출처: [코딩테스트 연습] 문자열 내 마음대로 정렬하기

문제

문자열로 구성된 리스트 strings와, 정수 n이 주어졌을 때, 각 문자열의 인덱스 n번째 글자를 기준으로 오름차순 정렬하려 합니다. 예를 들어 strings가 [“sun”, “bed”, “car”]이고 n이 1이면 각 단어의 인덱스 1의 문자 “u”, “e”, “a”로 strings를 정렬합니다.

제한

• strings는 길이 1 이상, 50이하인 배열입니다.
• strings의 원소는 소문자 알파벳으로 이루어져 있습니다.
• strings의 원소는 길이 1 이상, 100이하인 문자열입니다.
• 모든 strings의 원소의 길이는 n보다 큽니다.
• 인덱스 1의 문자가 같은 문자열이 여럿 일 경우, 사전순으로 앞선 문자열이 앞쪽에 위치합니다.

입출력

입출력 예 1

“sun”, “bed”, “car”의 1번째 인덱스 값은 각각 “u”, “e”, “a” 입니다. 이를 기준으로 strings를 정렬하면 [“car”, “bed”, “sun”] 입니다.

입출력 예 2

“abce”와 “abcd”, “cdx”의 2번째 인덱스 값은 “c”, “c”, “x”입니다. 따라서 정렬 후에는 “cdx”가 가장 뒤에 위치합니다. “abce”와 “abcd”는 사전순으로 정렬하면 “abcd”가 우선하므로, 답은 [“abcd”, “abce”, “cdx”] 입니다.

풀이

-

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9

def solution(strings, n):
    strings.sort()
    answer = sorted(strings, key=lambda x: x[n])
    return answer


print(solution(["sun", "bed", "car"], 1))
print(solution(["abce", "abcd", "cdx"], 2))

출처: [코딩테스트 연습 완주하지 못한 선수]

문제

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

제한

• prices의 각 가격은 1 이상 10,000 이하인 자연수입니다.
• prices의 길이는 2 이상 100,000 이하입니다.

입출력

입출력 예 1

• 1초 시점의 ₩1은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다.
• 2초 시점의 ₩2은 끝까지 가격이 떨어지지 않았습니다.
• 3초 시점의 ₩3은 1초뒤에 가격이 떨어집니다. 따라서 1초간 가격이 떨어지지 않은 것으로 봅니다.
• 4초 시점의 ₩2은 1초간 가격이 떨어지지 않았습니다.
• 5초 시점의 ₩3은 0초간 가격이 떨어지지 않았습니다.

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

def solution(prices):
    answer = []

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

    return answer

출처: [코딩테스트 연습 타겟넘버]

문제

n개의 음이 아닌 정수가 있습니다. 이 수를 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다.

1
2
3
4
5

-1+1+1+1+1 = 3
+1-1+1+1+1 = 3
+1+1-1+1+1 = 3
+1+1+1-1+1 = 3
+1+1+1+1-1 = 3

사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟 넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한

• 주어지는 숫자의 개수는 2개 이상 20개 이하입니다.
• 각 숫자는 1 이상 50 이하인 자연수입니다.
• 타겟 넘버는 1 이상 1000 이하인 자연수입니다.

입출력

풀이

-

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

from collections import deque


def solution(numbers, target):
    answer = 0
    queue = deque()
    queue.append((0, 0))
    while queue:
        idx, total = queue.popleft()

        if idx == len(numbers):
            if total == target:
                answer += 1
        else:
            num = numbers[idx]
            queue.append((idx + 1, total + num))
            queue.append((idx + 1, total - num))
    return answer

출처: [코딩테스트 연습 이중우선순위큐]

출처

문제

이중 우선순위 큐는 다음 연산을 할 수 있는 자료구조를 말합니다.

이중 우선순위 큐가 할 연산 operations가 매개변수로 주어질 때, 모든 연산을 처리한 후 큐가 비어있으면 [0,0] 비어있지 않으면 [최댓값, 최솟값]을 return 하도록 solution 함수를 구현해주세요.

제한

• operations는 길이가 1 이상 1,000,000 이하인 문자열 배열입니다.
• operations의 원소는 큐가 수행할 연산을 나타냅니다.
  • 원소는 “명령어 데이터” 형식으로 주어집니다.- 최댓값/최솟값을 삭제하는 연산에서 최댓값/최솟값이 둘 이상인 경우, 하나만 삭제합니다.
• 빈 큐에 데이터를 삭제하라는 연산이 주어질 경우, 해당 연산은 무시합니다.

입출력

입출력 예 1

16을 삽입 후 최댓값을 삭제합니다. 비어있으므로 [0,0]을 반환합니다.
7,5,-5를 삽입 후 최솟값을 삭제합니다. 최대값 7, 최소값 5를 반환합니다.

풀이

• 조건 대로 시행
• 최대값은 heapq.nlargest() 이용

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

import heapq


def solution(operations):
    answer = []
    heapq.heapify(answer)
    for comm in operations:
        com, num = comm.split()
        if com == 'I':
            heapq.heappush(answer, int(num))
        elif com == 'D':
            if not answer:
                continue
            else:
                if num == '1':
                    answer.pop(answer.index(heapq.nlargest(1, answer)[0]))
                elif num == '-1':
                    heapq.heappop(answer)

    if not answer:
        return [0, 0]
    else:
        return [heapq.nlargest(1, answer)[0], answer[0]]

출처: [코딩테스트 연습 카펫]

문제

Leo는 카펫을 사러 갔다가 아래 그림과 같이 중앙에는 노란색으로 칠해져 있고 테두리 1줄은 갈색으로 칠해져 있는 격자 모양 카펫을 봤습니다.

Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 갈색으로 색칠된 격자의 개수는 기억했지만, 전체 카펫의 크기는 기억하지 못했습니다.

Leo가 본 카펫에서 갈색 격자의 수 brown, 노란색 격자의 수 yellow가 매개변수로 주어질 때 카펫의 가로, 세로 크기를 순서대로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한

• 갈색 격자의 수 brown은 8 이상 5,000 이하인 자연수입니다.
• 노란색 격자의 수 yellow는 1 이상 2,000,000 이하인 자연수입니다.
• 카펫의 가로 길이는 세로 길이와 같거나, 세로 길이보다 깁니다.

입출력

출처

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

def solution(brown, yellow):
    answer = []
    carpet = brown + yellow
    for i in range(1, carpet + 1):
        col = i
        row = carpet / col

        if col >= row:
            if (col - 2) * (row - 2) == yellow:
                answer.append(col)
                answer.append(int(row))
                break

    return answer

출처: [코딩테스트 연습 등굣길]

문제

계속되는 폭우로 일부 지역이 물에 잠겼습니다. 물에 잠기지 않은 지역을 통해 학교를 가려고 합니다. 집에서 학교까지 가는 길은 m x n 크기의 격자모양으로 나타낼 수 있습니다.

아래 그림은 m = 4, n = 3 인 경우입니다.

가장 왼쪽 위, 즉 집이 있는 곳의 좌표는 (1, 1)로 나타내고 가장 오른쪽 아래, 즉 학교가 있는 곳의 좌표는 (m, n)으로 나타냅니다.

격자의 크기 m, n과 물이 잠긴 지역의 좌표를 담은 2차원 배열 puddles이 매개변수로 주어집니다. 오른쪽과 아래쪽으로만 움직여 집에서 학교까지 갈 수 있는 최단경로의 개수를 1,000,000,007로 나눈 나머지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한

• 격자의 크기 m, n은 1 이상 100 이하인 자연수입니다.
  • m과 n이 모두 1인 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.
• 물에 잠긴 지역은 0개 이상 10개 이하입니다.
• 집과 학교가 물에 잠긴 경우는 입력으로 주어지지 않습니다.

입출력

입출력 예 1

풀이

-

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

def solution(m, n, puddles):
    matrix = [[0 for _ in range(m + 1)] for _ in range(n + 1)]
    matrix[1][1] = 1

    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            if i == 1 and j == 1:
                continue
            if [j, i] in puddles:
                continue
            else:
                matrix[i][j] = matrix[i - 1][j] + matrix[i][j - 1]
    return matrix[n][m] % 1000000007


print(solution(4, 3, [[2, 2]]))

출처: [코딩테스트 연습 완주하지 못한 선수]

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.

제한

• 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

입출력 예 1

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.

출처

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

from collections import Counter


def solution(participant, completion):
    participant.sort()
    completion.sort()
    answer = Counter(participant) - Counter(completion)
    return list(answer)[0]

# print(solution(["marina", "josipa", "nikola", "vinko", "filipa"], ["josipa", "filipa", "marina", "nikola"]))

'''
collection 라이브러리 사용
일반 dict는 빼기 불가,
counter를 사용하면 key, value로 되고...카운터 객체이므로 빼기 가능
마지막 리스트로 변환 후 0번째 출력--> 탈락자는 한명이다
'''

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

def solution(participant, completion):
    participant.sort()
    completion.sort()
    for p, c in zip(participant, completion):
        if p != c:
            return p
    return participant[-1]


# print(solution(["marina", "josipa", "nikola", "vinko", "filipa"], ["josipa", "filipa", "marina", "nikola"]))

'''
탈락자는 무조건 한명
참여자 명단의 인덱스와 완주자 명단의 인덱스 값이 다르다면,
그 때, 참여자는 완주자 명단에 없으므로, 반환
----
마지막까지 인덱스 값이 같다면, 참여자 명단 마지막 사람이 완주하지 못한 사람이다.
'''

출처: [코딩테스트 연습] 디스크 컨트롤러

문제

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.

1

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

• 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

입출력 예 1

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.

풀이

• scoville리스트를 heaq구조로 바꿔주고, 조건에 맞게 두번의 heappop..
• 위 계산을 다시 scoville에 넣어주고 answer카운트 증가–> K 이상될때까지
  K이상이 될 수 없으면 return -1

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

import heapq


def solution(scoville, K):
    answer = 0
    # heap = []
    # for num in scoville:
    #     heapq.heappush(heap, num)
    heapq.heapify(scoville)

    while scoville[0] < K:
        mix = heapq.heappop(scoville) + (heapq.heappop(scoville) * 2)
        heapq.heappush(scoville, mix)
        answer += 1
        if len(scoville) == 1 and scoville[0] < K:
            return -1
    return answer


# print(solution([1, 2, 3, 9, 10, 12], 7))  # 2

출처: [코딩테스트 연습] 디스크 컨트롤러

문제

하드디스크는 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있습니다. 디스크 컨트롤러를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 요청이 들어온 순서대로 처리하는 것입니다.

예를들어

1
2
3

- 0ms 시점에 3ms가 소요되는 A작업 요청
- 1ms 시점에 9ms가 소요되는 B작업 요청
- 2ms 시점에 6ms가 소요되는 C작업 요청

와 같은 요청이 들어왔습니다. 이를 그림으로 표현하면 아래와 같습니다.

한 번에 하나의 요청만을 수행할 수 있기 때문에 각각의 작업을 요청받은 순서대로 처리하면 다음과 같이 처리 됩니다.

1
2
3

- A: 3ms 시점에 작업 완료 (요청에서 종료까지 : 3ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 12ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 11ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 12ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 16ms)

이 때 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 10ms(= (3 + 11 + 16) / 3)가 됩니다.

하지만 A → C → B 순서대로 처리하면

1
2
3

- A: 3ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 3ms)
- C: 2ms부터 대기하다가, 3ms 시점에 작업을 시작해서 9ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 7ms)
- B: 1ms부터 대기하다가, 9ms 시점에 작업을 시작해서 18ms 시점에 작업 완료(요청에서 종료까지 : 17ms)

이렇게 A → C → B의 순서로 처리하면 각 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균은 9ms(= (3 + 7 + 17) / 3)가 됩니다.

각 작업에 대해 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간]을 담은 2차원 배열 jobs가 매개변수로 주어질 때, 작업의 요청부터 종료까지 걸린 시간의 평균을 가장 줄이는 방법으로 처리하면 평균이 얼마가 되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. (단, 소수점 이하의 수는 버립니다)

제한

• jobs의 길이는 1 이상 500 이하입니다.
• jobs의 각 행은 하나의 작업에 대한 [작업이 요청되는 시점, 작업의 소요시간] 입니다.
• 각 작업에 대해 작업이 요청되는 시간은 0 이상 1,000 이하입니다.
• 각 작업에 대해 작업의 소요시간은 1 이상 1,000 이하입니다.
• 하드디스크가 작업을 수행하고 있지 않을 때에는 먼저 요청이 들어온 작업부터 처리합니다.

입출력

입출력 예 1

문제에 주어진 예와 같습니다.

• 0ms 시점에 3ms 걸리는 작업 요청이 들어옵니다.
• 1ms 시점에 9ms 걸리는 작업 요청이 들어옵니다.
• 2ms 시점에 6ms 걸리는 작업 요청이 들어옵니다.

풀이

• 우선순위 큐를 이용해서…
• 현재 시점에서 처리할 수 있는 작업들을 힙에 넣고, 하나를 뽑아 현재 시점과 총 대기시간을 구해주는 것을 모든 작업을 처리할 때까지 반복한다.
  힙에 push를 할 때는 작업의 소요 시간 기준으로 최소힙이 만들어져야 하기 때문에 jobs의 요소를 그대로 넣지 않고 [작업의 소요 시간, 작업이 요청되는 시점]으로 요소의 앞 뒤를 바꿔서 넣어준다.현재 시점에서 처리할 수 있는 작업인지를 판별하는 조건은 작업의 요청 시간이 바로 이전에 완료한 작업의 시작 시간(start)보다 크고 현재 시점(now)보다 작거나 같아야 한다.
  만약 현재 처리할 수 있는 작업이 없다면, 남아 있는 작업들의 요청 시간이 아직 오지 않은 것이기 때문에 현재 시점(now)을 하나 올려준다. 출처

소스코드

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

import heapq


def solution(jobs):
    answer, now, i = 0, 0, 0
    start = -1
    heap = []

    while i < len(jobs):
        for j in jobs:
            if start < j[0] <= now:
                heapq.heappush(heap, [j[1], j[0]])
        if len(heap) > 0:
            current = heapq.heappop(heap)
            start = now
            now += current[0]
            answer += (now - current[1])
            i += 1
        else:
            now += 1
    return int(answer / len(jobs))


# print(solution([[0, 3], [1, 9], [2, 6]]))  # 9