(프로그래머스 그리디 문제 풀이) 무지의 먹방 라이브

문제 설명
무지의 먹방 라이브
* 효율성 테스트에 부분 점수가 있는 문제입니다.

평소 식욕이 왕성한 무지는 자신의 재능을 뽐내고 싶어 졌고 고민 끝에 카카오 TV 라이브로 방송을 하기로 마음먹었다.
그냥 먹방을 하면 다른 방송과 차별성이 없기 때문에 무지는 아래와 같이 독특한 방식을 생각해냈다.
회전판에 먹어야 할 N 개의 음식이 있다.
각 음식에는 1부터 N까지 번호가 붙어있으며, 각 음식을 섭취하는데 일정 시간이 소요된다.
무지는 다음과 같은 방법으로 음식을 섭취한다.
1. 무지는 1번 음식부터 먹기 시작하며, 회전판은 번호가 증가하는 순서대로 음식을 무지 앞으로 가져다 놓는다.
2. 마지막 번호의 음식을 섭취한 후에는 회전판에 의해 다시 1번 음식이 무지 앞으로 온다.
3. 무지는 음식 하나를 1초 동안 섭취한 후 남은 음식은 그대로 두고, 다음 음식을 섭취한다.
- 다음 음식이란, 아직 남은 음식 중 다음으로 섭취해야 할 가장 가까운 번호의 음식을 말한다.
4. 회전판이 다음 음식을 무지 앞으로 가져오는데 걸리는 시간은 없다고 가정한다.

무지가 먹방을 시작한 지 K 초 후에 네트워크 장애로 인해 방송이 잠시 중단되었다.
무지는 네트워크 정상화 후 다시 방송을 이어갈 때, 몇 번 음식부터 섭취해야 하는지를 알고자 한다.
각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 담겨있는 배열 food_times, 네트워크 장애가 발생한 시간 K 초가 매개변수로 주어질 때 몇 번 음식부터 다시 섭취하면 되는지 return 하도록 solution 함수를 완성하라.

제한사항
food_times 는 각 음식을 모두 먹는데 필요한 시간이 음식의 번호 순서대로 들어있는 배열이다.
k는 방송이 중단된 시간을 나타낸다.
만약 더 섭취해야 할 음식이 없다면 -1을 반환하면 된다.

정확성 테스트 제한 사항
food_times의 길이는 1 이상 2,000 이하이다.
food_times의 원소는 1 이상 1,000 이하의 자연수이다.
k는 1 이상 2,000,000 이하의 자연수이다.

효율성 테스트 제한 사항
food_times의 길이는 1 이상 200,000 이하이다.
food_times의 원소는 1 이상 100,000,000 이하의 자연수이다.
k는 1 이상 2 x 10^13 이하의 자연수이다.

입출력 예
food_times   k   result
[3, 1, 2]       5      1

입출력 예 설명
입출력 예 #1
- 0~1초 동안에 1번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,1,2] 이다.
- 1~2초 동안 2번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,0,2]이다.
- 2~3초 동안 3번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [2,0,1]이다.
- 3~4초 동안 1번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [1,0,1]이다.
- 4~5초 동안 (2번 음식은 다 먹었으므로) 3번 음식을 섭취한다. 남은 시간은 [1,0,0]이다.
- 5초에서 네트워크 장애가 발생했다. 1번 음식을 섭취해야 할 때 중단되었으므로, 장애 복구 후에 1번 음식부터 다시 먹기 시작하면 된다.

# <이것이 코딩 테스트다> 코드 참고
import heapq
def solution(food_times, k):
    # base case
    if sum(food_times) <= k:
        return -1
    
    # 시간이 작은 음식부터 빼야 하므로 우선순위 큐 이용
    q = []
    for i in range(len(food_times)):
        # (음식 시간, 음식 번호) 튜플 삽입
        heapq.heappush(q, (food_times[i], i + 1))
        
    sum_value = 0 # 먹기 위한 시간 초기화
    previous = 0 # 직전에 다 먹은 음식 시간
    
    length = len(food_times)
    
    # sum_value + (현재 음식 시간 - 이전 음식 시간) x 현재 음식 개수와 k 비교
    while sum_value + ((q[0][0] - previous) * length) <= k:
        now = heapq.heappop(q)[0]
        sum_value += (now - previous) * length
        length -= 1 # 다 먹은 음식 제외
        previous = now # 이전 음식 시간 재설정
        
    result = sorted(q, key=lambda x: x[1]) # 음식 번호 기준으로 정렬
    return result[(k - sum_value) % length][1]

이것이 코딩 테스트다 책에서 난이도를 1개로 측정하여 방심했다. 결론은 큰 코 다쳤다. ㅎㅎ 단순하게 그리디 방식으로 해결할 수 있을 것이라 생각했지만 생각치도 못하게 heapq 자료 구조를 사용하는 문제였다. 그전에 시간이 작은 음식부터 빼야 한다는 로직을 떠올리지 못했다.

예를 들어, 5초가 주어지고 1번 음식은 3개, 2번 음식은 1개, 3번 음식은 2개라면 2번 음식을 모두 먹기 위해 1초만 필요하기 때문에 이것부터 제외하는 것이다. heapq는 우선순위 큐를 사용하는데, 우선순위가 가장 높은 것부터 원소를 삭제하는 것이다. 아래 테스트 코드를 참고하면 이해가 쉽다.

import heapq
food_times = [3, 1, 2]
k = 5

q = []
for i in range(len(food_times)):
    # (음식 시간, 음식 번호) 튜플 삽입
    heapq.heappush(q, (food_times[i], i + 1))

# 음식 시간 크기에 따라 우선순위가 결정
print(heapq.heappop(q)) # 1순위
print(heapq.heappop(q)) # 2순위

이후 시간이 가장 적게 걸리는 음식부터 먹으며 남은 시간을 계산한다. 이때 남은 시간이 남은 음식을 못 먹는 시간이라면 남은 음식을 번호 기준으로 정렬한 후 남은 시간에 해당하는 인덱스에 1을 더해 출력하면 된다. 예를 들어, 남은 시간이 3초인데, 남은 음식은 5초가 필요하다면 음식을 번호 순으로 정렬한 후 4번째에 해당하는 음식을 출력하는 것이다. 

이를 코드로 구현하면 아래처럼 표현할 수 있다. 남은 시간이 (k - sum_value), 즉 3초를 가리키며 length는 5초를 가리킨다. 

# 3 % 5 = 3
(k - sum_value) % length