[solved.ac 실버3] 1966_프린터 큐

제약 조건

문제

여러분도 알다시피 여러분의 프린터 기기는 여러분이 인쇄하고자 하는 문서를 인쇄 명령을 받은 ‘순서대로’, 즉 먼저 요청된 것을 먼저 인쇄한다. 여러 개의 문서가 쌓인다면 Queue 자료구조에 쌓여서 FIFO - First In First Out - 에 따라 인쇄가 되게 된다. 하지만 상근이는 새로운 프린터기 내부 소프트웨어를 개발하였는데, 이 프린터기는 다음과 같은 조건에 따라 인쇄를 하게 된다.

1. 현재 Queue의 가장 앞에 있는 문서의 ‘중요도’를 확인한다.
2. 나머지 문서들 중 현재 문서보다 중요도가 높은 문서가 하나라도 있다면, 이 문서를 인쇄하지 않고 Queue의 가장 뒤에 재배치 한다. 그렇지 않다면 바로 인쇄를 한다.

예를 들어 Queue에 4개의 문서(A B C D)가 있고, 중요도가 2 1 4 3 라면 C를 인쇄하고, 다음으로 D를 인쇄하고 A, B를 인쇄하게 된다.

여러분이 할 일은, 현재 Queue에 있는 문서의 수와 중요도가 주어졌을 때, 어떤 한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알아내는 것이다. 예를 들어 위의 예에서 C문서는 1번째로, A문서는 3번째로 인쇄되게 된다.

입력

첫 줄에 테스트케이스의 수가 주어진다. 각 테스트케이스는 두 줄로 이루어져 있다.

테스트케이스의 첫 번째 줄에는 문서의 개수 N(1 ≤ N ≤ 100)과, 몇 번째로 인쇄되었는지 궁금한 문서가 현재 Queue에서 몇 번째에 놓여 있는지를 나타내는 정수 M(0 ≤ M < N)이 주어진다. 이때 맨 왼쪽은 0번째라고 하자. 두 번째 줄에는 N개 문서의 중요도가 차례대로 주어진다. 중요도는 1 이상 9 이하의 정수이고, 중요도가 같은 문서가 여러 개 있을 수도 있다.

출력

각 테스트 케이스에 대해 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 출력한다.

예제 입력

3
1 0
5
4 2
1 2 3 4
6 0
1 1 9 1 1 1

예제 출력

1
2
5

 

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나의 풀이

이 문제는 우선순위 큐의 개념과 비슷하다.

나는 큐와 힙을 사용해 문제를 풀이했다.

import heapq
from collections import deque

t = int(input())
for _ in range(t):
    n, target = map(int, input().split())
    priorities = list(map(int, input().split()))
    
    # 최대힙 생성
    h = [-i for i in priorities]
    heapq.heapify(h)
    
    # 인덱스 부착
    priorities = [(i, v) for i, v in enumerate(priorities)]
    
    queue = deque(priorities)
    
    count = 0 # 제거 횟수
    while True:
        # 최대 우선순위 (제거 대상)
        top = -heapq.heappop(h)    
        
        # 우선순위 높은 것 제거
        while top != queue[0][1]:
            v = queue.popleft()
            queue.append(v)
        removed = queue.popleft()
        count += 1
        
        # 제거된 것이 target인지 확인
        if removed[0] == target:
            print(count)
            break

프린터로 출력할 문서들은 큐로 관리한다. (collections 라이브러리의 deque를 사용)

큐의 맨 왼쪽 문서(출력될 문서)가 가장 높은 우선순위를 가진 문서가 아니라면 popleft()로 뽑아낸 뒤 곧바로 append()로 오른쪽에 넣어준다. 이 과정을 맨 왼쪽 문서가 가장 높은 우선순위를 가진 문서가 될 때까지 반복한다.

맨 왼쪽 문서가 가장 높은 우선순위를 가진 문서가 됐다면 큐에서 제거한다. 그리고 count를 1 증가시킨다.

만약 이때 제거된 문서가 우리가 찾던 문서라면 count를 출력하고 반복문을 빠져나온다.

 

힙은 최대 우선순위를 찾기 위해 사용했다.

단순히 리스트로도 구현 가능하지만 매번 최대값을 찾아서 최대값을 제거하는 과정을 거치면 상당히 비효율적이다.

힙을 사용하면 훨씬 효율적으로 가장 큰 값을 차례대로 뽑아낼 수 있다.

하지만 파이썬 heapq의 힙은 최소힙만을 지원하기 때문에 힙을 만들 때 '-' 를 붙여서 만들고 값을 뽑아낼 때 다시 '-'를 붙이면 최대힙처럼 사용할 수 있다.

채점 결과