[Kotlin] 프로그래머스 - 달리기 경주

문제

링크

얀에서는 매년 달리기 경주가 열립니다. 해설진들은 선수들이 자기 바로 앞의 선수를 추월할 때 추월한 선수의 이름을 부릅니다. 예를 들어 1등부터 3등까지 "mumu", "soe", "poe" 선수들이 순서대로 달리고 있을 때, 해설진이 "soe"선수를 불렀다면 2등인 "soe" 선수가 1등인 "mumu" 선수를 추월했다는 것입니다. 즉 "soe" 선수가 1등, "mumu" 선수가 2등으로 바뀝니다.

선수들의 이름이 1등부터 현재 등수 순서대로 담긴 문자열 배열 players와 해설진이 부른 이름을 담은 문자열 배열 callings가 매개변수로 주어질 때, 경주가 끝났을 때 선수들의 이름을 1등부터 등수 순서대로 배열에 담아 return 하는 solution 함수를 완성해주세요.

제한 사항

players

• 5 ≤ players의 길이 ≤ 50,000
• players[i]는 i번째 선수의 이름을 의미합니다.
• players의 원소들은 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.
• players에는 중복된 값이 들어가 있지 않습니다.
• 3 ≤ players[i]의 길이 ≤ 10

callings

• 2 ≤ callings의 길이 ≤ 1,000,000
• callings는 players의 원소들로만 이루어져 있습니다.
• 경주 진행중 1등인 선수의 이름은 불리지 않습니다.

입출력 예

입력

• players: ["mumu", "soe", "poe", "kai", "mine"]
• callings: ["kai", "kai", "mine", "mine"]

출력: ["mumu", "kai", "mine", "soe", "poe"]

풀이

players 배열 길이가 n이고 callings 배열 길이가 m일 때, 앞 선수를 추월하여 호명된 선수가 n번째에 위치하고 있을 경우 

Array나 List를 사용하면 indexOf로 호명된 선수를 찾기 때문에 시간 복잡도가 O(n)이다. 최악의 경우 callings 배열의 각 요소마다 players 배열 전체를 순회하여 시간 복잡도가 O(nm)이 될 수 있다.

반면에 Map은 Key로 Value을 찾기 때문에 시간 복잡도가 O(1)이다.

문제를 풀기 위해 현재 선수들 위치를 저장하는 변수와, 선수들 순위를 저장하는 변수를 Map으로 만들어서 사용한다. 이 경우 시간 복잡도는 O(n+m)이다.

코드 1. 시간 복잡도를 고려하지 않고 배열 사용

class Solution {
    fun solution(players: Array<String>, callings: Array<String>): Array<String> {
        for (i in callings.indices) {
            val index = players.indexOf(callings[i]) // O(n)
            val front = players[index - 1] // O(1)
            players[index - 1] = players[index]
            players[index] = front
        }
        return players
    }
}

테스트 1 〉	통과 (31.24ms, 62.8MB)
테스트 2 〉	통과 (22.72ms, 63.3MB)
테스트 3 〉	통과 (18.91ms, 64.4MB)
테스트 4 〉	통과 (21.51ms, 64.6MB)
테스트 5 〉	통과 (31.95ms, 66.3MB)
테스트 6 〉	통과 (48.98ms, 81.6MB)
테스트 7 〉	통과 (632.18ms, 97.3MB)
테스트 8 〉	통과 (2599.56ms, 101MB)
테스트 9 〉	실패 (시간 초과)
테스트 10 〉	실패 (시간 초과)
테스트 11 〉	실패 (시간 초과)
테스트 12 〉	실패 (시간 초과)
테스트 13 〉	실패 (시간 초과)
테스트 14 〉	통과 (22.42ms, 64.3MB)
테스트 15 〉	통과 (18.66ms, 63.6MB)
테스트 16 〉	통과 (23.34ms, 63.4MB)

코드 2. 시간 복잡도를 고려하여 Map 사용

class Solution {
    fun solution(players: Array<String>, callings: Array<String>): Array<String> {
        val rank = players.mapIndexed { idx, name -> name to idx }.toMap().toMutableMap()
        // callings.forEach, callings.forEachIndexed 로 바꿔도 속도 차이 없음
        callings.forEach {
            val index = rank.getOrDefault(it, 0)
            // players를 Map으로 변환해서 사용해도 속도 차이 없음
            val front = players[index - 1]

            players[index - 1] = it
            players[index] = front

            rank[it] = index - 1
            rank[front] = index
        }
        return players
    }
}

테스트 1 〉	통과 (3.25ms, 61.6MB)
테스트 2 〉	통과 (2.78ms, 64MB)
테스트 3 〉	통과 (3.64ms, 60.9MB)
테스트 4 〉	통과 (3.63ms, 61.1MB)
테스트 5 〉	통과 (7.02ms, 72.8MB)
테스트 6 〉	통과 (13.57ms, 88.5MB)
테스트 7 〉	통과 (37.90ms, 97.2MB)
테스트 8 〉	통과 (50.42ms, 109MB)
테스트 9 〉	통과 (131.37ms, 124MB)
테스트 10 〉	통과 (242.71ms, 230MB)
테스트 11 〉	통과 (352.97ms, 365MB)
테스트 12 〉	통과 (323.21ms, 340MB)
테스트 13 〉	통과 (397.47ms, 359MB)
테스트 14 〉	통과 (2.90ms, 62.1MB)
테스트 15 〉	통과 (5.20ms, 61MB)
테스트 16 〉	통과 (4.10ms, 61.3MB)

코드 3. Map 변환 방식 변경

MutableMap 보다 HashMap이 조금 더 속도가 빠르다.

class Solution {
    fun solution(players: Array<String>, callings: Array<String>): Array<String> {
        val rank = hashMapOf<String, Int>()
        val playersMap = hashMapOf<Int, String>()
        for (i in players.indices) {
            rank[players[i]] = i
            playersMap[i] = players[i]
        }

        callings.forEach {
            val index = rank.getOrDefault(it, 0)
            val front = playersMap[index - 1]!!

            playersMap[index - 1] = it
            playersMap[index] = front

            rank[it] = index - 1
            rank[front] = index
        }

        val answer = Array(players.size) { "" }
        playersMap.forEach { answer[it.key] = it.value }
        return answer
    }
}

테스트 1 〉	통과 (0.08ms, 62.4MB)
테스트 2 〉	통과 (0.09ms, 61.4MB)
테스트 3 〉	통과 (0.31ms, 61.3MB)
테스트 4 〉	통과 (1.43ms, 60.7MB)
테스트 5 〉	통과 (5.41ms, 69.9MB)
테스트 6 〉	통과 (15.38ms, 82.8MB)
테스트 7 〉	통과 (81.07ms, 98.4MB)
테스트 8 〉	통과 (88.18ms, 103MB)
테스트 9 〉	통과 (170.64ms, 122MB)
테스트 10 〉	통과 (380.62ms, 253MB)
테스트 11 〉	통과 (732.31ms, 368MB)
테스트 12 〉	통과 (344.46ms, 339MB)
테스트 13 〉	통과 (517.83ms, 361MB)
테스트 14 〉	통과 (0.10ms, 61.7MB)
테스트 15 〉	통과 (0.09ms, 62.4MB)
테스트 16 〉	통과 (0.09ms, 62.9MB)