[프로그래머스] 프린터 문제 (Level 2) Java / Python 풀이

문제 설명

일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다. 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다.

1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다.
2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기목록의 가장 마지막에 넣습니다.
3. 그렇지 않으면 J를 인쇄합니다.

예를 들어, 4개의 문서(A, B, C, D)가 순서대로 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 2 1 3 2 라면 C D A B 순으로 인쇄하게 됩니다. 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알고 싶습니다. 위의 예에서 C는 1번째로, A는 3번째로 인쇄됩니다.

현재 대기목록에 있는 문서의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와 내가 인쇄를 요청한 문서가 현재 대기목록의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

 

제한사항

• 현재 대기목록에는 1개 이상 100개 이하의 문서가 있습니다.
• 인쇄 작업의 중요도는 1~9로 표현하며 숫자가 클수록 중요하다는 뜻입니다.
• location은 0 이상 (현재 대기목록에 있는 작업 수 - 1) 이하의 값을 가지며 대기목록의 가장 앞에 있으면 0, 두 번째에 있으면 1로 표현합니다.

입출력 예

priorities	location	return
[2, 1, 3, 2]	2	1
[1, 1, 9, 1, 1, 1]	0	5

입출력 예 설명

예제 #1

문제에 나온 예와 같습니다.

예제 #2

6개의 문서(A, B, C, D, E, F)가 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 1 1 9 1 1 1 이므로 C D E F A B 순으로 인쇄합니다.

 

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42587

코딩테스트 연습 - 프린터 | 프로그래머스

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우선 이 문제도 스터디 진행에 앞서 한번 풀어본 코드이다. 그 때 당시 java로 알고리즘 공부를 진행했기 때문에 아래와 java 코드로 푼 이력이 남아있었다. 하지만 코드 상 봤을 때 '어떻게 이렇게 풀었지?'라는 생각과 동시에 '내가 짠 코드가 아닌가?'라는 생각이 들었다. 우선은 내가 기존에 풀었던 코드를 python으로 변환해보고, 이해해보기로 하였다. 그리고 다시 푸는 만큼 다른 방법으로 문제 해결을 하고자 하였다.

 

우선순위 큐란?

우선순위를 가진 항목들을 저장하는 큐. FIFO 순서인 큐와 달리 우선순위가 높은 데이터가 먼저 나가는 형태. 여기서 우선순위가 높은 것은 숫자가 작을 수록 우선순위가 높다는 의미를 뜻한다. (흔히 말하는 0순위, 1순위 ... )

우선순위 큐 구현은 heap 구조를 사용하는 것이 시간복잡도가 가장 낮다. 

 

Heap 이란?

노드 들이 저장하고 있는 키들이 다음과 같은 식을 만족하는 완전 이진 트리

- 최대히프

부모노드의 키값이 자식노드의 키값보다 크거나 같은 완전 이진 트리. key(부모노드) >= key(자식노드)

- 최소히프 -> 우선순위 큐 기본은 여기에 해당

부모노드의 키값이 자식노드의 키값보다 작거나 같은 완전 이진 트리. key(부모노드) <= key(자식노드)

 

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1. 기존 코드

이 코드는 우선순위 큐 자료구조를 활용해서 priorities를 넣음으로써 자동으로 우선순위 기준으로 정렬하고, 요청한 location의 자료가 언제 출력되는 지 탐색해나가는 코드였다.

 

자바에서는 PriorityQueue, 파이썬에서는 heapq 모듈을 이용하여 우선순위 큐 자료형을 구현하였다.

 

Java https://github.com/Sunkyoung/AlgoGo/blob/master/Programmers/printer.java

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int[] priorities, int location) {
        int answer = 1;
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>(Collections.reverseOrder());
        for(int i : priorities){
            pq.add(i);
        }
        
        while(!pq.isEmpty()){
            for(int i=0; i<priorities.length; i++){
                if(priorities[i] == (int)pq.peek()){
                    if(i == location)
                        return answer;
                    pq.poll();
                    answer++;
                }
            }
        }
        
        return answer;
    }
}

Python https://github.com/Sunkyoung/AlgoGo/blob/master/Programmers/printer.py

import heapq
def solution(priorities, location):
    answer = 1
    heap = [] # 우선순위 반영한 인쇄 대기목록
    for i, v in enumerate(priorities): # 우선순위 큐에 넣기
        heapq.heappush(heap,-v) # 숫자가 클 수록 중요하기 때문에 음수로 넣기
    
    # 몇번째에 있는 지 탐색하는 과정
    while heap: # 인쇄 대기목록에 요소가 있을 동안 반복
        for i in range(len(priorities)) :
            if priorities[i] == -heap[0]: # 대기목록의 가장 앞의 값과 우선순위 배열 값이 같을 때
                if i == location: # 우선순위 배열에서 내가 찾고자하는 위치와 배열 인덱스가 같으면 인쇄
                    return answer
                heapq.heappop(heap) # 그렇지 않으면
                answer += 1 # answer += 1

 

2. 다시 푼 코드

이전에 푼 괄호변환 문제와 유사하게 문제에서 요구하는 코드 진행방향을 자세하게 기술해놓았다. 문제에서 제시하는 방향에 따라 차례대로 이행하여 푼 코드이다. 

 

https://github.com/Sunkyoung/AlgoGo/blob/master/Programmers/printer_2.py

def solution(priorities, location):
    answer = 1
    m = max(priorities)
    while True:
        # 1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다.
        temp = priorities.pop(0)
        # 3. 그렇지 않으면 J를 인쇄합니다. 
        if temp == m :
            if location == 0: # 내가 인쇄 요청한 문서가 출력할 차례
                return answer
            answer += 1 # 요청하지 않은 문서 인쇄되므로 +1
            location -= 1
            m = max(priorities) # 최대값 재설정
        else: # 2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기목록의 가장 마지막에 넣습니다.
            priorities.append(temp)
            if location == 0: # 대기 목록의 가장 마지막에 넣으므로 0일때 이와같이 처리
                location = len(priorities) - 1
            else:
                location -= 1

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1번 코드는 문제를 보고 알맞는 자료구조 개념을 활용해 푼 코드라면, 2번 코드는 문제를 이해하면서 제시한대로 푼 코드의 차이가 있다고 생각한다. 아직은 어떤 코드가 더 좋은 코드인지 모르겠지만, 앞으로 문제를 풀어나가면서 어떤 코드가 좋은 코드인지에 대한 안목을 길러야겠다.