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study/알고리즘

[알고리즘/프로그래머스] 스택/큐 - 다리를 지나는 트럭, 주식가격

< 다리를 지나는 트럭 >

 

코딩테스트 연습 - 기능개발

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

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모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지?
다리에는 트럭이 최대 bridge_length대 올라갈 수 있다.
다리는 weight 이하까지의 무게를 견딜 수 있다.
단, 다리에 완전히 오르지 않은 트럭의 무게는 무시

 

처음에 문제 이해를 잘못 해서 푸는데 엄청 헤맸다 ㅠ ㅠ

1. 트럭은 다리 길이만큼 움직여서 다리를 건너가야 한다. 다리를 1칸씩 움직일 때 마다 1초가 걸린다.

2. 다리 마지막에 위치한 트럭이 나가면서 동시에 다리의 시작 부분으로 트럭이 들어올 수 있다.

3. 다리에 있는 트럭들은 다같이 1초마다 한칸씩 전진할 수 있다.

 

접근 방법

- queue 사용( from collections import deque )

- 무게가 넘쳐서 들어가지 않을 때 무게 대신 0을 추가

- sum(deque)를 사용하니까 초과 시간 --> sumNum 변수 설정 후 해결

 

from collections import deque

def solution(bridge_length, weight, truck_weights):
    answer = 0
    queue = deque([0 for i in range(bridge_length)])
    sumNum = 0
    while truck_weights :
        sumNum -= queue.popleft()
        if truck_weights[0] + sumNum <= weight :
            answer += 1
            sumNum += truck_weights[0]
            queue.append(truck_weights.pop(0))
        else:
            answer += 1
            queue.append(0)
            
    return answer + bridge_length #마지막으로 건너는 트럭들

 

+

- sum 함수는 O(n)으로 동작하기 때문에 시간 복잡도가 증가

- 클래스로 queue를 사용하신 분도 있었음

 

 

< 주식가격 >

 

 

코딩테스트 연습 - 주식가격

초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. 제한사항 prices의 각 가격은 1 이상 10,00

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초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 
가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return

 

접근 방법

- stack 사용( list로 구현 ) / index와 주식 가격을 함께 추가

- stack에는 무조건 가장 최근에 들어온 값보다 주식이 크거나 같을 때 추가해준다.

- 만약 작다면 (현재 인덱스 - 가장 최근 값 인덱스)를 저장 후 stack에서 삭제

 

def solution(prices):
    answer = [0] * len(prices)
    stack_price = [(0, prices[0])]
    for i in range(1, len(prices)):
        while stack_price and stack_price[-1][1] > prices[i]:
            lower = stack_price.pop()
            answer[lower[0]] = i - lower[0]
        stack_price.append((i, prices[i]))
    while stack_price:
        lower = stack_price.pop()
        answer[lower[0]] = len(prices) - 1 - lower[0]
        
    return answer

 

다른 사람의 풀이

- 이중 for문을 써서 풀 수 있지만 시간복잡도 증가