프로그래머스 - 기능개발 [Python]

📊 결과

💻 내 코드

def solution(progresses, speeds):
    n = len(progresses);
    answer = []
    times = []
    for i in range(n):
        times.append(int(100-progresses[i])//speeds[i])
        rem = (100-progresses[i])%speeds[i]
        if rem!=0:
            times[i] += 1          
    
    cur=times[0]
    count=0;
    for i in range(n):
        if times[i]<=cur:
            count+=1
        else :
            answer.append(count)
            cur = times[i]
            count=1
        if i == n-1:
            answer.append(count)  
    
    return answer

📝 평가

✔ 잘한 점

  1. 핵심 로직 정확: 각 작업의 완료 소요일을 먼저 계산한 후, 앞선 작업을 기준으로 그룹화하는 접근이 올바름
  2. 올림 처리: 나머지가 있을 때 +1로 일수를 올림 처리해 정확한 완료일 계산
  3. 배포 그룹화: 현재 기준일(cur)보다 작거나 같으면 같은 배포에 포함시키는 로직이 정확함

✦ 개선점

  1. 불필요한 세미콜론: Python에서는 세미콜론이 불필요함 (n = len(progresses);)
  2. 마지막 처리 로직: 루프 내에서 i == n-1 체크보다 루프 종료 후 처리가 더 명확함
  3. 수식 간소화: math.ceil() 또는 (a + b - 1) // b 패턴으로 올림을 더 간결하게 표현 가능
  4. 변수명: times 대신 days가 더 의미를 명확히 전달함

✨ 최적화된 풀이

import math

def solution(progresses, speeds):
    # 각 작업의 완료 소요일 계산
    days = [math.ceil((100 - p) / s) for p in zip(progresses, speeds)]
    
    answer = []
    current_max = days[0]
    count = 0
    
    for day in days:
        if day <= current_max:
            count += 1
        else:
            answer.append(count)
            current_max = day
            count = 1
    
    # 마지막 그룹 추가
    answer.append(count)
    
    return answer

또 다른 풀이 (math 없이):

def solution(progresses, speeds):
    # 올림: (a + b - 1) // b
    days = [(100 - p + s - 1) // s for p, s in zip(progresses, speeds)]
    
    answer = []
    current_max = days[0]
    count = 0
    
    for day in days:
        if day <= current_max:
            count += 1
        else:
            answer.append(count)
            current_max = day
            count = 1
    
    answer.append(count)
    return answer

성능 비교:

💡 핵심 인사이트

  1. 큐 문제의 핵심: 먼저 들어온 작업이 완료되어야 뒤 작업도 배포 가능 → FIFO 특성
  2. 그룹화 패턴: 현재 최댓값을 기준으로 이하인 값들을 묶는 패턴은 자주 등장함
  3. 올림 계산 방법: 
    # 방법 1: math.ceil
math.ceil(a / b)
   
# 방법 2: 나머지 체크
result = a // b
if a % b != 0:
    result += 1
   
# 방법 3: 수학 공식
(a + b - 1) // b
  4. 마지막 그룹 처리: 루프 안에서 인덱스 체크보다 루프 후 추가가 더 깔끔함

📚 관련 개념

큐(Queue)

from collections import deque

# 큐 기본 연산
q = deque([1, 2, 3])
q.append(4)      # enqueue
q.popleft()      # dequeue
q[0]             # front (peek)
len(q)           # size

그룹화 패턴

# 연속된 값 그룹화
arr = [1, 1, 2, 2, 2, 3]
groups = []
current = arr[0]
count = 0

for val in arr:
    if val == current:
        count += 1
    else:
        groups.append((current, count))
        current = val
        count = 1
groups.append((current, count))
# [(1, 2), (2, 3), (3, 1)]

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연습 포인트 체크리스트:

🏷️ Keywords

#프로그래머스 #기능개발 #큐 #스택/큐 #그룹화 #Level2 #시뮬레이션 #Python