프로그래머스 문제풀이
문제
문제설명
과일 장수가 사과 상자를 포장하고 있습니다. 사과는 상태에 따라 1점부터 k점까지의 점수로 분류하며, k점이 최상품의 사과이고 1점이 최하품의 사과입니다. 사과 한 상자의 가격은 다음과 같이 결정됩니다.
- 한 상자에 사과를 m개씩 담아 포장합니다.
- 상자에 담긴 사과 중 가장 낮은 점수가 p (1 ≤ p ≤ k)점인 경우, 사과 한 상자의 가격은 p * m 입니다.
과일 장수가 가능한 많은 사과를 팔았을 때, 얻을 수 있는 최대 이익을 계산하고자 합니다.(사과는 상자 단위로만 판매하며, 남는 사과는 버립니다)
예를 들어, k
= 3, m
= 4, 사과 7개의 점수가 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1]이라면, 다음과 같이 [2, 3, 2, 3]으로 구성된 사과 상자 1개를 만들어 판매하여 최대 이익을 얻을 수 있습니다.
- (최저 사과 점수) x (한 상자에 담긴 사과 개수) x (상자의 개수) = 2 x 4 x 1 = 8
사과의 최대 점수 k
, 한 상자에 들어가는 사과의 수 m
, 사과들의 점수 score
가 주어졌을 때, 과일 장수가 얻을 수 있는 최대 이익을 return하는 solution 함수를 완성해주세요.
제한사항
- 3 ≤
k
≤ 9 - 3 ≤
m
≤ 10 - 7 ≤
score
의 길이 ≤ 1,000,000- 1 ≤
score[i]
≤ k
- 1 ≤
- 이익이 발생하지 않는 경우에는 0을 return 해주세요.
입출력 예
k | m | score | result |
---|---|---|---|
3 | 4 | [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1] | 8 |
4 | 3 | [4, 1, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 1, 2, 4, 2] | 33 |
입출력 예 설명
입출력 예 #1
- 문제의 예시와 같습니다.
입출력 예 #2
- 다음과 같이 사과 상자를 포장하여 모두 팔면 최대 이익을 낼 수 있습니다.
사과 상자 | 가격 |
---|---|
[1, 1, 2] | 1 x 3 = 3 |
[2, 2, 2] | 2 x 3 = 6 |
[4, 4, 4] | 4 x 3 = 12 |
[4, 4, 4] | 4 x 3 = 12 |
따라서 (1 x 3 x 1) + (2 x 3 x 1) + (4 x 3 x 2) = 33을 return합니다.
문제해석과정
- 사과 한 상자의 가격 구하는 문제
- m개씩 사과를 박싱했을때 박스당 최저점 사과값 * 사과갯수가 가격이 됨(사과의 수가 m보다 작을 시 박싱불가)
위 같은 문제 및 제한사항을 해석하고 문제풀이를 시작하면 됩니다.
나의 풀이
우선, 박스당 최저점을 찾아야해서 score를 reverse로 정렬(점수 내림차순 정렬)해주고 시작했어요.
내림정렬된 score리스트를 m개씩 구분하여 박스의 마지막 요소(내림차순 정렬이므로 i에서 (i+m-1)의 요소중 마지막 요소가 최저점)값들을 찾아줍니다.
찾은 값들을 합산하여 박스당 사과수(m)을 곱해주면 원하는 결과값이 출력 됩니다.(m<len(score)시 박싱불가 0)
이 과정을 파이써닉한 표현식으로 아래와 같이 코딩했습니다.
# 파이써닉하게 줄이기 전 # def solution(k, m, score): # answer = 0 # score.sort(reverse=True) # for i in range(0,len(score),m): # if i+m<=len(score): # answer += score[i+m-1] # answer = answer*m # return answer # 파이써닉하게 줄인 후 def solution(k, m, score): answer = 0 score.sort(reverse=True) #점수 내림차순 정렬 answer = sum([score[i+m-1] for i in range(0,len(score),m) if i+m <= len(score)])*m return answer
다른 사람의 풀이
좀 더 짧게 잘 표현한 풀이를 가져와봤습니다.
def solution(k, m, score): return sum(sorted(score)[len(score)%m::m])*m
문제해결과정에서 리스트에 관한 sort, sum, 표현식 등이 부족하다고 느껴지시면 아래 정리 글을 참고해주세요.