[알고리즘] 프로그래머스 무지의 먹방 라이브(Level 4/2019 카카오 블라인드 채용 문제) [자바/JAVA] 풀이- 개발하는 지토

무지의 먹방 라이브

* 효율성 테스트에 부분 점수가 있는 문제입니다.

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.

입출력 예

food_times	k	result
[3, 1, 2]	5	1

입출력 예 설명

입출력 예 #1

• 0~1초 동안에 1번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,1,2] 이다.
• 1~2초 동안 2번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,0,2] 이다.
• 2~3초 동안 3번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,0,1] 이다.
• 3~4초 동안 1번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [1,0,1] 이다.
• 4~5초 동안 (2번 음식은 다 먹었으므로) 3번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [1,0,0] 이다.
• 5초에서 네트워크 장애가 발생했다. 1번 음식을 섭취해야 할 때 중단되었으므로, 장애 복구 후에 1번 음식부터 다시 먹기 시작하면 된다.

풀이 코드 [자바/java]

import java.util.*;

class Solution {    
    public int solution(int[] food_times, long k) {
        long sum_value = 0;
        for (int i = 0; i < food_times.length; i++) {
            sum_value += food_times[i];
        }
        if(sum_value <= k) return -1;
        
        PriorityQueue<Foo> pq = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < food_times.length; i++) {
            // (음식 시간, 음식 번호) 형태로 우선순위 큐에 삽입
            pq.offer(new Foo(food_times[i],i + 1));
        }
        sum_value = 0; // 먹기 위해 사용한 시간
        long prev_time = 0; // 직전에 다먹은 음식 시간
        long len = food_times.length; // 남은 음식의 개수

        // sum_value
        while(sum_value + (pq.peek().time - prev_time) * len <= k) {
            int now = pq.poll().time;
            sum_value += (now - prev_time) * len;
            len -= 1;
            prev_time = now;
        }
        
        ArrayList<Foo> list = new ArrayList<>();
        while(!pq.isEmpty()) {
            list.add(pq.poll());
        }
        // 음식의 번호 기준으로 정렬
        Collections.sort(list, new Comparator<Foo>() {
            @Override
            public int compare(Foo a, Foo b) {
                return Integer.compare(a.idx, b.idx);
            }
        });
        return list.get((int)((k-sum_value) % len)).idx;
    }
}
class Foo implements Comparable<Foo>{
    int time;
    int idx;

    Foo (int t, int i) {
        this.time = t;
        this.idx = i;
    }
    @Override
    public int compareTo(Foo o) {
        return this.time - o.time;
    }
}

 

내 문제풀이 방법 설명

음식을 모두 먹는데 필요한 시간들의 합이 k보다 작거나 같을 경우에는 다음에 먹을 음식이 없기 때문에 -1을 리턴하는 방어 코드를 먼저 작성했다.

그리고 일반적인 구현으로 쉽게 문제를 풀 수 있지만 해당 문제에서는 효율성 체크를 요구하고 있기 때문에 하나하나씩 반복하면서 체크해서는 시간 초과가 나버린다.

그래서 일단 음식의 순서와 먹을 때 걸리는 시간을 갖는 Foo 클래스를 만들어서 음식을 먹을때 걸리는 시간이 적은 것부터 꺼낼 수 있도록 우선순위 큐에 삽입한다.

시간이 가장 적게 걸리는 음식을 다 먹는다면 그 보다 오래 걸리는 음식도 시간이 적게 걸리는 음식만큼 먹게 될 것이다.

이것을 바탕으로 코드를 구현하면 되는 문제였다.

음식을 다 먹은 시간과 앞으로 남은 음식을 먹을 시간이 k보다 작거나 같다면 현재 음식을 먹을 수 있는 것이기 때문에 while의 안쪽으로 들어가서 sum_value에 '현재 먹는 음식 x 먹을 수 있는 음식'의 개수만큼 더해준다.

그렇게 되면 가장 적게 걸리는 음식을 다 먹었을 테고 먹을 수 있는 음식의 개수는 -1을 해주고, 현재의 음식을 먹은 시간을 저장한다.

반복문을 돌다가 sum_value에 앞으로 먹을 수 있는 음식들의 시간이 k보다 커지면 반복문을 나와서 해당 음식들을 다시 index 순서대로 정렬해준다.

그리고 남은 음식에서 남은 k만큼을 고려한 index 번호를 return 하면 풀이가 끝난다.