[프로그래머스] 입국심사
문제
n명이 입국심사를 위해 줄을 서서 기다리고 있습니다. 각 입국심사대에 있는 심사관마다 심사하는데 걸리는 시간은 다릅니다.
처음에 모든 심사대는 비어있습니다. 한 심사대에서는 동시에 한 명만 심사를 할 수 있습니다. 가장 앞에 서 있는 사람은 비어 있는 심사대로 가서 심사를 받을 수 있습니다. 하지만 더 빨리 끝나는 심사대가 있으면 기다렸다가 그곳으로 가서 심사를 받을 수도 있습니다.
모든 사람이 심사를 받는데 걸리는 시간을 최소로 하고 싶습니다.
입국심사를 기다리는 사람 수 n, 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간이 담긴 배열 times가 매개변수로 주어질 때, 모든 사람이 심사를 받는데 걸리는 시간의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
제한사항
- 입국심사를 기다리는 사람은 1명 이상 1,000,000,000명 이하입니다.
- 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간은 1분 이상 1,000,000,000분 이하입니다.
- 심사관은 1명 이상 100,000명 이하입니다.
입출력 예
| n | times | return |
|---|---|---|
| 6 | [7, 10] | 28 |
풀이
이 문제의 유형이 왜 이진탐색일까?
이진탐색인 이유가 무엇일지 궁금하여 어떻게하면 이진탐색 문제일지 알 수 있냐고 Chat-gpt에 물어보았다.
Binary search problems involve searching for a target element in a sorted list or array by repeatedly dividing the search space in half. Here are some clues that a coding test problem might involve binary search:
- The problem asks you to find a specific element in a sorted list or array.
- The problem asks you to find the first or last occurrence of an element in a sorted list or array.
- The problem asks you to find the closest element to a given value in a sorted list or array.
- The problem asks you to find the maximum or minimum element that satisfies a certain condition in a sorted list or array.
- The problem involves searching for a solution to a problem that has a monotonic property, meaning that if one solution works, then all solutions above or below that solution will also work.
If you encounter a problem that has one or more of these characteristics, it may be a binary search problem. However, not all binary search problems will have all of these characteristics, so it’s important to carefully read and understand the problem statement before jumping to conclusions about the problem type.
이중 4번 항목에 이 입국심사 문제가 해당된다고 볼 수 있는데, 사실 4번 항목은 이진탐색말고도 여러 다른 문제유형에서도 요구하는 경우가 많다.
그러나 “특정 조건을 만족”해야한다는 점에서 약간은 차이가 있을수도 있다.
아무튼 이 문제가 요구하는것은 모든 사람이 심사를 받는데 걸리는 최소 시간을 얻고자 하는 것.
문제에서 따로 정렬되어 주어지는 배열같은것도 없으니까 결국 탐색의 start point와 end point를 문제내에서 찾아내야한다는 의미..
최소시간을 구하고자 하는 문제니까 start point와 end point를 각각 시간으로 생각하고 설정해주면 되겠다.
End point를 설정하는건 간단하다.
단순히 모든 사람이 심사받는데 걸리는 최대 시간을 구해 넣어주면 되는데, 가장 일처리가 느린 직원이 혼자서 n명을 전부 처리하는게 가장 오래걸리는 시간일 것이다.
즉 max(times) * n이 된다.
start point는 1부터 시작하는 것도 괜찮고.. 아니면 min(times)를 해도 좋다.
나같은 경우는 min(times) * n / len(times)를 했다.
자 이제 “특정 조건”을 설정해줘야한다.
모든 사람이 심사를 받을 수 있다는걸 어떻게하면 알 수 있을까?
시간이 28이 있다고 생각해보면 7마다 한 사람씩 처리하는 심사대에서는 4명 처리가 가능하다
10마다 한 사람씩 처리하는 심사대에서는 2명이 처리가 가능하다.
즉 28 // 7 = 4, 28 // 10 = 2이고 4+2=6으로 28초면 모든 사람을 처리할 수 있다는걸 알 수 있다.
만약 35시간이 있어서 35//7=5, 35//10=3으로 두가지를 더했을때 n보다 크다면 end point를 mid-1로 옮겨 범위를 좁혀가면 되고, n보다 작다면 start point를 mid+1로 옮겨 범위를 좁혀나가면 된다.
이때 n보다 큰 경우는 n명을 심사하기에 충분한 시간이라는 뜻이기 때문에 answer값을 mid값으로 대입해주면 된다.
이를 코드로 옮기면 아래와 같다.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
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15
16
def solution(n, times):
answer = 0
left = min(times) * n / len(times)
right = max(times) * n
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
num = 0
for k in times:
num += mid // k
if num >= n:
right = mid -1
answer = mid
elif num < n:
left = mid + 1
return answer