[2021 KAKAO Blind Recruitment] Q5. 광고 삽입 (C++, Python, Java)

문제 링크

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/72414

 

예상 난이도

G2

 

알고리즘 분류

투 포인터 or Prefix Sum

 

풀이

투 포인터 or Prefix Sum을 이용하는 전형적인 문제이나 투 포인터로 접근했다면 구현 난이도가 다소 높아서 어려웠을 문제입니다. 우선 등장 가능한 시각의 수는 360,000개이고 시각을 모두 초로 변환한 후 정수 범위에서 생각을 하면 편합니다. 참고로 저는 처음 문제를 풀 때에는 시각의 수가 360,000개인줄 모르고 바로 투 포인터로 해결했습니다.

 

일단 Prefix Sum 풀이 먼저 살펴보면, 특정 초에 시청중인 사람의 수를 계산하는 작업이 필요하게 됩니다. 

 

이렇게 구간이 들어올 때 마다 대응되는 모든 영역에 +1을 하면 쉽게 계산이 가능합니다.

 

그런데 시간복잡도를 생각해보면 가능한 시간은 360,000개이므로 O(360000N)이 되고, 그렇기 때문에 이렇게 구현하면 시간 초과가 발생해야 합니다. 원래는 시간 초과가 나야하는데 데이터가 약한지 현시점을 기준으로 C++, Java는 이렇게 구현해도 통과가 가능합니다. 다만 Python은 택도 없습니다.

 

코딩테스트를 치는 입장에서야 잘못된 시간복잡도로 접근해도 풀리면 매우 이득이지만 공부 하는 입장에서는 문제를 잘못된 풀이로 기억하는 불상사가 생길 수 있다보니 이런 일은 최대한 없으면 좋은데 아쉽네요. 아무튼 그러면 어떻게 이 상황을 해결하냐 생각할 때, 바로 변화량을 기록하는 방법으로 시간복잡도를 떨굴 수 있습니다.

 

아까와 달리 이번에는 시작 지점에 1을, 끝 지점에 -1을 쓰기만 합니다. 이게 무슨 의미인지는 조금 있다가 같이 봅시다.

 

이렇게 4개의 시청기록을 의미했는데 4초에 대응된 2라는 값은 대체 무슨 의미를 가지는 값일까요?

 

저 값은 4초일 때 시청중인 사람의 수가 3초일 때 보다 2명이 더 늘었음을 알려주는 값입니다. 즉 우리는 변화량을 잘 기록해둔거죠.

 

이 변화량을 바탕으로 우리가 얻고싶어했던 시청중인 사람의 수를 계산해낼 수 있습니다.

 

이렇게 각 log마다 최대 360,000칸의 값을 1 증가시키는 대신 2칸의 값에만 +1, -1을 기록해 O(N)에 수행 가능합니다.

 

그 다음으로 이제 누적 재생시간이 가장 많은 곳을 계산해야 하는데 위처럼 구간의 합을 직접 다 구하면 O(3600002)여서 바로 시간 초과 직행입니다.

 

대신 이전 구간에서의 값을 이용하면 O(360000)에 계산 가능합니다. 이렇게 Prefix Sum 풀이를 살펴보았습니다.

 

두 번째 방법은 투 포인터를 이용하는 방법입니다. 사실 Prefix sum을 쓰는게 이 문제에서는 더 간단하긴 합니다. 그런데 투 포인터 방법도 알아둘 필요가 있어서 이렇게 소개를 드립니다. 투 포인터 방법에서는 아까와 달리 큰 배열을 잡지 않습니다. 여기 있는 수직선은 오로지 설명의 편의를 위해 제시되는 수직선입니다.

 

이렇게 들어온 각 시청 기록에 대해 시작과 끝을 따로 Event로 관리합니다. 저 pair에서 앞은 시간, 뒤는 시작일 경우 1 / 끝일 경우 -1입니다.

 

그 다음 시간 순으로 Event를 정렬합니다. 여기까지가 전처리입니다.

 

다음으로 누적 재생시간이 가장 많은 곳을 계산해야 하는데, Event가 있는 곳이 바로 그 시간에 시청중인 사람 수에 변화가 있는 곳입니다. 일단 처음 구간은 저렇게 계산을 합니다.

 

처음에 0 to 6초 구간을 본 뒤 1 to 7초 구간을 보는게 아니라, 저 구간 막대의 왼쪽 끝 혹은 오른쪽 끝이 event에 걸릴 때 까지 이동을 합니다. 그렇게 이동을 한 후 이전과 비교했을 때 제거되는 부분(빨간색 영역), 추가되는 부분(파란색 영역)을 적절하게 계산해줍니다.

 

투 포인터를 사용하면 이와 같이 시간 복잡도에서 전체 시간의 개수 360,000이 빠진다는 큰 이점이 있습니다. 즉 만약 전체 시간이 360,000까지가 아니라 1,000,000,000까지와 같이 굉장히 컸다면 Prefix Sum 풀이 대신(아예 불가능한건 아니고 좌표압축을 이용하면 가능하긴 합니다) 투 포인터로 풀어내야 합니다.  다만 투 포인터와 구간을 다루는 문제에 익숙하지 않다면 풀이가 잘 이해가 안가거나, 코드를 짜는데 큰 어려움을 겪을거라 우선은 Prefix Sum 풀이를 먼저 살펴보시고 투 포인터를 충분히 숙달한 뒤에 다시 투 포인터로 도전해보시면 좋을 것 같습니다. 

 

코드(C++, Prefix Sum)

 

코드(C++, 투 포인터)

 

코드(Python, Prefix Sum)

 

코드(Python, 투 포인터)

 

코드(Java, Prefix Sum)

 

코드(Java, 투 포인터)

 

관련 강의

0x14강 - 투 포인터

  Comments
댓글 쓰기