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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.
[ CODE ]
progresses = [95, 90, 99, 99, 80, 99]
speeds = [1, 1, 1, 1, 1, 1]
# O(n^2) 풀이
def solution(progresses, speeds):
l = len(progresses)
days = {}
max_day = 0
for p, s in zip(progresses, speeds):
total = p
cnt = 0
while total < 100:
total += s
cnt += 1
if max_day < cnt:
max_day = cnt
days[max_day] = [max_day]
else :
days[max_day].append(cnt)
result = [len(v) for v in days.values()]
return result
print(solution(progresses, speeds))
내가 생각한 코드는 O(n^2) 의 코드가 된다. 각각 걸리는 날짜를 구하면서 max_day가 바뀌면 딕셔너리의 키를 바꿔서 해당하는 day의 길이를 넣어주었다. 위 예시로 보면 days라는 딕셔너리에 이렇게 들어가게 된다. {5: [5], 10: [10, 1, 1], 20: [20, 1]} 이렇게 들어가게 되각각의 길이를 배열로 만들어주면 문제는 풀 수 있지만 시간 복잡도가 높아지게된다.
# O(n) 풀이
from math import ceil
# O(n) 풀이
def solution(progresses, speeds):
days = {}
max_day = 0
for p, s in zip(progresses, speeds):
cnt = ceil((100 - p) / s)
if max_day < cnt:
max_day = cnt
days[max_day] = [max_day]
else :
days[max_day].append(cnt)
result = [len(v) for v in days.values()]
return result
O(n^2) 풀이가 거슬려서 다른 사람의 코드를 보고 생각해낸 방법이 (100 - 작업진도) / 작업속도를 하면 작업한 날짜가 나온다. 이를 통해 문제 해결
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