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Altiora Petamus
로프 본문
백준 2217번
문제
N(1 ≤ N ≤ 100,000)개의 로프가 있다. 이 로프를 이용하여 이런 저런 물체를 들어올릴 수 있다. 각각의 로프는 그 굵기나 길이가 다르기 때문에 들 수 있는 물체의 중량이 서로 다를 수도 있다.
하지만 여러 개의 로프를 병렬로 연결하면 각각의 로프에 걸리는 중량을 나눌 수 있다. k개의 로프를 사용하여 중량이 w인 물체를 들어올릴 때, 각각의 로프에는 모두 고르게 w/k 만큼의 중량이 걸리게 된다.
각 로프들에 대한 정보가 주어졌을 때, 이 로프들을 이용하여 들어올릴 수 있는 물체의 최대 중량을 구해내는 프로그램을 작성하시오. 모든 로프를 사용해야 할 필요는 없으며, 임의로 몇 개의 로프를 골라서 사용해도 된다.
입력
첫째 줄에 정수 N이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 각 로프가 버틸 수 있는 최대 중량이 주어진다. 이 값은 10,000을 넘지 않는 자연수이다.
출력
첫째 줄에 답을 출력한다.
예제 입력
2
10
15
예제 출력
20
풀이 과정
-
반복문을 돌며 선택된 로프들이 견딜 수 있는 최대 무게를 새로운 배열 weights에 담는다.
-
weights에서 최댓값을 출력한다.
ex)
rope = [1, 2, 3, 4]
# loop 1
1
1, 2
1, 2, 3
1, 2, 3, 4
# loop 2
2
2, 3
2, 3, 4
# loop 3
3
3, 4
# loop 4
4
여기서 무게를 함께 생각했었더라면...
반복문을 정교하게 사용해야하는데 파이썬으로 잘 구현하지 못하고 있어서 기존 생각이 맞는지 자바스크립트로 먼저 구현하며 체크해봤다.
let index = 0;
const limit = [10, 15, 50, 30];
let weights = [];
while(index != limit.length) {
let cnt = 0;
for (let i = index; i < limit.length; i++) {
let weight = [];
console.log(`줄의 갯수 = ${++cnt}`);
for (let j = index; j <= i; j++) {
weight.push(limit[j]);
}
// 들 수 있는 최대 무게 = 무게 안에서 가장 작은 값 * 무게 배열 갯수
console.log(`로프들이 각각 견딜 수 있는 무게 : [${weight}]`);
const answer = Math.min.apply(null, weight) * weight.length;
weights.push(answer);
console.log(`병렬로 견딜 수 있는 무게 = ${answer}`);
console.log("============");
}
index++;
}
console.log(`정답 : ${Math.max.apply(null, weights)}`);
예제 출력을 테스트해보고 몇가지 테스트를 더 해본 결과 제대로 된 정답이 나왔다. 알고리즘의 방향성은 제대로 잡았다고 생각하고, 코드를 좀 더 정리하면서 파이썬으로 구현했다.
첫번째 시도 (실패 - 시간초과)
N = int(input())
limit = []
for _ in range(N):
limit.append(int(input())
index = 0
weights = [] # 병렬로 연결된 로프들이 견딜 수 있는 무게가 저장
while index != N:
# print(f'index = {index}')
for i in range(len(limit)):
rope = [] # 선택한 로프를 담을 배열, index가 증가하고 다시 들어올 때 초기화
for j in range(i + 1):
# print(f'limit[j] = {limit[j]}')
rope.append(limit[j])
result = min(rope) * len(rope) # 병렬로 견딜 수 있는 무게
weights.append(result) # 최대 무게를 구하기 위해 배열에 담아둔다.
del limit[0]
index += 1
print(max(weights))
알고리즘이 정확하게 동작하길 바라서 최대한 신중히 코딩했지만 뭔가 파이썬스럽지 않은 난잡한 코드라고 생각됐다.
결과는 시간초과로 실패.
성능을 개선하기 위해 아는 지식을 총동원해서 리팩토링해보았다.
두 번째 시도 (실패 - 시간초과)
N = int(input())
limit = [int(input()) for _ in range(N)]
index = 0
nextIdx = 0
weights = [] # 병렬로 연결된 로프들이 견딜 수 있는 무게가 저장
while index != N:
# print(f'index = {index}')
for i in range(nextIdx, len(limit)):
rope = [] # 선택한 로프를 담을 배열, index가 증가하고 다시 들어올 때 초기화
for j in range(nextIdx, i + 1):
# print(f'limit[j] = {limit[j]}')
rope.append(limit[j])
rope.sort()
result = rope[0] * len(rope) # 병렬로 견딜 수 있는 무게
weights.append(result) # 최대 무게를 구하기 위해 배열에 담아둔다.
nextIdx += 1 # index로 처리해서 리스트 직접 제거로 인한 성능저하를 방지해준다
index += 1
weights.sort()
print(weights[-1])
min, max 함수는 지난번 문제를 해결할 때 sort보다 느린 경우가 있어서 혹시나 하는 마음에 바꿔주었고 리스트에서 직접 제거하는 방식이 아닌 인덱싱으로 처리해서 시간복잡도를 조금은 줄일 수 있도록 해보았다.
(딱히 코드가 파이썬스러워진거 같지도 않다..)
아주 약간 성능이 향상된 것으로 보였지만 여전히 시간초과가 발생했다 ㅠ
코드에 정렬이 너무 많이 나와서 생기는 문제인가 싶어서 문제 해결 방법을 바꿔보기로 했다.
처음부터 로프들이 담긴 배열을 정렬하고 계산을 하는 것이다.
# ex)
N = 4
rope = [100, 40, 15, 10] # 내림차순 정렬
# loop 1
100 # 100
100, 40 # 80
100, 40, 15 # 45
100, 40, 15, 10 # 40
# loop 2 (첫 루프 중에 정답이 있으므로 더 이상의 반복은 의미가 없다)
40 # 40
40, 15 # 30
40, 15, 10 # 30
..., n번째 수 m # W(견딜 수 있는 무게) = m * n
모든 로프를 담은 배열 rope = []를 내림차순하게 될 경우는 다음과 같이 적을 수 있다.
W(견딜 수 있는 무게) = rope[idx] * (idx + 1)
이 경우 idx + 1 이 선택한 로프의 갯수와 같기 때문에 시간이 초과되었던 코드에서 로프를 직접 선택해주는 과정을 생략할 수 있게 된다.
또한 이제껏 작성했던 코드는 항상 마지막까지 돌고 정답을 알아내기 때문에 시간초과가 뜬다는 것을 알 수 있었다.
다시 코딩해보자.
N = int(input())
rope = [int(input() for _ in range(N)]
rope.sort(reverse=True)
weights = []
for idx in range(N):
weights.append(rope[idx] * (idx + 1)
print(max(weights))
코드의 길이가 획기적으로 줄었다!
파이썬 반복문의 형식을 이용해서 더욱 줄인다면 다음처럼 쓸 수 있다.
N = int(input())
rope = [int(input()) for _ in range(N)]
rope.sort(reverse=True)
weights = [(rope[idx] * (idx + 1)) for idx in range(N)]
print(max(weights))
처음 문제를 보고 고민하며 얻은 공식은 다음과 같았다.
W(견딜 수 있는 무게) = 가장 작은 무게를 견딜 수 있는 로프 * 선택한 로프의 갯수
위 방법을 알아내고 푼 방식은 새로운 배열을 만들어서 선택한 로프를 담고 탐욕법으로 모든 경우의 수를 계산하는 것이였다.
아무리 탐욕법이라지만 굳이 전부 계산할 필요는 없었는데 너무 어렵게 생각했던거 같다.