[프로그래머스] '프린터' 알고리즘 풀이 - Python

Contents

1. 문제 설명
   
   [제한사항]
   
   [입출력 예]
2. 알고리즘 분석 
   
   [나의 풀이]
   
   [Most 1의 풀이] [Most 2의 풀이]

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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

priorities	location	return
[2, 1, 3, 2]	2	1
[1, 1, 9, 1, 1, 1]	0	5

 

알고리즘 분석

 

• 나의 풀이

def solution(priorities, location):
    answer = 0
    while True:
        max_num = max(priorities) # 리스트에서 가장 큰수를 구한다.
        for i in range(len(priorities)): # 리스트를 처음부터 확인한다 
            if max_num == priorities[i]: # 만약 가장 큰 수와 리스트의 요소와 일치하면
                answer += 1 # 프린트한 것으로 간주하고 answer에 1 추가 
                priorities[i] = 0 # 프린트한 요소는 0으로 표시 
                max_num = max(priorities) # 가장 큰 수를 다시 구한다.
                if i == location: # 만약 location과 i가 일치하면 answer을 반환한다. 
                    return answer

 

 

 

 

• Most 1의 풀이

def solution(p, l):
    ans = 0
    m = max(p)
    while True:
        v = p.pop(0)
        if m == v:
            ans += 1
            if l == 0:
                break
            else:
                l -= 1
            m = max(p)
        else:
            p.append(v)
            if l == 0:
                l = len(p)-1
            else:
                l -= 1
    return ans

내 코드와 동작하는 방식은 비슷하다.

다른 점이라면 내 코드는 while문 안에 for문을 한번 더 사용하여 코드가 좀더 간결해보인다는 점

 

이 코드의 경우는 pop과 append를 이용하여 굳이 for문을 쓰지 않았고 location 값을 계속 바꿔준다. 때문에 조금은 복잡해보일지 몰라도 동작속도는 내 코드보다 빠를 것이다. 

 

 

 

• Most 2의 풀이

def solution(priorities, location):
    queue =  [(i,p) for i,p in enumerate(priorities)]
    answer = 0
    while True:
        cur = queue.pop(0)
        if any(cur[1] < q[1] for q in queue): # cur[1]가 가장 큰수가 아닐 경우 
            queue.append(cur)
        else: # cur[1]가 가장 큰수일 경우 
            answer += 1
            if cur[0] == location:
                return answer

 

Most 2의 풀이이지만 내가보기엔 Most 1의 코드보다 더 좋은 코드인 것 같다.

any를 이용해서 위에서 불필요했던 과정을 생략했다. 

또한 pop을 이용하여서 for문을 이용한 내 코드보다 실행속도 또한 빠르다.