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몸과 마음이 건전한 SW 개발자
프로그래머스 [Lv. 4] 징검다리 {언어 : Python} 본문
문제 링크
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43236
정답 코드
def solution(distance, rocks, n):
answer = 0
minD, maxD = 0, distance
rocks.sort()
rocks.append(distance)
# 이분 탐색 시작
while minD <= maxD:
searchD = (minD + maxD) // 2
currentH = cnt = 0 # cnt는 제거할 바위 수
# tmp distance
for rockH in rocks:
currentD = rockH - currentH
if currentD < searchD:
cnt += 1
else:
currentH = rockH
if searchD > currentD:
searchD = currentD
if cnt > n:
maxD = searchD - 1
break
else:
answer = searchD
minD = searchD + 1
return answer
풀이 방법
- 최소값과 최대값을 정해준다.
- distance를 append해주는 이유는 도착점과의 거리 계산을 위해서다.
- 이분탐색의 기본인 정렬을 해주고 시작한다.
- 현재 높이와 제거할 바위 수를 0으로 초기화 한다.
- 현재 바위는 0인 시작지점과의 거리계산으로 시작된다.
- 현재 바위의 높이에서 현재 위치를 뺀값이 currentD
- 현재 거리가 찾고자 하는 거리보다 작다면 바위를 제거한다.
- 하지만 찾고자 하는 거리보다 크거나 같다면 현재 위치를 갱신해준다.
- 그리고 searchD를 currentD로 바꿔준다.
- 제거한 바위의 수가 제거 가능한 바위의 수인 n보다 클 경우에
- 범위를 줄여주기 위해서 maxD의 값을 searchD - 1로 바꾼다.
- break를 통해서 거리계산을 빠져나온다.
- break가 걸리지 않고 빠져나온 경우에
- 현재 발견한 거리 searchD는 유효하다는 말이므로 answer에 저장하고
- searchD보다 큰 값이 있을 수 있으므로 minD의 값을 높여준다.
느낀점
- 이분탐색은 기본 알고리즘이지만 접근 하는 방식이 까다롭다고 느껴진다.
- 어느 부분에서 반복문을 실행할지 계산할지를 아직은 경험이 부족해서 그런것 같다.
- 앞으로 이분탐색 문제를 많이 풀어보고 경험치를 늘려야겠다.
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