[Java][프로그래머스][Level 2] 더 맵게

문제 설명 (링크)

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 1 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

scoville                                           K                                                 return

[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.

 

생각

처음엔 별 생각 없이 ArrayList를 사용하여 정렬을 하고, 가장 스코빌이 낮은 2개를 꺼내 더하여 새로운 음식을 만드는 방법을 사용했다. 하지만 Level 2에 걸맞게 바로 시간초과가 나버렸다. 이 문제는 힙을 사용해야 하는 문제이다.

 

자바에서는 PriorityQueue (우선순위 큐)로 주어지며 자동으로 최소 힙으로 만들어진다. 힙에 관해서는 나중에 따로 설명하도록 하겠다. 값을 넣는 순서에 상관없이 poll()을 하면 최솟값이 순서대로 나온다. 최소 힙이므로 root에 최솟값이 있어 바로 접근 가능하여 속도가 빠르다.

 

poll()을 두번하여 변수에 저장하고 새로운 스코빌의 음식을 만든다. 그 후 새로 insert를 최소힙에 해주면 최소 힙을 유지할 수 있게 값이 넣어질 것이다. 이 힙을 아예 구현하면 좋지만 이 문제에서는 힙을 구현해서 하면 시간초과가 난다고들 한다..

 

코드

 

import java.util.*;
 
class Solution {
    public int solution(int[] scoville, int K) {
        int answer = 0;
        
        PriorityQueue<Integer> heapmin = new PriorityQueue<Integer>();
        for(int i=0; i<scoville.length; i++) {
            heapmin.offer(scoville[i]);
        }
        
        //try catch를 사용하여 만약 Overflow가 생길 경우 answer = -1로 설정한다.
        //또는 힙 사이즈가 1이 됬는데 스코빌이 K보다 작으면 더 이상 만들 수 없으므로 answer = -1을 한다.
        while(heapmin.peek()<K) {
            try {
                int new_food = heapmin.poll() + heapmin.poll()*2;
                heapmin.offer(new_food);
                answer++;
                
                if(heapmin.peek()>=K) break;
                if(heapmin.size()==1 && heapmin.peek()<K) {
                    answer=-1;
                    break;
                }
            } catch (Exception e) {
                answer = -1;
            }
        }
        
        return answer;
    }
}