문제

 

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프로그래머스

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문제 설명

트럭 여러 대가 강을 가로지르는 일 차선 다리를 정해진 순으로 건너려 합니다. 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 알아내야 합니다. 다리에는 트럭이 최대 bridge_length대 올라갈 수 있으며, 다리는 weight 이하까지의 무게를 견딜 수 있습니다. 단, 다리에 완전히 오르지 않은 트럭의 무게는 무시합니다.

예를 들어, 트럭 2대가 올라갈 수 있고 무게를 10kg까지 견디는 다리가 있습니다. 무게가 [7, 4, 5, 6] kg인 트럭이 순서대로 최단 시간 안에 다리를 건너려면 다음과 같이 건너야 합니다.


경과 시간 다리를 지난 트럭 다리를 건너는 트럭 대기 트럭
0 [] [] [7,4,5,6]
1~2 [] [7] [4,5,6]
3 [7] [4] [5,6]
4 [7] [4,5] [6]
5 [7,4] [5] [6]
6~7 [7,4,5] [6] []
8 [7,4,5,6] [] []

따라서, 모든 트럭이 다리를 지나려면 최소 8초가 걸립니다.

solution 함수의 매개변수로 다리에 올라갈 수 있는 트럭 수 bridge_length, 다리가 견딜 수 있는 무게 weight, 트럭 별 무게 truck_weights가 주어집니다. 이때 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한 조건
  • bridge_length는 1 이상 10,000 이하입니다.
  • weight는 1 이상 10,000 이하입니다.
  • truck_weights의 길이는 1 이상 10,000 이하입니다.
  • 모든 트럭의 무게는 1 이상 weight 이하입니다.
입출력 예
bridge_length  weight  truck_weights  return
2 10 [7,4,5,6] 8
100 100 [10] 101
100 100 [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10] 110

코드

import java.util.LinkedList;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;

class Solution {
	int answer = 1;
	// 트럭 대기열 큐
	LinkedList<Truck> waitingQ;
	// 다리에서 운행중인 트럭 큐
	LinkedList<Truck> bridgeQ;
	Integer sum; // 다리 위 트럭들 총 중량

	public static void main(String[] args) {
		Solution s = new Solution();
		System.out.println(s.solution(2, 10, new int[] {7,4,5,6}));
//		System.out.println(s.solution(100, 100, new int[] {10}));
//		System.out.println(s.solution(100, 100, new int[] { 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10 }));

	}
	public int solution(int bridge_length, int weight, int[] truck_weights) {
		// 초기화
		waitingQ = IntStream.range(0, truck_weights.length)
                            .mapToObj( i-> new Truck(truck_weights[i],0) )
                            .collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
		bridgeQ = new LinkedList<>();
		
		// 루프 탈출은 오롯이 bridgeQ가 비었는지에 의존한다.
		while (true) {
			//목표, 대기큐에 지움과 동시에 대기큐 자리에 바로 채워서 빈 순간이 없게 만들기
			//따라서, 가장 먼저 bridgeQ에서 제거해야 한다.
			
			// 다리 맨 앞 트럭의 달린 거리를 측정해 기준 거리 만큼 달렸으면 지운다.
			if(!bridgeQ.isEmpty() && bridge_length<=bridgeQ.peek().getRunningDistance() ) {
				bridgeQ.remove();
			}
			//지우고 난 뒤(다리를 빠져나옴) 다리위 트럭의 총 무게를 측정한다.
			sum = bridgeQ.stream().map(truck->Integer.valueOf(truck.getWeight()))
                                  .reduce(0, Integer::sum);
			
			//트럭이 나간 만큼 빈자리를 다른 트럭으로 채운다.
			if(!waitingQ.isEmpty()) {
				//총 무게 + 다음에 추가될 트럭 무게가 제한 중량보다 작으면 추가가 가능하다.
				if(sum+waitingQ.peekFirst().getWeight() <= weight ) {
					bridgeQ.add(waitingQ.poll());
				}
			}
			//다리 위 모든 트럭에 달린 거리 1을 추가한다.
			bridgeQ.forEach(Truck::addDistance);
			//총 걸린 시간 계산
			if(!bridgeQ.isEmpty()) answer++;
			//bridgeQ가 비어있다 == 모든 트럭이 지나갔다.
			if(bridgeQ.isEmpty()) break;
			
			print();
		}//while 끝
		return answer;
	}
	
	void print() {
		sum = bridgeQ.stream().map(truck->Integer.valueOf(truck.getWeight())).reduce(0, Integer::sum);
		System.out.println("현재 하중 : "+sum);
		System.out.println("waitingQ"+waitingQ);
		System.out.println("bridgeQ"+bridgeQ);
		System.out.println();
	}
	
	class Truck {
		private int weight;
		private int runningDistance;

		public Truck(int weight, int runningDistance) {
			super();
			this.weight = weight;
			this.runningDistance = runningDistance;
		}

		@Override
		public String toString() {
			return "[weight=" + weight + ", length=" + runningDistance + "]";
		}

		public int getWeight() {
			return weight;
		}

		public void setWeight(int weight) {
			this.weight = weight;
		}

		public int getRunningDistance() {
			return runningDistance;
		}

		public void setRunningDistance(int runningDistance) {
			this.runningDistance = runningDistance;
		}

		public void addDistance() {
			this.runningDistance += 1;
		}
	}
}

결과

현재 하중 : 7
waitingQ[[weight=4, length=0], [weight=5, length=0], [weight=6, length=0]]
bridgeQ[[weight=7, length=1]]

현재 하중 : 7
waitingQ[[weight=4, length=0], [weight=5, length=0], [weight=6, length=0]]
bridgeQ[[weight=7, length=2]]

현재 하중 : 4
waitingQ[[weight=5, length=0], [weight=6, length=0]]
bridgeQ[[weight=4, length=1]]

현재 하중 : 9
waitingQ[[weight=6, length=0]]
bridgeQ[[weight=4, length=2], [weight=5, length=1]]

현재 하중 : 5
waitingQ[[weight=6, length=0]]
bridgeQ[[weight=5, length=2]]

현재 하중 : 6
waitingQ[]
bridgeQ[[weight=6, length=1]]

현재 하중 : 6
waitingQ[]
bridgeQ[[weight=6, length=2]]

8

 

 

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문제

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42587

 

프로그래머스

코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.

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문제 설명

일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다. 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다.

1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다.
2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기목록의 가장 마지막에 넣습니다.
3. 그렇지 않으면 J를 인쇄합니다.

예를 들어, 4개의 문서(A, B, C, D)가 순서대로 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 2 1 3 2 라면 C D A B 순으로 인쇄하게 됩니다.

내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알고 싶습니다. 위의 예에서 C는 1번째로, A는 3번째로 인쇄됩니다.

현재 대기목록에 있는 문서의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와 내가 인쇄를 요청한 문서가 현재 대기목록의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항
  • 현재 대기목록에는 1개 이상 100개 이하의 문서가 있습니다.
  • 인쇄 작업의 중요도는 1~9로 표현하며 숫자가 클수록 중요하다는 뜻입니다.
  • location은 0 이상 (현재 대기목록에 있는 작업 수 - 1) 이하의 값을 가지며 대기목록의 가장 앞에 있으면 0, 두 번째에 있으면 1로 표현합니다.
입출력 예
prioritiesl location  return
[2, 1, 3, 2] 2 1
[1, 1, 9, 1, 1, 1] 0 5
입출력 예 설명

예제 #1

문제에 나온 예와 같습니다.

예제 #2

6개의 문서(A, B, C, D, E, F)가 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 1 1 9 1 1 1 이므로 C D E F A B 순으로 인쇄합니다.

 


코드

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

class Solution {
	PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
	
	public static void main(String[] args) {
		Solution s = new Solution();
		s.solution(new int[] { 1, 1, 9, 1, 1, 1 },3);
	}

	public int solution(int[] priorities, int location) {
		// 우선순위는 높은 것이 가장 빨리 출력된다. 즉, 내림차순
		pq.addAll(Arrays.stream(priorities).boxed().collect(Collectors.toList()));
		
		System.out.println("입력 받은 인자 : "+Arrays.toString(priorities));
		System.out.println("정렬한    인자 : "+pq);
		
		int order = 0;

		// 우선순위로 정렬한 priorities 큐
		while (!pq.isEmpty()) {
			// priorities 배열 효소를 순회하는 반복문
			for (int i = 0; i < priorities.length; i++) {
				// 우선순위, 즉 큐를 기준으로 priorities배열 요소를 순회한다.
				System.out.println("pq.peek() : "+pq.peek()	+ "   priorities["+i+"] : "+ priorities[i]);
				if (pq.peek() == priorities[i]) {
					if (i == location) {
						order++;
						System.out.println("location : "+location+" 위치 프린트물은 " +order+"번 째로 출력됩니다.");
						return order;
					}
					// 아니면, 순서 증가 및 제일 높은 우선순위를 제거한다.
					order++;
					pq.poll();
				} // if 끝
			} // for 끝
		} // while 끝
		
		return order == 0 ? -1 : order;
	}
	
}

결과

입력 받은 인자 : [1, 1, 9, 1, 1, 1]
정렬한    인자 : [9, 1, 1, 1, 1, 1]
pq.peek() : 9   priorities[0] : 1
pq.peek() : 9   priorities[1] : 1
pq.peek() : 9   priorities[2] : 9
pq.peek() : 1   priorities[3] : 1
location : 3 위치 프린트물은 2번 째로 출력됩니다.

 


이 문제로 큐 동작방식을 이해하는데 도움이 된 것 같다.

 

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문제

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.

 


코드

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;

class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
    	int before= -1;
    	int count = 0;
    	List<Integer> deployList = new ArrayList<Integer>(); // 배포 기능 수를 담을 리스트
    	
    	int[] remainderArr = IntStream.range(0, speeds.length) // 인덱스 번호를 위한 스트림
    	         .map( i-> requiredDate(progresses[i], speeds[i]))
    	         .toArray();
    	
    	for(int i=0;i<remainderArr.length;i++) {
    		if(i==0)before = remainderArr[i];
    		
    		if(before<remainderArr[i] ) { // 만약 이전 작업보다 내 남은 작업량이 많다면, 이전 기능은 배포될 것이다.
    			deployList.add(count);
                before = remainderArr[i]; // 이제 이 작업이 기준이된다.
    			count=0;				// 배포한 이후 카운터는 초기화
    		}
    		count++;
    		if(remainderArr.length-1 == i) deployList.add(count);
    	}
        return deployList.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    }
    
    private int requiredDate(int progresse, int  speed) {
    	int remainder = 100 - progresse;
    	//나머지가 1이라도 존재하면, 배포도 미뤄진다.
    	return remainder % speed>0? remainder/speed +1 : remainder/speed ; 
    }
}

결과

정확성  테스트
테스트 1 〉	통과 (5.17ms, 76.4MB)
테스트 2 〉	통과 (5.79ms, 85.6MB)
테스트 3 〉	통과 (3.90ms, 80MB)
테스트 4 〉	통과 (4.37ms, 78.4MB)
테스트 5 〉	통과 (4.92ms, 74.8MB)
테스트 6 〉	통과 (2.79ms, 78.2MB)
테스트 7 〉	통과 (4.25ms, 71.3MB)
테스트 8 〉	통과 (3.00ms, 73.7MB)
테스트 9 〉	통과 (3.16ms, 77.2MB)
테스트 10 〉	통과 (2.96ms, 76.3MB)
테스트 11 〉	통과 (4.17ms, 78.3MB)

 


되려 너무 집중을 하면, 마치 당황한 것 마냥 지능이 낮아지는 것 같다. 

이 문제를 푸는 내가 그러했다. 나머지 작업량을 계산하는데, 경곗값을 신경 쓰지 못했다. 

그 하나 때문에 계속 실패했다. 

 

"클린코드" 책에 이런 상황과 적절한 내용이 존재한다.

"경계 조건을 테스트하라"
경계 조건은 각별히 신경 써서 테스트한다. 알고리즘의 중앙 조건은 올바로 짜 놓고 경계 조건에서 실수하는 경우가 흔하다.
"경계 조건을 캡슐화하라"
경계 조건은 빼먹거나 놓치기 십상이다. 경계 조건은 한 곳에서 별도로 처리한다. 코드 여기저기에서 처리하지 않는다. 다시 말해, 코드 여기저기에 +1이나 -1을 흩어놓지 않는다.
"경계를 올바로 처리하지 않는다"
모든 경계 조건, 모든 구석진 곳, 모든 기벽, 모든 예외는 우아하고 직관적인 알고리즘을 좌초시킬 암초다. 스스포의 직관에 의존하지 마라(머릿속에서 코드를 돌려보는 등의 행위) 모든 경계 조건을 찾아내고, 모든 경계 조건을 테스트하라

 

경계 조건에 관한 말만 요약해도 이정도이다. 

 

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문제

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프로그래머스

코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.

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당신은 폰켓몬을 잡기 위한 오랜 여행 끝에, 홍 박사님의 연구실에 도착했습니다. 홍 박사님은 당신에게 자신의 연구실에 있는 총 N 마리의 폰켓몬 중에서 N/2마리를 가져가도 좋다고 했습니다.
홍 박사님 연구실의 폰켓몬은 종류에 따라 번호를 붙여 구분합니다. 따라서 같은 종류의 폰켓몬은 같은 번호를 가지고 있습니다. 예를 들어 연구실에 총 4마리의 폰켓몬이 있고, 각 폰켓몬의 종류 번호가 [3번, 1번, 2번, 3번]이라면 이는 3번 폰켓몬 두 마리, 1번 폰켓몬 한 마리, 2번 폰켓몬 한 마리가 있음을 나타냅니다. 이때, 4마리의 폰켓몬 중 2마리를 고르는 방법은 다음과 같이 6가지가 있습니다.

  1. 첫 번째(3번), 두 번째(1번) 폰켓몬을 선택
  2. 첫 번째(3번), 세 번째(2번) 폰켓몬을 선택
  3. 첫 번째(3번), 네 번째(3번) 폰켓몬을 선택
  4. 두 번째(1번), 세 번째(2번) 폰켓몬을 선택
  5. 두 번째(1번), 네 번째(3번) 폰켓몬을 선택
  6. 세 번째(2번), 네 번째(3번) 폰켓몬을 선택

이때, 첫 번째(3번) 폰켓몬과 네 번째(3번) 폰켓몬을 선택하는 방법은 한 종류(3번 폰켓몬 두 마리)의 폰켓몬만 가질 수 있지만, 다른 방법들은 모두 두 종류의 폰켓몬을 가질 수 있습니다. 따라서 위 예시에서 가질 수 있는 폰켓몬 종류 수의 최댓값은 2가 됩니다.
당신은 최대한 다양한 종류의 폰켓몬을 가지길 원하기 때문에, 최대한 많은 종류의 폰켓몬을 포함해서 N/2마리를 선택하려 합니다. N마리 폰켓몬의 종류 번호가 담긴 배열 nums가 매개변수로 주어질 때, N/2마리의 폰켓몬을 선택하는 방법 중, 가장 많은 종류의 폰켓몬을 선택하는 방법을 찾아, 그때의 폰켓몬 종류 번호의 개수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항

  • nums는 폰켓몬의 종류 번호가 담긴 1차원 배열입니다.
  • nums의 길이(N)는 1 이상 10,000 이하의 자연수이며, 항상 짝수로 주어집니다.
  • 폰켓몬의 종류 번호는 1 이상 200,000 이하의 자연수로 나타냅니다.
  • 가장 많은 종류의 폰켓몬을 선택하는 방법이 여러 가지인 경우에도, 선택할 수 있는 폰켓몬 종류 개수의 최댓값 하나만 return 하면 됩니다.

입출력 예

nums  result
[3,1,2,3] 2
[3,3,3,2,2,4] 3
[3,3,3,2,2,2] 2

입출력 예 설명

입출력 예 #1
문제의 예시와 같습니다.

입출력 예 #2
6마리의 폰켓몬이 있으므로, 3마리의 폰켓몬을 골라야 합니다.
가장 많은 종류의 폰켓몬을 고르기 위해서는 3번 폰켓몬 한 마리, 2번 폰켓몬 한 마리, 4번 폰켓몬 한 마리를 고르면 되며, 따라서 3을 return 합니다.

입출력 예 #3
6마리의 폰켓몬이 있으므로, 3마리의 폰켓몬을 골라야 합니다.
가장 많은 종류의 폰켓몬을 고르기 위해서는 3번 폰켓몬 한 마리와 2번 폰켓몬 두 마리를 고르거나, 혹은 3번 폰켓몬 두 마리와 2번 폰켓몬 한 마리를 고르면 됩니다. 따라서 최대 고를 수 있는 폰켓몬 종류의 수는 2입니다.

 


코드


import java.util.stream.IntStream;

class Solution {
	public int solution(int[] nums) {
		int length = IntStream.of(nums)
				 .distinct()
				 .toArray()
				 .length; 
		int choice = nums.length/2;
		return length < choice? length : choice ;
	}
}

결론

정확성  테스트
테스트 1 〉	통과 (3.09ms, 74.8MB)
테스트 2 〉	통과 (2.50ms, 75.1MB)
테스트 3 〉	통과 (3.45ms, 81.5MB)
테스트 4 〉	통과 (6.30ms, 67.1MB)
테스트 5 〉	통과 (2.99ms, 76.5MB)
테스트 6 〉	통과 (2.65ms, 77.7MB)
테스트 7 〉	통과 (2.64ms, 75.1MB)
테스트 8 〉	통과 (4.05ms, 79.3MB)
테스트 9 〉	통과 (3.74ms, 74.9MB)
테스트 10 〉	통과 (5.56ms, 79.5MB)
테스트 11 〉	통과 (7.85ms, 78.7MB)
테스트 12 〉	통과 (5.73ms, 79.4MB)
테스트 13 〉	통과 (5.91ms, 70.8MB)
테스트 14 〉	통과 (5.25ms, 77.4MB)
테스트 15 〉	통과 (32.34ms, 75.4MB)
테스트 16 〉	통과 (15.65ms, 82.3MB)
테스트 17 〉	통과 (13.68ms, 82.8MB)
테스트 18 〉	통과 (23.39ms, 81.8MB)
테스트 19 〉	통과 (18.95ms, 73.5MB)
테스트 20 〉	통과 (7.31ms, 86.1MB)

흠....왜 해시 분류에 이 문제가 있는지 아직 모르겠다.

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문제

수많은 마라톤 선수들이 마라톤에 참여하였습니다. 단 한 명의 선수를 제외하고는 모든 선수가 마라톤을 완주하였습니다.

마라톤에 참여한 선수들의 이름이 담긴 배열 participant와 완주한 선수들의 이름이 담긴 배열 completion이 주어질 때, 완주하지 못한 선수의 이름을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

  • 마라톤 경기에 참여한 선수의 수는 1명 이상 100,000명 이하입니다.
  • completion의 길이는 participant의 길이보다 1 작습니다.
  • 참가자의 이름은 1개 이상 20개 이하의 알파벳 소문자로 이루어져 있습니다.
  • 참가자 중에는 동명이인이 있을 수 있습니다.

입출력 예

participant   completion   return
["leo", "kiki", "eden"] ["eden", "kiki"] "leo"
["marina", "josipa", "nikola", "vinko", "filipa"] ["josipa", "filipa", "marina", "nikola"] "vinko"
["mislav", "stanko", "mislav", "ana"] ["stanko", "ana", "mislav"] "mislav"

입출력 예 설명

예제 #1
"leo"는 참여자 명단에는 있지만, 완주자 명단에는 없기 때문에 완주하지 못했습니다.

예제 #2
"vinko"는 참여자 명단에는 있지만, 완주자 명단에는 없기 때문에 완주하지 못했습니다.

예제 #3
"mislav"는 참여자 명단에는 두 명이 있지만, 완주자 명단에는 한 명밖에 없기 때문에 한명은 완주하지 못했습니다.

 

 


코드

import static java.util.stream.Collectors.*;

import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;

class Solution {
    public String solution(String[] participant, String[] completion) {
    	// 이름 , 동명인 수
    	Map<String, Long> collect = Stream.<String>of(participant)
    			.collect(groupingBy( u->u , counting()));
    	// 완주자 제거
    	for(String str : completion) {
    		if(collect.containsKey(str)) {
    			collect.put(str, collect.get(str)-1 );
    		}
    	}
        return collect.entrySet().stream()
				.filter( entry -> entry.getValue()>0 )
				.map( entry -> entry.getKey() )
				.toArray( String[]::new )[0];
    }
}

결과

정확성 테스트
테스트 1 통과 (7.52ms, 78.2MB)
테스트 2 통과 (8.91ms, 79.8MB)
테스트 3 통과 (7.97ms, 69.9MB)
테스트 4 통과 (15.87ms, 75.5MB)
테스트 5 통과 (11.81ms, 83.3MB)
효율성 테스트
테스트 1 통과 (135.54ms, 85.1MB)
테스트 2 통과 (108.22ms, 103MB)
테스트 3 통과 (139.63ms, 98.9MB)
테스트 4 통과 (139.11ms, 104MB)
테스트 5 통과 (129.66ms, 97.6MB)

카테고리가 해시인 것을 보아 HashMap을 사용해야 할 것 같고,
개인적으로도 어차피 해시맵을 사용해 동명이인 수를 센 후 소거하면 될 것 같아서

그렇게 했다.

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문제

 

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프로그래머스

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스파이들은 매일 다른 옷을 조합하여 입어 자신을 위장합니다.

예를 들어 스파이가 가진 옷이 아래와 같고 오늘 스파이가 동그란 안경, 긴 코트, 파란색 티셔츠를 입었다면 다음날은 청바지를 추가로 입거나 동그란 안경 대신 검정 선글라스를 착용하거나 해야 합니다.

종류 이름

얼굴 동그란 안경, 검정 선글라스
상의 파란색 티셔츠
하의 청바지
겉옷 긴 코트

스파이가 가진 의상들이 담긴 2차원 배열 clothes가 주어질 때 서로 다른 옷의 조합의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

  • clothes의 각 행은 [의상의 이름, 의상의 종류]로 이루어져 있습니다.
  • 스파이가 가진 의상의 수는 1개 이상 30개 이하입니다.
  • 같은 이름을 가진 의상은 존재하지 않습니다.
  • clothes의 모든 원소는 문자열로 이루어져 있습니다.
  • 모든 문자열의 길이는 1 이상 20 이하인 자연수이고 알파벳 소문자 또는 '_' 로만 이루어져 있습니다.
  • 스파이는 하루에 최소 한 개의 의상은 입습니다.

입출력 예

clothes return
[["yellow_hat", "headgear"], ["blue_sunglasses", "eyewear"], ["green_turban", "headgear"]] 5
[["crow_mask", "face"], ["blue_sunglasses", "face"], ["smoky_makeup", "face"]] 3

입출력 예 설명

예제 #1
headgear에 해당하는 의상이 yellow_hat, green_turban이고 eyewear에 해당하는 의상이 blue_sunglasses이므로 아래와 같이 5개의 조합이 가능합니다.

1. yellow_hat
2. blue_sunglasses
3. green_turban
4. yellow_hat + blue_sunglasses
5. green_turban + blue_sunglasses

예제 #2
face에 해당하는 의상이 crow_mask, blue_sunglasses, smoky_makeup이므로 아래와 같이 3개의 조합이 가능합니다.

1. crow_mask
2. blue_sunglasses
3. smoky_makeup

코드

import static java.util.stream.Collectors.*;

import java.util.Map;
import java.util.stream.Stream;

class Solution {
	public int solution(String[][] clothes) {
		Map<String, Integer> collect = Stream.<String[]>of(clothes)
			  .collect(groupingBy( strArr->strArr[1], //[1]은 종류
					  collectingAndThen(reducing(0L, e -> 1L, Long::sum )
                      					, Long::intValue)));
		
		return collect.values().stream().reduce(1, (a,b) -> a*(b+1) )-1;
        // 각 부위별 +1 은 옷을 안입는 경우의 수이다. 
        // 마지막 -1은 반드시 옷은 1개 이상은 입는 다는 조건이 있기 떄문이다.
	}
}

결과

테스트 1 통과 (10.73ms, 75.4MB)
테스트 2 통과 (10.44ms, 67.5MB)
테스트 3 통과 (7.18ms, 75.9MB)
테스트 4 통과 (7.96ms, 72MB)
테스트 5 통과 (5.03ms, 78.2MB)
테스트 6 통과 (5.54ms, 78MB)
테스트 7 통과 (6.23ms, 77.5MB)
테스트 8 통과 (7.44ms, 78.7MB)
테스트 9 통과 (6.34ms, 74.9MB)
테스트 10 통과 (5.97ms, 75.2MB)
테스트 11 통과 (5.61ms, 72.7MB)
테스트 12 통과 (7.43ms, 77.1MB)
테스트 13 통과 (5.26ms, 74.1MB)
테스트 14 통과 (5.88ms, 74.4MB)
테스트 15 통과 (5.06ms, 78.6MB)
테스트 16 통과 (6.44ms, 76.9MB)
테스트 17 통과 (6.21ms, 71.9MB)
테스트 18 통과 (5.81ms, 72.6MB)
테스트 19 통과 (5.80ms, 73.7MB)
테스트 20 통과 (7.90ms, 71.6MB)
테스트 21 통과 (5.26ms, 74.7MB)
테스트 22 통과 (7.21ms, 79.6MB)
테스트 23 통과 (6.19ms, 75.4MB)
테스트 24 통과 (5.22ms, 68.7MB)
테스트 25 통과 (6.67ms, 78.9MB)
테스트 26 통과 (5.60ms, 89.4MB)
테스트 27 통과 (4.82ms, 74.7MB)
테스트 28 통과 (6.14ms, 78MB)

 


아흙.... 간단한 수학공식인데 기억이 안 나서 공식을 검색해보고 작성했다.

수포자였어도 이 정도는 아니었는데....

 

위 문제의 경우 경우의 수는 다음과 같다.

 

각 부위 별 옷의 수 + 1  

각 부위 별 옷의 수 곱 이후  -1

 

각 부위별 +1 은 옷을 안 입는 경우이다.

각 부위별 옷의 수를 전부 곱한 후 -1은 조건 중에 "스파이는 하루에 최소 한 개의 의상은 입습니다."를 보정한 값이다.

 

 

 

 
 

import static java.util.stream.Collectors.*;

import java.util.Map;
import java.util.stream.Stream;

class Solution {
public int solution(String[][] clothes) {
Map<String, Integer> collect = Stream.<String[]>of(clothes)
.collect(groupingBy( strArr->strArr[1], //[1]은 종류
collectingAndThen(reducing(0L, e -> 1L, Long::sum ), Long::intValue)));

return collect.values().stream().reduce(1, (a,b) -> a*(b+1) )-1;
// 각 부위별 +1 은 옷을 안입는 경우의 수이다. 마지막 -1은 반드시 옷은 1개 이상은 입는 다는 조건이 있기 떄문이다.
}
}

 

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문제

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코드

class Solution {
	public boolean solution(String[] phone_book) {
		/**
		 * 정렬을 한다. 
		 * 기대효과, 배열 요소 두 항을 비교 시 
		 * 어느쪽이 더 작은지에 대한 조건을 제거할 수 있다.
		 */
		Arrays.sort(phone_book); 
		//항상 i+1은 i 크거나 같다.
		for(int i=0;i<phone_book.length-1;i++) {
			if(phone_book[i+1].substring(0, phone_book[i].length()).equals(phone_book[i])){
				return false;
			}
		}
		return true;
	}
}

풀고나니, 이 문제의 분류가.. 해시인 것을 발견했다.

자바의 해시알고리즘을 사용하는 컬렉션인  HashMap을 사용!

 

class Solution {
	public boolean solution(String[] phone_book) {
		
		Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
		for (int i = 0; i < phone_book.length; i++) {
			map.put(phone_book[i], 1);
		}

		// String 배열을 순회한다.
		for (int i = 0; i < phone_book.length; i++) {
			// String은 사실 char[]에 요긴한 메서드를 덧분인 일종의 Wrapper 클래스이다.
			for (int j = 0; j < phone_book[i].length(); j++) {
				//따라서, substring() 결과는 아래와 같다.
				if (map.containsKey(phone_book[i].substring(0, j))) {
//				if(map.containsKey(String.valueOf(Arrays.copyOfRange(phone_book[i].toCharArray(),0, j)) )) {
					return false;
				}
			}
		}
		
		return true;
	}
	
}

핵심은 cotainsKey()메서드가 아니라, 해시 알고리즘을 사용하는 컬렉션의 데이터 접근시간에 대한 이해인 것 같다.

 

자바에서 Hash- 접두어로 붙은 컬렉션은 해시 알고리즘을 사용한다.

위 HashMap의 경우 key를 해시 알고리즘을 돌려 그 결과를 key로 사용한다. 

 

자바에서 해시를 이용한 컬렉션을 사용하는 이유는 내가 알기론 일종의 절충안이다.

기존 자료구조인 배열은 접근시간이 어느 위치나 똑같다. ( 배열 시작 주소 + DataType 사이즈 * n)

하지만 변경에 취약한 구조이다. 배열은 빈공간을 허용하지 않기 때문에 중간에 자료를 제거한 순간 대규모 자리이동이 발생한다. 

배열

 

4번의 자리이동이 발생한다.

 

이를 극복한 것이 링크드 리스트이다. 하지만 링크드리스트는 배열과 정반대로 접근시간이 배열보다 느리다.

이유는 계산식이 아닌 해당 위치까지 내 다음 노드를 타고타고 가야하기 때문이다.

대신 배열에 약점인 변경에 강하다. 노드 주소만 수정하면 그만이다.

삭제는 한 번의 주소 수정이면 끝나고, 삽입은 두 번의 주소 수정이면 끝난다.

 

 

해시를 이용한 컬렉션은 key로 해시 알고리즘 값을 사용하기 때문에 어느 위치던 거의 동일한 접근시간을 보장한다.

public class Main {
	static int a=0;

	public static void main(String[] args) {
		new Random().ints(1, 200)
					.distinct()
					.limit(100)
				 	.boxed()
				 	.collect(groupingBy( k->k ))
				 	.forEach( (k,v) -> {
				 		a++;
				 		if(a%10 == 1) {
				 			System.out.println();
				 		}
				 		System.out.printf("%4s",k);
				 	});
		System.out.println();
		System.out.println("---------해시알고리즘을 사용하면 항상 같은 위치에 값을 저장해서 잘 안섞입니다.---------");
		new Random().ints(1, 200)
					.distinct()
					.limit(100)
					.boxed()
					.collect(toList())
					.forEach( k -> {
						a++;
						if(a%10 == 1) {
							System.out.println();
						}
						System.out.printf("%4s",k);
					});
	}

}

해시알고리즘 결과를 키로 사용하기 때문에 같은 위치에 데이터를 저장한다.

   1   2   3   6   9  10  11  15  17  18
  24  27  30  32  35  36  37  38  39  48
  49  54  57  58  61  65  66  69  70  75
  76  77  78  80  81  88  89  93  96  97
  98  99 100 101 102 104 105 106 107 108
 109 110 111 113 116 119 122 123 124 125
 128 130 131 132 134 136 139 140 142 146
 147 151 155 158 160 161 162 164 166 168
 172 175 176 177 178 179 180 181 182 184
 188 189 190 191 193 194 195 197 198 199
---------해시알고리즘을 사용하면 항상 같은 위치에 값을 저장해서 잘 안섞입니다.---------

  60  59  24 106 156 188  36 117  23  39
 187  53 191  49 197  38 162 166 175  71
  52 119  46  58  51  22 182 113  42  95
  15 163 198 130 133  62  70 153  31 147
 169   7 174  14 157  12  86 105  17  34
 148 165 112 111 159 168 124  50 135 145
 160 150 151  29  88 193  37 143  83  68
  25  90 185 116 195  64 146 179 164  43
  18 132 128  11 115 180  28 100  63 154
  92 134 103  98  30 122   4   1  45  27

아무리 여러 번 돌려봐도 위는 잘 안섞이고, 아래는 잘 섞인다.


 

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문제

 

숫자의 일부 자릿수가 영단어로 바뀌어졌거나, 혹은 바뀌지 않고 그대로인 문자열 s가 매개변수로 주어집니다. s가 의미하는 원래 숫자를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

 

숫자 /영단어

0 zero
1 one
2 two
3 three
4 four
5 five
6 six
7 seven
8 eight
9 nine

입출력 예

s result
"one4seveneight" 1478
"23four5six7" 234567
"2three45sixseven" 234567
"123" 123

 


코드

import java.util.stream.Stream;

class Solution4 {
	//변환처리를 위한 배열, 순서 중요
	final static String[] INDEX_TO_WORD = 
		{ "zero", "one", "two", "three", "four", "five", "six", "seven", "eight", "nine" };
	final static String NUM_STR = "0123456789";
	final static int WORD_LENGTH = 10;

	public static void main(String[] args) {
		Solution4 s = new Solution4();
		System.out.println(
		s.solution("2three45sixseven")
		);
	}
	
	public int solution(String s) {
		return Stream.of(s).mapToInt( arg ->{
			for(int i = 0 ; i < WORD_LENGTH ; i++) {
				arg = arg.replace(INDEX_TO_WORD[i] , String.valueOf(NUM_STR.charAt(i)) );
			}
			return Integer.valueOf(arg).intValue();
		}).sum();
	}
}

 

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문제

지표 번호성격 유형

1번 지표 라이언형(R), 튜브형(T)
2번 지표 콘형(C), 프로도형(F)
3번 지표 제이지형(J), 무지형(M)
4번 지표 어피치형(A), 네오형(N)

 

choices뜻

1 매우 비동의
2 비동의
3 약간 비동의
4 모르겠음
5 약간 동의
6 동의
7 매우 동의

입출력 예

survey  choices  result
["AN", "CF", "MJ", "RT", "NA"] [5, 3, 2, 7, 5] "TCMA"
["TR", "RT", "TR"] [7, 1, 3] "RCJA"

 

 


코드

package solution;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class Solution {
	//점수 저장 맵
	Map<Character, Integer> surveyMap = new HashMap<>();
	// 설문지에 맞는 점수배열, 앞에 아무숫자를 넣어 배열보정을 하면 나중에 -1 을 안해도된다.
	int[] scoreArr = {0,3,2,1,0,1,2,3}; 
	String[] survey;
	int[] choices;
	
	public static void main(String[] args) {
		Solution solution = new Solution();
		String[] survey = {"AN", "CF", "MJ", "RT", "NA"};
		int[] choices = {5, 3, 2, 7, 5};
		System.out.println(solution.solution(survey, choices));
	}
	
	public String solution(String[] survey, int[] choices) {
    	this.survey = survey;
    	this.choices = choices;
    	
    	//맵 초기화
    	for(char key : "RTCFJMAN".toCharArray()) {
    		surveyMap.put(key, 0);
    	}
    	
    	//검사지에 따른 점수 계산
    	for(int i=0; i<survey.length;i++) {
    		String tmp = survey[i];
    		char l = tmp.charAt(0);
    		char r = tmp.charAt(1);
			calculate(l,r,i);
    	}
    	
    	return result();
    }
	
	private String result() {
		StringBuilder sb =new StringBuilder();
		// 조건식 수정을 하면 동일할 경우 무엇을 리턴할지를 결정할 수 있다.
    	sb.append( sum('R','T')>=0?"R" : "T");
    	sb.append( sum('C','F')>=0?"C" : "F");
    	sb.append( sum('J','M')>=0?"J" : "M");
    	sb.append( sum('A','N')>=0?"A" : "N");
    	System.out.println(surveyMap);
        return sb.toString();
	}
	
	//점수를 계산한다.
	private void calculate(char l,char r, int i) {
		if(choices[i]<4) {
			accumulateValue(l, scoreArr[choices[i]]);
		}else {
			accumulateValue(r, scoreArr[choices[i]]);
		}
	}
	//계산된 결과에 따라 점수를 누산한다.
	private void accumulateValue(char key, int value) {
		surveyMap.put(key, surveyMap.get(key)+value);
	}
	
	private int sum(char l,char r) {
		return surveyMap.get(l) - surveyMap.get(r);
	}
	
}

결과

{A=1, R=0, C=1, T=3, F=0, J=0, M=2, N=1}
TCMA

choices 인자가 1~7 가 오는데, 그에 따른 점수는 3, 2,1, 0, 1, 2, 3 이다.

이를 보정하기 위해 choices 배열 크기에 맞는 점수 배열을 별도로 만들면, 좋다.

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문제

 

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/92334#

 

프로그래머스

코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.

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신입사원 무지는 게시판 불량 이용자를 신고하고 처리 결과를 메일로 발송하는 시스템을 개발하려 합니다. 무지가 개발하려는 시스템은 다음과 같습니다.

  • 각 유저는 한 번에 한 명의 유저를 신고할 수 있습니다.
    • 신고 횟수에 제한은 없습니다. 서로 다른 유저를 계속해서 신고할 수 있습니다.
    • 한 유저를 여러 번 신고할 수도 있지만, 동일한 유저에 대한 신고 횟수는 1회로 처리됩니다.
  • k번 이상 신고된 유저는 게시판 이용이 정지되며, 해당 유저를 신고한 모든 유저에게 정지 사실을 메일로 발송합니다.
    • 유저가 신고한 모든 내용을 취합하여 마지막에 한꺼번에 게시판 이용 정지를 시키면서 정지 메일을 발송합니다.

 

제한사항도 존재하는데 주로, 인자 유효성 부분이다.

그런데 제거해도 동작을 한다. 즉, 구현할 필요 없다.

 

 

 


코드

import static java.util.stream.Collectors.*;

import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;


class Solution6 {
	public static void main(String[] args) {
		Solution6 s = new Solution6();
		int[] solution = s.solution(new String[] {"muzi", "frodo", "apeach", "neo"}
			, new String[] {"muzi frodo", "apeach frodo", "frodo neo", "muzi neo", "apeach muzi"}
			, 2);
		System.out.println(Arrays.toString(solution));
		
	}
	
	
	final int[] FAIL = new int[] {};
	//id_list 이용자 아이디 , 신고 정보 배열 report, 신고가정지로될 횟수
	public int[] solution(String[] id_list, String[] report, int k) {
		//알람을 몇번 받을지 저장할 맵, 순서가 중요하므로 Linked를 사용했다.
		Map<String, Integer> alramMap = new LinkedHashMap<>();
		//내가 누굴 신고했는지 저장할 맵, 순서가 중요하므로 Linked를 사용했다.
		Map<String, List<String>> reportedMap = new LinkedHashMap<>();
		
		//받은 인자에 맞게, 초기화
		Stream.<String>of(id_list).forEach(user -> {
			reportedMap.put(user, new ArrayList<String>());
			alramMap.put(user, 0);
		});
		
		//신고당한 횟수
		Stream.<String>of(report) // 신고 목록으로 스트림 생성
				.distinct() // 한 유저가 한 유저를 중복 신고한 경우 1번으로 처리
				.peek( _report -> System.out.println("신고 = "+_report ) )
				.map(_report ->{
					String[] users = _report.split(" ");
					//[0] 원고, [1] 피고
					reportedMap.get(users[0]).add(users[1]);//내 리스트에 피고 저장
					return users[1];})// 피고인으로 구성된 스트림
				.peek( badGuy -> System.out.println("신고 당한 유저 = "+badGuy +"\n" ))
				.collect(groupingBy(
							user->user, 
							LinkedHashMap<String, Integer>::new , 
							collectingAndThen(counting(), Long::intValue)))
				//내가 몇 번 신고 당했는지, 맵으로 리턴 key 내id, value 신고당한 횟수
				//신고당한 적 없다면 맵에 존재하지 않는다.
				.forEach((badUser, count)->{
					if(count>=k ) {// k 번 이상일 경우 계정 정지, 해당 사용자를 신고한 사람은 알림을 받는다.
						reportedMap.forEach( (user, badUsers)->{
							if(badUsers.contains(badUser)) {
								alramMap.put(user, alramMap.get(user)+1 );
							}
						});
					}
				});
		//맵을 int[]로 변환리턴
		return alramMap.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
	}
}

결과

신고 = muzi frodo
신고 당한 유저 = frodo

신고 = apeach frodo
신고 당한 유저 = frodo

신고 = frodo neo
신고 당한 유저 = neo

신고 = muzi neo
신고 당한 유저 = neo

신고 = apeach muzi
신고 당한 유저 = muzi

[2, 1, 1, 0]

입력 받은 순서대로 값을 리턴해야된다. 그래서 순서를 유지하는 맵을 사용했다.

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