프로그래머스 - 더 맵게 (힙heap)

프로그래머스 더 맵게 (힙)문제 설명

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.

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 사항

• 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 예

scovilleKreturn

[1, 2, 3, 9, 10, 12]

7

2

입출력 예 설명

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.

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내가 푼 Solution

파이썬 라이브러리 모듈인 heapq에 대해 알 수 있는 시간이었다.

참고 : https://docs.python.org/3/library/heapq.html

힙(heap)은 모든 부모 노드가 자식보다 작거나 같은 값을 갖는 이진 트리를 뜻하며,

heapify의 경우 min heap 구조로 리스트를 정렬시켜준다.

따라서 heap[0]은 항상 가장 작은 원소가 자리잡게 된다.

heappop으로 빼내는 원소는 리스트의 가장 작은 원소 즉, 0번 인덱스가 되며,

heappush로 추가하는 원소는 heap 구조를 유지하면서 원소를 추가해준다.

heapify의 경우 리스트의 원소 수에 비례하여 실행되기 때문에 시간복잡도는 O(N) 의 성능을 보이며,

heappop, heappush의 경우는 O(logN)의 시간복잡도 성능을 가진다.