer[i] = list.get(i);
        }
        return answer;
    }
}

• Time: 0.77 ms

• Memory: 74.02 MB

리스트를 배열로 변환하는 부분을 Stream API 가 아닌 for 문으로 구현하니까 속도가 훨씬 더 개선되었다.

다른 사람의 풀이

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
        Queue<Integer> q = new LinkedList<>();
        List<Integer> answerList = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < speeds.length; i++) {
            double remain = (100 - progresses[i]) / (double) speeds[i];
            int date = (int) Math.ceil(remain);

            if (!q.isEmpty() && q.peek() < date) {
                answerList.add(q.size());
                q.clear();
            }

            q.offer(date);
        }

        answerList.add(q.size());

        int[] answer = new int[answerList.size()];

        for (int i = 0; i < answer.length; i++) {
            answer[i] = answerList.get(i);
        }

        return answer;
    }
}

• Time: 0.71 ms

• Memory: 76.1 MB

해당 문제의 카테고리가 스택/큐 이기 때문에 Queue 를 이용한 풀이를 가져와봤다.

문제 풀이의 개념을 동일하다. peek() 함수를 통해 개발 완료까지 남은 일수를 비교하면서 최댓값을 구한다. 다음 최댓값이 구해지면 큐에 남아있던 값들은 이전 최댓값의 일자에 맞춰 배포되기 때문에 큐의 사이즈가 곧 배포 기능의 개수가 된다.

그리고 완료까지 남은 일수를 Math.ceil() 을 활용하여 구한다는 점이 새롭게 배운 부분이었다.

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돌아보기

다음에는

• 다양한 자료구조를 활용하기

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