일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다. 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다.
예를 들어, 4개의 문서(A, B, C, D)가 순서대로 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 2 1 3 2 라면 C D A B 순으로 인쇄하게 됩니다.
내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알고 싶습니다. 위의 예에서 C는 1번째로, A는 3번째로 인쇄됩니다.
현재 대기목록에 있는 문서의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와 내가 인쇄를 요청한 문서가 현재 대기목록의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
priorities | location | return |
---|---|---|
[2, 1, 3, 2] | 2 | 1 |
[1, 1, 9, 1, 1, 1] | 0 | 5 |
문제에 나온 예와 같습니다.
6개의 문서(A, B, C, D, E, F)가 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 1 1 9 1 1 1 이므로 C D E F A B 순으로 인쇄합니다.
from collections import deque
def solution(priorities, location):
que_p = deque()
for i in range(len(priorities)):
que_p.append([priorities[i], i])
while True:
cnt = 0
for i in range(1, len(priorities)):
if que_p[0][0] < que_p[i][0]:
que_p.append(que_p.popleft())
cnt += 1
break
if not cnt:
break
answer = 0
for i in range(len(que_p)):
if que_p[i][1] == location:
answer = i + 1
break
return answer
deque에 주요도와 인덱스를 넣고 돌려서 반환하는 식으로 만들었는데, 아마 제일 큰 값만 먼저 인쇄하고 차순위들을 고려하지 않아서 결과가 제대로 나오지 않았던 것 같다.
테스트 1 〉 통과 (0.04ms, 10.2MB)
테스트 2 〉 실패 (0.04ms, 10.2MB)
테스트 3 〉 실패 (0.04ms, 10.3MB)
테스트 4 〉 실패 (0.03ms, 10.3MB)
테스트 5 〉 통과 (0.01ms, 10.2MB)
테스트 6 〉 실패 (0.02ms, 10.2MB)
테스트 7 〉 실패 (0.03ms, 10.1MB)
테스트 8 〉 실패 (0.05ms, 10.3MB)
테스트 9 〉 실패 (0.01ms, 10.2MB)
테스트 10 〉 실패 (0.02ms, 10.2MB)
테스트 11 〉 실패 (0.03ms, 10.2MB)
테스트 12 〉 실패 (0.02ms, 10.2MB)
테스트 13 〉 실패 (0.04ms, 10.2MB)
테스트 14 〉 통과 (0.01ms, 10.2MB)
테스트 15 〉 통과 (0.02ms, 10.1MB)
테스트 16 〉 실패 (0.04ms, 10.2MB)
테스트 17 〉 실패 (0.07ms, 10.2MB)
테스트 18 〉 실패 (0.01ms, 10.2MB)
테스트 19 〉 실패 (0.07ms, 10.2MB)
테스트 20 〉 실패 (0.04ms, 10.3MB)
채점 결과
정확성: 20.0
합계: 20.0 / 100.0
from collections import deque
def solution(priorities, location):
answer = 0
final_list = []
dq = deque([[v, i] for i, v in enumerate(priorities)])
while dq:
pop_dq = dq.popleft()
if dq and max(dq)[0] > pop_dq[0]:
dq.append(pop_dq)
else:
final_list.append(pop_dq)
for i in range(len(final_list)):
if final_list[i][1] == location:
answer = i + 1
return answer
deque에 위와 동일하게 넣는데, 검색을 해보다보니 이렇게 넣으면 보다 짧게 넣을 수 있어 수정하였다. 그리고 dq의 값이 가장 클 때 final_list에 넣고 아닐 경우엔 다시 deque에 넣으면서 final_list를 만들고 location과 일치하는 곳을 찾았다.
def solution(priorities, location):
queue = [(i,p) for i,p in enumerate(priorities)]
answer = 0
while True:
cur = queue.pop(0)
if any(cur[1] < q[1] for q in queue):
queue.append(cur)
else:
answer += 1
if cur[0] == location:
return answer
내 코드와 유사하게 디큐를 만들고 여기선 any를 사용하는데, any는 저 중 하나라도 있으면 True를 반환한다. 그리고 굳이 값들을 다른 리스트에 저장하는 것이 아닌 큰 값들의 index로 answer를 저장한다.