문제

효율성 테스트에 부분 점수가 있는 문제입니다.

평소 식욕이 왕성한 무지는 자신의 재능을 뽐내고 싶어 졌고 고민 끝에 카카오 TV 라이브로 방송을 하기로 마음먹었다.

그냥 먹방을 하면 다른 방송과 차별성이 없기 때문에 무지는 아래와 같이 독특한 방식을 생각해냈다.

회전판에 먹어야 할 N 개의 음식이 있다. 각 음식에는 1부터 N 까지 번호가 붙어있으며, 각 음식을 섭취하는데 일정 시간이 소요된다. 무지는 다음과 같은 방법으로 음식을 섭취한다.

  • 무지는 1번 음식부터 먹기 시작하며, 회전판은 번호가 증가하는 순서대로 음식을 무지 앞으로 가져다 놓는다.
  • 마지막 번호의 음식을 섭취한 후에는 회전판에 의해 다시 1번 음식이 무지 앞으로 온다.
  • 무지는 음식 하나를 1초 동안 섭취한 후 남은 음식은 그대로 두고, 다음 음식을 섭취한다.
    • 다음 음식이란, 아직 남은 음식 중 다음으로 섭취해야 할 가장 가까운 번호의 음식을 말한다.
  • 회전판이 다음 음식을 무지 앞으로 가져오는데 걸리는 시간은 없다고 가정한다.

무지가 먹방을 시작한 지 K 초 후에 네트워크 장애로 인해 방송이 잠시 중단되었다. 무지는 네트워크 정상화 후 다시 방송을 이어갈 때, 몇 번 음식부터 섭취해야 하는지를 알고자 한다. 각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 담겨있는 배열 food_times, 네트워크 장애가 발생한 시간 K 초가 매개변수로 주어질 때 몇 번 음식부터 다시 섭취하면 되는지 return 하도록 solution 함수를 완성하라.

무지의 먹방 라이브 link

  • 제한사항

food_times 는 각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 음식의 번호 순서대로 들어있는 배열이다. k 는 방송이 중단된 시간을 나타낸다. 만약 더 섭취해야 할 음식이 없다면 -1을 반환하면 된다.

  • 정확성 테스트 제한 사항

food_times 의 길이는 1 이상 2,000 이하이다. food_times 의 원소는 1 이상 1,000 이하의 자연수이다. k는 1 이상 2,000,000 이하의 자연수이다.

  • 효율성 테스트 제한 사항

food_times 의 길이는 1 이상 200,000 이하이다. food_times 의 원소는 1 이상 100,000,000 이하의 자연수이다. k는 1 이상 2 x 10^13 이하의 자연수이다.

과정

음식을 순서대로 하나씩 돌면 무조건 시간이 초과되므로 한 번에 뭉탱이로 뛰어넘을 방법이 필요했다.

고심끝에 음식을 시간순으로 정렬한 뒤, (최소시간 * 남은 음식 개수)만큼씩 계속 뛰어넘어 가면서 탐색을 하는 방법을 생각해냈다.

자료구조는 리스트를 사용했고, n시간을 가진 음식의 개수를 저장하기 위해 Counter 메소드를 사용했다.

구현하면서도 너무 복잡해서 이게 맞나 싶었는데 틀리거나 시간이 초과되었다. 코드가 복잡해서 꼼꼼히 코딩을 못한 것 같고, 시간도 더 오래 걸리게 된 것 같다.

아래는 실패한 내 코드이다. 복잡함 주의,,

import sys
from collections import Counter

food_times = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))
k = int(sys.stdin.readline().strip())
# n: 남은 음식의 개수
n = len(food_times)

# sort_ft: 음식을 시간순으로 정렬
sort_ft = sorted(food_times)
# count: n시간을 가진 음식의 개수 저장
count = Counter(food_times)
idx = 0
# min: 현재 음식의 시간 최솟값
min = 0
while idx < len(food_times):
    # idx가 0인 경우엔 그냥 맨 첫 번째 최솟값을 가져온다
    if idx == 0:
        min = sort_ft[idx]
    # 현재 최솟값에서 이전 최솟값을 뺀다
    else:
        min = sort_ft[idx] - sort_ft[idx - 1]
    # 시간이 최솟값인 음식의 개수
    cnt = count[min]

    if min * n <= k:
        # 남은 시간 k와 남은 음식 개수 n 업데이트
        k -= min * n
        n -= cnt
    else:
        i = 0
        # 다음 음식 찾기
        for j in range(len(food_times)):
            # 현재 최솟값보다 음식 시간이 작다면 이미 다 먹은 음식이므로 넘어감
            if food_times[j] < sort_ft[idx]:
                continue
            if i == k % n:
                print(j + 1)
                break
            i += 1
        break
    idx += cnt

# 음식을 다 먹은 경우 -1
print(-1)

최종 코드

아이디어는 비슷했는데 자료구조를 다르게 하니 구현도 많이 달라졌다. 일단 리스트가 아닌 최소힙을 사용한다.

힙에 음식 시간 뿐만 아니라, 음식 번호까지 저장해야하므로 enumerate로 인덱스와, 음식시간을 받아 heappush로 heap에 넣는다.

그리고 이전 최솟값 pre와 현재 최솟값 now를 이용해서 남은 시간 k를 업데이트 한다. k < (now - pre) * n인 경우 탐색을 중단하고 남은 음식들을 음식 번호 순으로 다시 정렬한다. 남은 음식들 중에 k % n 번째 음식이 정답이 된다!

import heapq

def solution(food_times, k):
    # k시간 전에 음식을 다 먹을 수 있으면 -1
    if k >= sum(food_times):
        return -1

    # n: 남은 음식 개수
    n = len(food_times)
    heap = []
    # 음식 시간, 번호를 힙에 저장
    for i, food_time in enumerate(food_times):
        heapq.heappush(heap, [food_time, i + 1])

    # pre: 이전 최솟값, now: 현재 최솟값
    pre, now = 0, heap[0][0]
    while True:
        if k < (now - pre) * n:
            break
        heapq.heappop(heap)
        k -= (now - pre) * n
        pre, now = now, heap[0][0]
        n -= 1

    # 남은 음식들을 시간이 아닌 번호순으로 다시 정렬
    heap = sorted(list(heap), key = lambda x : x[1])
    # 그 중 k % n번째 음식을 출력
    return heap[k % n][1]

참고 사이트