알고리즘 코드카타 126- 광물 캐기

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/172927

프로그래머스

 

문제 설명
마인은 곡괭이로 광산에서 광석을 캐려고 합니다. 마인은 다이아몬드 곡괭이, 철 곡괭이, 돌 곡괭이를 각각 0개에서 5개까지 가지고 있으며, 곡괭이로 광물을 캘 때는 피로도가 소모됩니다. 각 곡괭이로 광물을 캘 때의 피로도는 아래 표와 같습니다.

예를 들어, 철 곡괭이는 다이아몬드를 캘 때 피로도 5가 소모되며, 철과 돌을 캘때는 피로도가 1씩 소모됩니다. 각 곡괭이는 종류에 상관없이 광물 5개를 캔 후에는 더 이상 사용할 수 없습니다.

마인은 다음과 같은 규칙을 지키면서 최소한의 피로도로 광물을 캐려고 합니다.

사용할 수 있는 곡괭이중 아무거나 하나를 선택해 광물을 캡니다.
한 번 사용하기 시작한 곡괭이는 사용할 수 없을 때까지 사용합니다.
광물은 주어진 순서대로만 캘 수 있습니다.
광산에 있는 모든 광물을 캐거나, 더 사용할 곡괭이가 없을 때까지 광물을 캡니다.
즉, 곡괭이를 하나 선택해서 광물 5개를 연속으로 캐고, 다음 곡괭이를 선택해서 광물 5개를 연속으로 캐는 과정을 반복하며, 더 사용할 곡괭이가 없거나 광산에 있는 모든 광물을 캘 때까지 과정을 반복하면 됩니다.

마인이 갖고 있는 곡괭이의 개수를 나타내는 정수 배열 picks와 광물들의 순서를 나타내는 문자열 배열 minerals가 매개변수로 주어질 때, 마인이 작업을 끝내기까지 필요한 최소한의 피로도를 return 하는 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항
picks는 [dia, iron, stone]과 같은 구조로 이루어져 있습니다.
0 ≤ dia, iron, stone ≤ 5
dia는 다이아몬드 곡괭이의 수를 의미합니다.
iron은 철 곡괭이의 수를 의미합니다.
stone은 돌 곡괭이의 수를 의미합니다.
곡괭이는 최소 1개 이상 가지고 있습니다.
5 ≤ minerals의 길이 ≤ 50
minerals는 다음 3개의 문자열로 이루어져 있으며 각각의 의미는 다음과 같습니다.
diamond : 다이아몬드
iron : 철
stone : 돌

 

def solution(picks, minerals):
    answer = 0
    fatigue = [[0, 0, 0] for _ in range(len(minerals)//5+1)]

 

곡괭이 하나로 5개의 광물을 캘 때까지 같은 곡괭이를 사용하기 때문에 광물의 순서가 주어진 minerals의 원소들을 5개 단위로 묶어야한다. 그리고 각 구간에 속한 다이아몬드, 철, 돌의 갯수를 저장하기 위해서 3개의 정수를 저장하기 위한 리스트를 생성한다.

 

# def solution(picks, minerals):
#     answer = 0
#     fatigue = [[0, 0, 0] for _ in range(len(minerals)//5+1)]
    
    for i, v in enumerate(minerals):
        if v == "diamond":
            fatigue[i//5][0] += 1
        elif v == "iron":
            fatigue[i//5][1] += 1
        else:
            fatigue[i//5][2] += 1

 

이제 각 광물들의 구간별 갯수를 입력해준다. 각 구간은 5개단위로 반복되기 때문에 현재 인덱스에서 5로 나눈 몫에 해당하는 위치에 값을 저장한다. 인덱스 0번이 다이아몬드, 1번이 철, 2번이 돌이다.

 

# def solution(picks, minerals):
#     answer = 0
#     fatigue = [[0, 0, 0] for _ in range(len(minerals)//5+1)]
    
#     for i, v in enumerate(minerals):
#         if v == "diamond":
#             fatigue[i//5][0] += 1
#         elif v == "iron":
#             fatigue[i//5][1] += 1
#         else:
#             fatigue[i//5][2] += 1
    
    fatigue = fatigue[:sum(picks)]
    fatigue.sort(key=lambda a: (a[0], a[1], a[2]))

 

저장된 리스트를 정렬한다. 먼저 곡괭이를 모두 소모한 경우 남아있는 광물은 채굴할 수 없기 때문의 곡괭이의 최대 갯수를 넘어서는 구간에 있는 광물을 제거해준다.

그리고 가장 단단한 광물이 많이 있는 구간을 되도록이면 다이아몬드 곡괭이로 채굴해야하기 때문에 다이아몬드, 철, 돌이 많은 순서대로 정렬해준다. (오름차순정렬이긴하지만 이후에 pop()를 사용할 예정이므로 상관없다. 중요한 것은 예상되는 소모피로도가 높은 순서대로 정렬하는 것이다.)

 

# def solution(picks, minerals):
#     answer = 0
#     fatigue = [[0, 0, 0] for _ in range(len(minerals)//5+1)]
    
#     for i, v in enumerate(minerals):
#         if v == "diamond":
#             fatigue[i//5][0] += 1
#         elif v == "iron":
#             fatigue[i//5][1] += 1
#         else:
#             fatigue[i//5][2] += 1
    
#     fatigue = fatigue[:sum(picks)]
#     fatigue.sort(key=lambda a: (a[0], a[1], a[2]))
    
    for i, pick in enumerate(picks):
        for _ in range(pick):
            if not fatigue:
                break
            mine = fatigue.pop()

 

위와 같이 반복문을 작성한다. picks의 모든 원소, 즉 모든 곡괭이의 종류별로 반복을 하면서 동시에 각 곡괭이의 수만큼 반복을 한다. 그리고 fatigue리스트에서 하나의 광물구간을 pop해서 해당 곡괭이의 종류와 매칭시킨다. 이때, fatigue리스트가 비어있을 경우 반복문을 종료한다. 모든 광물을 채굴했을때는 곡괭이가 남아있어도 반복문을 종료해야하기 때문이다.

 

# def solution(picks, minerals):
#     answer = 0
#     fatigue = [[0, 0, 0] for _ in range(len(minerals)//5+1)]
    fatigue_rules = [[1, 1, 1], [5, 1, 1], [25, 5, 1]]
    
#     for i, v in enumerate(minerals):
#         if v == "diamond":
#             fatigue[i//5][0] += 1
#         elif v == "iron":
#             fatigue[i//5][1] += 1
#         else:
#             fatigue[i//5][2] += 1
    
#     fatigue = fatigue[:sum(picks)]
#     fatigue.sort(key=lambda a: (a[0], a[1], a[2]))
    
#     for i, pick in enumerate(picks):
#         for _ in range(pick):
#             if not fatigue:
#                 break
#             mine = fatigue.pop()
            for j, m in enumerate(mine):
                answer += fatigue_rules[i][j] * m

    return answer

 

각 곡괭이 별로 특정 광물을 채굴할 때 필요한 피로도의 정보를 담은 fatigue_rules리스트를 작성한다. 위와 마찬가지로 인덱스 0번이 다이아몬드, 1번이 철, 2번이 돌 곡괭이를 사용한 경우이고 각 리스트의 인덱스 0번, 1번, 2번이 각 곡괭이로 다이아몬드, 철, 돌을 채굴했을때 필요한 피로도를 나타낸다.

 

이후 다시 한번 반복문을 작성해서 필요한 피로도를 계산하고 answer에 저장한다. 이때 i는 현재 사용중인 곡괭이의 종류(0:다이아몬드, 1:철, 2:돌)를 나타내고 j는 채굴할 광물의 종류(0:다이아몬드, 1:철, 2:돌)를 나타낸다. 그리고 m은 해당 광물의 갯수를 나타낸다.

 

반복문이 3개나 중첩된 형태지만 시간적인 문제는 없다. picks와 mine의 길이는 3으로 고정되어있으며 pick의 최대값은 5기 때문이다.

 

문제를 푸는 알고리즘 자체는 쉽게 떠올랐지만 중간 과정에서 시행착오가 꽤있었다. 각 광물들의 종류를 반환하는데 리스트가 아니라 문자열을 사용한다던지... 결국은 리스트형태가 데이터를 다루기 가장 편한 형태인것같다.

 

def solution(picks, minerals):
    answer = 0
    fatigue = [[0, 0, 0] for _ in range(len(minerals)//5+1)]
    fatigue_rules = [[1, 1, 1], [5, 1, 1], [25, 5, 1]]
    
    for i, v in enumerate(minerals):
        if v == "diamond":
            fatigue[i//5][0] += 1
        elif v == "iron":
            fatigue[i//5][1] += 1
        else:
            fatigue[i//5][2] += 1
    
    fatigue = fatigue[:sum(picks)]
    fatigue.sort(key=lambda a: (a[0], a[1], a[2]))
    
    for i, pick in enumerate(picks):
        for _ in range(pick):
            if not fatigue:
                break
            mine = fatigue.pop()
            for j, m in enumerate(mine):
                answer += fatigue_rules[i][j] * m

    return answer

 

완료!