삶은 여행

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42579

문제 설명

스트리밍 사이트에서 장르 별로 가장 많이 재생된 노래를 두 개씩 모아 베스트 앨범을 출시하려 합니다. 노래는 고유 번호로 구분하며, 노래를 수록하는 기준은 다음과 같습니다.

속한 노래가 많이 재생된 장르를 먼저 수록합니다.

장르 내에서 많이 재생된 노래를 먼저 수록합니다.

장르 내에서 재생 횟수가 같은 노래 중에서는 고유 번호가 낮은 노래를 먼저 수록합니다.

노래의 장르를 나타내는 문자열 배열 genres와 노래별 재생 횟수를 나타내는 정수 배열 plays가 주어질 때, 베스트 앨범에 들어갈 노래의 고유 번호를 순서대로 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한사항

genres[i]는 고유번호가 i인 노래의 장르입니다.

plays[i]는 고유번호가 i인 노래가 재생된 횟수입니다.

genres와 plays의 길이는 같으며, 이는 1 이상 10,000 이하입니다.

장르 종류는 100개 미만입니다.

장르에 속한 곡이 하나라면, 하나의 곡만 선택합니다.

모든 장르는 재생된 횟수가 다릅니다.

입출력 예

입출력 예 설명

classic 장르는 1,450회 재생되었으며, classic 노래는 다음과 같습니다.

고유 번호 3: 800회 재생

고유 번호 0: 500회 재생

고유 번호 2: 150회 재생

pop 장르는 3,100회 재생되었으며, pop 노래는 다음과 같습니다.

고유 번호 4: 2,500회 재생

고유 번호 1: 600회 재생

따라서 pop 장르의 [4, 1]번 노래를 먼저, classic 장르의 [3, 0]번 노래를 그다음에 수록합니다.

​

​

​

약 45분만에 풀었다.

레벨 3을 처음 풀어봤는데 확실히 레벨2보다는 테크니컬적인 부분도 많이 요구하는 것 같다.

어떻게 풀어야할지 감조차 안잡히는 문제라면 참 머리아팠을 것 같은데 실마리가 보여서 차근차근 쫓아가며 풀 수 있었기 때문에 재미도 조금 있었던 것 같다.

from collections import defaultdict
def solution(genres, plays):
    answer = []
    genres_rank = []
    info = defaultdict(list)
    d = defaultdict(int)
    for i, j in enumerate(genres):
        d[j] += plays[i]
        info[j] += [(i, plays[i])]
    for key, value in sorted(d.items(), reverse=True, key=lambda item:item[1]):
        genres_rank.append(key)
    for genre in genres_rank:
        info[genre].sort(reverse=True, key=lambda x: x[1])
    for genre in genres_rank:
        for i in range(min(len(info[genre]) , 2)):
            answer.append(info[genre][i][0])
        
    return answer
​

// Test Case
genres = ["classic", "pop","classic", "classic", "pop","kpop","rock","rock"]
plays = [500, 600, 150, 800, 2500,1700,500,500]

genres_rank 리스트는 인기 많은 장르 순으로 장르의 이름만 따놓는 리스트이다. ['pop', 'kpop', 'classic', 'rock']

info 는 기본적인 모든 정보를 저장하는 리스트이다. 장르별로 분류하고 재생횟수와 고유번호까지 저장해놓는다.

아래는 info의 정렬전후 출력 결과이다.

defaultdict(<class 'list'>, {'classic': [(0, 500), (2, 150), (3, 800)], 'pop': [(1, 600), (4, 2500)], 'kpop': [(5, 1700)], 'rock': [(6, 500), (7, 500)]})
defaultdict(<class 'list'>, {'classic': [(3, 800), (0, 500), (2, 150)], 'pop': [(4, 2500), (1, 600)], 'kpop': [(5, 1700)], 'rock': [(6, 500), (7, 500)]})

인기가 많은 장르더라도 장르별 TOP2까지만 보여주는 게 목적이기 때문에

2와 장르의 곡수 중 작은 값까지만 반복해서 결과 리스트에 추가해준다.

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42885/

무인도에 갇힌 사람들을 구명보트를 이용하여 구출하려고 합니다. 구명보트는 작아서 한 번에 최대 2명씩 밖에 탈 수 없고, 무게 제한도 있습니다.

예를 들어, 사람들의 몸무게가 [70kg, 50kg, 80kg, 50kg]이고 구명보트의 무게 제한이 100kg이라면 2번째 사람과 4번째 사람은 같이 탈 수 있지만 1번째 사람과 3번째 사람의 무게의 합은 150kg이므로 구명보트의 무게 제한을 초과하여 같이 탈 수 없습니다.

구명보트를 최대한 적게 사용하여 모든 사람을 구출하려고 합니다.

사람들의 몸무게를 담은 배열 people과 구명보트의 무게 제한 limit가 매개변수로 주어질 때, 모든 사람을 구출하기 위해 필요한 구명보트 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

무인도에 갇힌 사람은 1명 이상 50,000명 이하입니다.

각 사람의 몸무게는 40kg 이상 240kg 이하입니다.

구명보트의 무게 제한은 40kg 이상 240kg 이하입니다.

구명보트의 무게 제한은 항상 사람들의 몸무게 중 최댓값보다 크게 주어지므로 사람들을 구출할 수 없는 경우는 없습니다.

입출력 예

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내 풀이.

태우고 나가야하니까 태우는 순간 계속 빠진다는 점에서 pop과popleft를 쓰고 싶어 우선순위 큐인 데크로 문제를 풀었다.

from collections import deque
def solution(people, limit):
    answer = 0
    people.sort(reverse=True)
    q = deque(people)
    while q:
        temp = q.popleft()
        if q and q[-1] <= limit-temp:
            q.pop()
        answer += 1
    return answer

런너기법처럼

리스트의 머리부터 뛰면서 체크하는a 와 꼬리부터 뛰면서 체크하는b의 합을 가지고 체크하는 방식의 풀이가 있어 가져왔다.

def solution(people, limit) :
    answer = 0
    people.sort()

    a = 0
    b = len(people) - 1
    while a < b :
        if people[b] + people[a] <= limit :
            a += 1
            answer += 1
        b -= 1
    return len(people) - answer

python dictionary value list append

​

딕셔너리는 키/값 (key / value)으로 이루어져있다. 파이썬3.7+부터는 입력한 대로 순서가 유지된다.

내부적으로는 해시테이블로 구현되어있다.

​

key는 변화하면 안되기 때문에 가변적인 list가 key값으로는 들어갈 수 없지만 tuple은 key값으로 사용할 수 있다.

value는 tuple, list 관계없이 전부 가능하다.

​

딕셔너리 주요 연산 시간 복잡도

대부분의 연산이 O(1)로 처리가 가능해 우수한 자료형으로 꼽힌다.

​

리스트는 내부 요소를 조회할 때 인덱스의 순서로 (list[0]과 같이) 조회하지만

딕셔너리는 key 값을 직접 입력해야 value 값을 조회할 수 있다.

​

딕셔너리에는 defaultdict 라는 모듈이 있는데 딕셔너리에 값을 삽입하는 데에 있어

테크니컬적인 부분에서 유연하게 딕셔너리를 다루기에 유용하다.

딕셔너리의 defaultdict 객체

리스트에서 존재하지 않는 인덱스를 조회할 경우 IndexError가 발생하듯이

딕셔너리에서 존재하지 않는 키를 조회할 경우 KeyError가 발생하는데

KeyError의 에러 메시지를 출력하는 대신 디폴트 값을 기준으로 해당 키에 대한 딕셔너리 아이템을 생성해준다.

>>> d = defaultdict(int)
>>> d['A'] = 0
>>> d['B'] = 1
>>> d['C'] += 1

을 실행할 경우, 기존 딕셔너리 d 는 {'A' : 0 , 'B' : 1}의 형태로 키값 'C'가 존재하지 않아 4행에서 keyerror가 나와야하지만

defaultdict 객체를 이용했기 때문에 디폴트값 0을 기준으로 하여 0 + 1의 연산이 이루어져 d는 다음과 같아진다.

{'A' : 0 , 'B' : 1, 'C' : 1}

defaultdict(int)뿐만 아니라 defaultdict(list)를 이용하면 value값에 리스트를 추가할 수도 있다.

해시테이블 구조로 정리해야하는 입력값이 이중리스트로 주어졌을 때 딕셔너리에 값을 삽입할 수 있는 방법은 다음과 같다.

예시

입력치 : 리스트 [ [ '카테고리A' , 'A1'] , ['카테고리B' , 'B1'] , ['카테고리A' , 'A2'] ]

기대하는 결과값 : 딕셔너리 { '카테고리A' : ['A1' , 'A2'] , '카테고리B' : ['B1'] }

>>> for i in range(len(리스트)):
>>>     딕셔너리[리스트[i][1]] += [리스트[i][0]]

위와 같이 카테고리별로 정리한 딕셔너리에서

각 카테고리 별 요소가 몇 개나 있는지 key별 요소 개수를 확인하고 싶을 때는 다음과 같다.

>>> lengths = [len(v) for v in dictionary.values()]
>>> lengths
[2, 1]

연결리스트는 데이터 요소의 선형 집합으로, 데이터의 순서가 메모리에 물리적인 순서대로 저장되지는 않는다.

컴퓨터과학에서 배열과 함께 가장 기본이 되는 대표적인 선형 자료구조 중 하나로 다양한 추상자료형(ADT) 구현의 기반이 된다.

동적으로 새로운 노드를 삽입/삭제하기 간편하다.

연결 구조를 통해 물리 메모리를 연속적으로 사용하지 않아도 되기 때문에 관리가 쉽다.

​

한 개의 노드는 실제 데이터값을 저장하는 data와 그 다음의 노드를 연결하는 next로 나뉘어져 있다.

​

파이썬으로 구현해보자.

append는 연결 리스트에 노드를 새로 추가하는데, 연결리스트의 맨 마지막 위치에 노드를 추가하는 함수로 설정한다.

맨 뒤까지 즉 node.next == None 일 때까지 쭉 진행한 다음에 새 노드를 삽입해야한다.

find_data는 내가 찾고 싶은 값을 입력해서 그 값이 연결리스트 안에 있는지 없는지 확인하는 함수로 사용할 것이다.

딕셔너리로 치면 in 정도..?

찾고 싶은 값이 내부에 없으면 -1을 반환한다.

Delete_with_index는 내가 원하는 index에 있는 값을 삭제하는 함수이다.

0->1->2->3->4 의 연결리스트가 있을 때, delete_with_index(3)을 하면 3번 인덱스 위치에있는 3이 삭제되는 것.

노드를 지운다고는 하지만 del 등의 기능을 사용하는 건 아니고,

그 노드의 전 노드와 후 노드를 연결하는 식의 작업이기 때문에 prev_node 변수를 통해 이 전 노드를 기억하고

next_node 변수를 통해 이 후의 노드와 연결해준다.

​

delete_with_index와 마찬가지로 새로 한 노드를 추가한 뒤에 여태까지 있던 prev, next와 손잡게 해주는 방식인데,

원래 연결리스트에 아무것도 없는 상태에서 추가하는 경우를 고려하여 조건분기가 조금 더 복잡해져있다.

연결리스트 내부를 확인할 수 있는 show_all 함수를 위와같이 만들고

실행해주면 다음과 같은 결과를 확인해볼 수 있다.

class Node:
    def __init__(self, data, next=None):
        self.data = data
        self.next = next

class singly_linked_list:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.count = 0

    def append(self, node):
        if self.head == None:
            self.head = node
        else:
            temp = self.head
            while temp.next != None:
                temp = temp.next
            temp.next = node
    
    def find_data(self, num):
        temp = self.head
        #temp는 None이거나 node 둘 중 하나. temp.data와 temp.next 사용 가능
        idx = 0
        while temp:
            if temp.data!=num:
                idx += 1
                temp = temp.next
            else:
                return idx
        return -1 #if cannot find, return -1
    
    def show_all(self):
        temp = self.head
        printout = ""
        while temp:
            printout += str(temp.data)
            if temp.next:
                printout += "->"
            temp = temp.next
        return printout

    def delete_with_index(self, idx):
        temp = self.head
        i = 0 
        prev_node = None
        next_node = self.head.next
        if idx==0:
            self.head = next_node
        else:
            while i < idx:
                if temp.next:
                    prev_node = temp
                    temp = next_node
                    next_node = next_node.next
                else:
                    break
                i += 1
            if i==idx:
                prev_node.next = next_node
            else: print(-1)

    def insert_with_index(self, idx, node):
        temp = self.head
        i = 0 
        prev_node = None
        if idx==0:
            if self.head:
                # next_node = self.head
                # node.next = next_node
                # return node
                # 원리상으론 삽입이 가능하나, node에 붙이기만 했지 원래 self객체에 반환이 안되는거라 아래로 구현.

                next_node = self.head
                self.head = node
                self.head.next = next_node
            else: 
                self.head = node
        else:
            while i < idx:
                if temp:
                    prev_node = temp
                    temp = temp.next
                else: break
                i += 1
            if i==idx:
                prev_node.next = node
                node.next = temp
            else: print(-1)
        

s = singly_linked_list()
s.append(Node(3))
s.append(Node(2))
s.append(Node(1))
s.append(Node(4))
print(s.show_all())
print(s.find_data(1))
s.delete_with_index(2)
s.insert_with_index(2, Node(5))
s.insert_with_index(8, Node(5))
print(s.show_all())

데크 구조(덱 구조, deque)는 양쪽에서 삭제와 삽입을 모두 처리할 수 있으며, 스택과 큐의 특징을 모두 갖고 있는 구조인데

이를 구현할 때도 이중연결리스트(Doubly Linked List)로 구현하는 것이 편리하다고 한다.

파이썬에서는 collections 모듈에서 deque라는 이름으로 import하면 바로 사용할 수 있다.

python dictionary value list append

​

딕셔너리는 키/값 (key / value)으로 이루어져 있는 자료구조이고 파이썬3.7이상의 버전부터는 순서가 입력한대로 유지된다. 내부는 해시테이블로 구현되어있다. 해시 테이블로 구현된 파이썬의 자료형을 제시하라는 질문을 받는다면 주저없이 딕셔너리라고 답할 수 있어야한다.

​

key에는 변화하는 값이 들어갈 수 없다. 따라서 가변적인 리스트list가 key가 될 수는 없지만 변하지 않는 튜플tuple은 key로 사용할 수 있다. 반대로 value에는 튜플과 리스트 관계없이 사용할 수 있다.

​

딕셔너리 주요 연산 시간 복잡도

대부분의 연산이 O(1)로 처리되기 때문에 시간복잡도상 효율적인 자료형이다.

​

리스트 : 조회할 때 인덱스의 위치를 숫자로 입력. ex) list[0]

딕셔너리 : key값을 직접 입력 ex) dict['key']

​

딕셔너리에는 defaultdict 라는 모듈이 있어

딕셔너리의 값을 유연하게 삽입하는 데에 도움이 된다.

defaultdict 객체

리스트 : 존재하지 않는 인덱스 조회 시 IndexError

딕셔너리 : 존재하지 않는 키 조회 시 KeyError

Defultdict : KeyError를 출력하는 대신 정해져있는 기본 값을 기준으로 key값에 대한 딕셔너리의 요소를 생성해주는 기능

>>> d = defaultdict(int)
>>> d['A'] = 0
>>> d['B'] = 1
>>> d['C'] += 1

원래대로라면 'C'라는 key값이 없어서 += 1 의 연산을 수행하면 KeyError가 출력되어야 하지만

defaultdict(int)를 통해 정해져있는 기본값 0을 기준으로 1이 더해진 값 1이 'C'라는 key의 value로 딕셔너리에 삽입된다.

{'A' : 0 , 'B' : 1, 'C' : 1}

defaultdict(list)를 이용하면 리스트형태로 value를 추가할 수 있다.

>>> for i in range(len(list)):
>>>     dict[list[i][1]] += [list[i][0]]

문제 출처 : programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626

문제 설명

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

입출력 예 설명

1. 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]

2. 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

import heapq
def solution(scoville, K):
    answer = 0
    heapq.heapify(scoville)
    if scoville[0] >= K:
        return 0
    while len(scoville)>=2:
        if scoville[0] >= K:
            break
        else:
            new = heapq.heappop(scoville) + 2* heapq.heappop(scoville)
            heapq.heappush(scoville, new)
            answer += 1
    if scoville[0] < K:
        return -1
    else:return answer

문제 설명

전화번호부에 적힌 전화번호 중, 한 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있는지 확인하려 합니다.
전화번호가 다음과 같을 경우, 구조대 전화번호는 영석이의 전화번호의 접두사입니다.

• 구조대 : 119
• 박준영 : 97 674 223
• 지영석 : 11 9552 4421

전화번호부에 적힌 전화번호를 담은 배열 phone_book 이 solution 함수의 매개변수로 주어질 때, 어떤 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있으면 false를 그렇지 않으면 true를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한 사항

• phone_book의 길이는 1 이상 1,000,000 이하입니다.
• 각 전화번호의 길이는 1 이상 20 이하입니다.

입출력 예제

phone_bookreturn

문제 출처 : programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42577

def solution(phone_book):
    answer = True
    phone_book = sorted(phone_book, key=len)
    for i in range(len(phone_book)-1):
        for j in range(i+1, len(phone_book)):
            if phone_book[i]==phone_book[j][:len(phone_book[i])]:
                return False
    return answer

startswith() 함수를 이용한 풀이

def solution(phoneBook):
    phoneBook = sorted(phoneBook)

    for p1, p2 in zip(phoneBook, phoneBook[1:]):
        if p2.startswith(p1):
            return False
    return True

문제 설명

트럭 여러 대가 강을 가로지르는 일 차선 다리를 정해진 순으로 건너려 합니다. 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 알아내야 합니다. 트럭은 1초에 1만큼 움직이며, 다리 길이는 bridge_length이고 다리는 무게 weight까지 견딥니다.
※ 트럭이 다리에 완전히 오르지 않은 경우, 이 트럭의 무게는 고려하지 않습니다.

예를 들어, 길이가 2이고 10kg 무게를 견디는 다리가 있습니다. 무게가 [7, 4, 5, 6]kg인 트럭이 순서대로 최단 시간 안에 다리를 건너려면 다음과 같이 건너야 합니다.

경과 시간다리를 지난 트럭다리를 건너는 트럭대기 트럭

따라서, 모든 트럭이 다리를 지나려면 최소 8초가 걸립니다.

solution 함수의 매개변수로 다리 길이 bridge_length, 다리가 견딜 수 있는 무게 weight, 트럭별 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_lengthweighttruck_weightsreturn

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42583

from collections import deque
def solution(bridge_length, weight, truck_weights):
    answer = 0
    q = deque(truck_weights)
    on = deque([0] * bridge_length)
    on_weight = 0
    while q :
        answer += 1
        down = on.popleft()
        on_weight -= down
        
        if q[0] + on_weight > weight:
            on.append(0)
        else:
            x = q.popleft()
            on.append(x)
            on_weight += x
    answer += bridge_length
    return answer

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.

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586

풀이 1: 덱으로 풀기

from collections import deque
import math
def solution(progresses, speeds):
    answer = []
    q = []
    for i in range(len(progresses)):
        q.append(math.ceil((100-progresses[i]) / speeds[i]))
    q = deque(q)
    while q:
        cnt = 1
        x = q.popleft()
        temp = 0
        for i in q:
            if i<=x:
                temp += 1
            else: break
        cnt += temp
        for _ in range(temp):
            q.popleft()
        answer.append(cnt)
    return answer

풀이2: 덱 없이 리스트에서 수를 전처리 시켜두고 풀기

import math
def solution(progresses, speeds):
    answer = []
    cnt = 1
    q = []
    for i in range(len(progresses)):
        q.append(math.ceil((100-progresses[i]) / speeds[i]))

    for i in range(1, len(q)):
        if q[i-1] >= q[i]:
            q[i] = q[i-1]
    
    for i in range(1, len(q)):        
        if q[i-1]>=q[i]:
            cnt += 1
        else:
            answer.append(cnt)
            cnt = 1
    answer.append(cnt)
    return answer

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42584

코딩테스트 연습 - 주식가격

solution.c 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdbool.h> 3 #include <stdlib.h> 4 ​ 5 // prices_len은 배열 prices의 길이입니다. 6 int* solution ( int prices [], size_t prices_len ) { 7 // return 값은 malloc 등 동적 할당을 사용해주세요. 할당 길이는 상황에 맞게 변경해주세요. 8 int* answer = ( int* ) malloc ( 1 ); 9 return answer ; 10 } 실행 결과 ...

programmers.co.kr

문제 설명

초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한사항

prices의 각 가격은 1 이상 10,000 이하인 자연수입니다.

prices의 길이는 2 이상 100,000 이하입니다.

입출력 예

​

비교적 빠른 시간 안에 아이디어를 잡고 구현까지 성공했다.

큐/스택 카테고리에 들어가있던 문제이지만 큐, 스택과는 관계없이 대소관계를 비교하며

이중 반복문으로 풀 수 있었다.

​

def solution(prices):
    answer = []
    for i in range(len(prices)):
        cnt = 0
        for j in range(i+1, len(prices)):
            cnt +=1
            if prices[i] > prices[j] :
                break
        answer.append(cnt)
    return answer

큐와 스택을 이용해서 푸는 풀이는 없나하고 다른 사람의 문제 풀이를 참조해봤지만

돌아가는 구조 자체는 위와 크게 다르지 않았다.

prices를 deque() 를 이용해서 덱으로 만든 다음 popleft 를 이용해 맨 왼쪽 값을 빼내는 것 정도.

큐/스택은 문제풀이에서 능수능란하게 다루기 어려운 것 같다.