프로그래머스_힙(Heap)_더맵게 (JAVA)

문제 설명 매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다. - 섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2)   Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다. Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 섞어야 하는 최소 횟수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.   제한 사항 scoville의 길이는 2 이상 1,000,000 이하입니다. K는 0 이상 1,000,000,000 이하입니다. scoville의 원소는 각각 0 이상 1,000,000 이하입니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 경우에는 -1을 return 합니다. 입출력 예   입출력 예 설명 스코빌 지수가 1인 음식과 2인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다. 새로운 음식의 스코빌 지수 = 1 + (2 * 2) = 5 가진 음식의 스코빌 지수 = [5, 3, 9, 10, 12] 스코빌 지수가 3인 음식과 5인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다. 새로운 음식의 스코빌 지수 = 3 + (5 * 2) = 13 가진 음식의 스코빌 지수 = [13, 9, 10, 12] 모든 음식의 스코빌 지수가 7 이상이 되었고 이때 섞은 횟수는 2회입니다.

 

 

최소힙(Heap) 트리를 이용하는 문제입니다. 단순하게 계속 sort() 메소드를 통한 정렬을 수행해도 문제를 풀 수는 있게지만 최소값 2개만 찾아내면 되는데 매번 전체 정렬을 수행하는 것은 매우 비효율적입니다. 최소 힙트리는 부모노드보다 자식노드의 값이 항상 큰 이진트리로, 루트의 숫자는 항상 최소값으로 유지되는 트리형 자료구조입니다. 자세한 개념은 아래 링크를 참조하시면 됩니다.

 

[▸C언어/알고리즘 및 자료구조] - 정렬알고리즘_힙 정렬 [6/8]

[▸C언어/알고리즘 및 자료구조] - 정렬알고리즘_힙정렬을 이용한 문자열 정렬 예시 [8/8]

 

 

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최소 힙트리를 직접 작성하는 것도 크게 어렵지는 않지만 자바에서는 힙트리를 유지할 수 있도록 해주는 우선순위 큐(PriorityQueue) 클래스를 제공해줍니다. 디폴트는 최소힙트리 구조이며, 값을 추가할 때 최소힙트리를 유지하고 있다가 자료를 가져올 때는 루트의 최소값을 반환해줍니다. 생성시에 Comparator 객체를 넣어주면 우선순위를 조정할 수도 있습니다. 이 문제에서는 오름차순 우선순위이기 때문에 그대로 사용하면 됩니다.

 

최소 힙트리는 완전 정렬된 구조가 아닙니다. 그저 부모 노드가 자식노드보다 작은 값을 가지기 때문에 최소값을 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 따라서 이 문제에서는 전체 정렬인 sort()보다 훨씬 빠르게 작동합니다. 

 

 

package pojoPrj;

import java.util.PriorityQueue;

class Solution {

	public int solution(int[] scoville, int K) {

		int answer = 0;
		PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();

		for (int i = 0; i < scoville.length; i++) {
			pq.add(scoville[i]);
		} 

		while (pq.peek() < K) {

			if (pq.size() < 2) {
				return -1;
			}

			int a = pq.poll();
			int b = pq.poll();
			pq.add(a + 2 * b);

			answer++;
		}

		return answer;
	}
}