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14-jung0115 #165
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jung0115
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15
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14-jung0115
base: main
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Branch not found: {{ refName }}
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14-jung0115 #165
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janghw0126
approved these changes
Sep 30, 2024
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저는 문제 지문을 보고난 후, 최대 컵라면 수를 구하고 데드라인 내에 풀 수 있는 문제인지 구별하라고 제시되어 있으므로 우선순위 큐 알고리즘을 이용해서 풀면 되겠다고 생각하였습니다! 그래서 데드라인이 빠른 문제부터 처리해준 후에, 데드라인이 지난 문제의 경우 이전까지 푼 문제 중 컵라면 수가 가장 적었던 문제와 비교해서 큐에 넣어주었습니다.
import heapq
n = int(input())
tasks = []
for _ in range(n):
d, r = map(int, input().split())
tasks.append((d, r))
tasks.sort()
queue = []
for task in tasks:
heapq.heappush(queue, task[1])
if task[0] < len(queue):
heapq.heappop(queue)
print(sum(queue))
정미님의 로직과 거의 동일하네요! 이번 PR도 수고하셨습니다😉
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1️⃣ 실패 코드
2️⃣ 정답 코드
🔗 문제 링크
백준 | 그리디 알고리즘 - 컵라면(1781)
✔️ 소요된 시간
1시간
✨ 수도 코드
⛔️ 실패한 풀이
처음에는 각 데드라인 시간대마다 가장 많은 컵라면을 받을 수 있는 문제를 골라서 풀면 되지 않을까? 라고 생각했습니다
그래서 데드라인이 key, 컵라면 개수가 value인 Map으로 정리하여 key값이 같은 경우 더 큰 value를 저장한 뒤, 총합을 구했습니다.
하지만 이 경우,
만약 데드라인이 1인 문제가 없고 2인 문제가 각각 2개, 3개의 컵라면을 받을 수 있을 경우
제 풀이에서는 3개의 컵라면만 받게 되는데
데드라인이 2인 것이지 시간대가 2일 때 풀어야 하는 건 아니기 때문에
시간대 1에서 3개짜리, 2에서 2개짜리를 풀어서 총 5개의 컵라면을 받을 수 있습니다.
그걸 생각하지 못하고 문제를 푼 결과... 4%에서 실패가 뜨게 되었습니다 🥹
오답 코드
✅ 정답 풀이
위에서 발견한 상황을 해결하기 위해 우선순위 큐를 사용했습니다
데드라인 내에 풀 수 있는 문제인지를 판단하고, 우선순위 큐에 집어넣습니다
우선순위 큐에 들어간 문제의 수, 즉 현재 사용한 풀이 시간이 데드라인보다 많을 경우 컵라면을 적게 받는 문제를 제거해줍니다
마지막으로 우선순위 큐에 들어있는 값들을 합해주면 최대 컵라면 개수를 구할 수 있습니다
정답 코드
📚 새롭게 알게된 내용