[Python] 최소직사각형 - 프로그래머스

[Python] 최소직사각형 - 프로그래머스 파이썬 풀이

 

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/86491

프로그래머스

문제 설명

명함 지갑을 만드는 회사에서 지갑의 크기를 정하려고 합니다. 다양한 모양과 크기의 명함들을 모두 수납할 수 있으면서, 작아서 들고 다니기 편한 지갑을 만들어야 합니다. 이러한 요건을 만족하는 지갑을 만들기 위해 디자인팀은 모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 조사했습니다.

아래 표는 4가지 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타냅니다.

명함 번호가로 길이세로 길이

 

가장 긴 가로 길이와 세로 길이가 각각 80, 70이기 때문에 80(가로) x 70(세로) 크기의 지갑을 만들면 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 하지만 2번 명함을 가로로 눕혀 수납한다면 80(가로) x 50(세로) 크기의 지갑으로 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 이때의 지갑 크기는 4000(=80 x 50)입니다.

모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타내는 2차원 배열 sizes가 매개변수로 주어집니다. 모든 명함을 수납할 수 있는 가장 작은 지갑을 만들 때, 지갑의 크기를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

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제한사항

• sizes의 길이는 1 이상 10,000 이하입니다.
  • sizes의 원소는 [w, h] 형식입니다.
  • w는 명함의 가로 길이를 나타냅니다.
  • h는 명함의 세로 길이를 나타냅니다.
  • w와 h는 1 이상 1,000 이하인 자연수입니다.

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입출력 예sizesresult

 

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입출력 예 설명

입출력 예 #1
문제 예시와 같습니다.

입출력 예 #2
명함들을 적절히 회전시켜 겹쳤을 때, 3번째 명함(가로: 8, 세로: 15)이 다른 모든 명함보다 크기가 큽니다. 따라서 지갑의 크기는 3번째 명함의 크기와 같으며, 120(=8 x 15)을 return 합니다.

입출력 예 #3
명함들을 적절히 회전시켜 겹쳤을 때, 모든 명함을 포함하는 가장 작은 지갑의 크기는 133(=19 x 7)입니다.

 

구현코드1

def solution(sizes):
    maxArr = [] // sizes 의 원소 내 인덱스 두 값 중 큰 수들의 집합
    minArr = [] // sizes 의 원소 내 인덱스 두 값 중 작은 수들의 집합
    
    // O(n)
    // sizes 배열의 길이만큼 반복문을 돌면서 
    // 각 하위 배열의 두 수 중 큰 수와 작은 수를 찾아 maxArr와 minArr에 저장
    
    for i in range(len(sizes)):
        if(sizes[i][0]>= sizes[i][1]):
            maxArr.append(sizes[i][0])
            minArr.append(sizes[i][1])
        else: 
            maxArr.append(sizes[i][1])
            minArr.append(sizes[i][0])
            
    //  O(n/2)+O(n/2)
    // maxArr와 minArr에서 각각 최대값 찾기
    return max(minArr)*max(maxArr)

시간복잡도

=O(2n)=O(n)

공간복잡도

 

 maxArr와 minArr 두 개의 배열을 사용합니다. 각 배열은 입력 배열 sizes의 길이  n과 동일, O(n)

구현코드2:

더 pythonic하고 공간복잡도가 좋은 코드: tuple unpacking 사용

def solution(sizes):
	maxWidth = 0
    maxHeight = 0
    
    for w, h in sizes:
    	max, min = max(w, h),min(w, h) # 명함을 회전시켜서 큰 값과 작은 값을 구분
        maxWeight = max(maxWeight, max) # 현재까지 저장된 maxWeight와 현재 순회중인 배열의 max값을 비교후
        								# 더 큰 값을 찾아 maxWeight 갱신
        maxHeight = max(maxHeight, min) # 현재까지 저장된 maxHeight와 현재 순회중인 배열의 min값을 비교후
        								# 더 큰 값을 찾아 maxHeight 갱신
       
return maxWeigth*maxHeight

시간복잡도

O(n)

 

공간복잡도

 

 추가적인 배열을 사용하지 않고 두 개의 변수만을 사용, 변수들은 상수 공간을 차지하므로 공간복잡도는 O(1)