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프로그래머스
SW개발자를 위한 평가, 교육의 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프
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[문제]

📍 [코드]
import java.util.*;
class Solution {
// Map → 원소별 개수까지 관리 가능 (사실상 Set + 카운터)
// Set 두번 쓸 때보다 시간 복잡도 효율적
public int solution(int[] topping) {
int answer = 0;
Map<Integer, Integer> right = new HashMap<>();
Set<Integer> left = new HashSet<>();
// 모든 토핑이 오른쪽에 추가
for (int t : topping) {
// getOrDefault() + 1 -> 카운트 기능
right.put(t, right.getOrDefault(t, 0) + 1);
}
// 왼쪽에 추가하며 오른쪽에서 원소 카운트 수 감소
for (int t : topping) {
left.add(t);
right.put(t, right.get(t) - 1);
if (right.get(t) == 0) {
right.remove(t);
}
if (left.size() == right.size()) {
answer++;
}
}
return answer;
}
💡 접근법
- 오른쪽 토핑을 담을
Map과 왼쪽 토핑을 담을Set을 활용 - 오른쪽에 모든 토핑을 추가할 때,
getOrDefault() + 1를 활용하여 카운팅도 함께 진행
- 왼쪽에 토핑을 추가하며, 오른쪽 토핑 카운팅 차감
- 이때, 토핑이 없다면 제거한다. (즉, 카운트 = Value = 0)
- 왼쪽(
Set)과 오른쪽(Map)의 사이즈가 같다면 공평하게 나눠진 것이므로 카운트한다. (즉, answer++)
✅ Map→ 원소별 개수까지 관리 가능 ( 사실상 Set + 카운터 )
⏳ 시간 복잡도 : O(n)
처음엔,, 중복 제거가 핵심이라 생각하고 시간복잡도를 고려하지 않고 Set만 사용하였다.
결국 O(n^2)으로 시간 초과 맞아서 당황했다.. 😅
실패 또한 중요한 경험이므로 실패한 코드도 첨부하겠다.
📍 [실패 코드 - 시간 초과]
import java.util.*;
class Solution {
public int solution(int[] topping) {
int answer = 0;
for(int i = 1; i <= topping.length; i++){
if(check(i, topping)) answer++;
}
return answer;
}
public boolean check(int num, int[] arr) {
// Set 특징 - 중복 제거 활용
// O(n^2)
Set<Integer> set = new HashSet<>();
Set<Integer> set2 = new HashSet<>();
for(int i = 0; i < arr.length; i++){
if(i <= num) set.add(arr[i]);
else set2.add(arr[i]);
}
return set.size() == set2.size() ? true : false;
}
}
💬 마무리
문제를 보자마자 Set을 활용한 방법밖에 생각나지 않았고,
그 생각에만 갇혀 새로운 방식을 떠올리기까지 오랜 시간이 걸렸다..
항상 넓은 시야로 넓게 생각하자 다짐하지만 역시 쉽지 않은 것 같다 😅
그래도 이 문제로 인해 시간 복잡도에 대해 생각해보고 Map의 특징도 다시 한 번 짚고 넘어가서
좋은 문제인 것 같다.
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