[2023-08-28] sumin #145

[ksumini]

PR Summary

풀이시간: 20분

<input>

• works: 길이 1 이상, 20,000 이하인 배열
• works의 원소는 50000 이하인 자연수
• n: 1,000,000 이하인 자연수

<solution>
a^2 + b^2 + ... + x^2이 최소가 되려면 계속해서 가장 작업량이 큰 수를 먼저 처리해야 함
예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
-> 이를 통해 항상 전체 작업 중 작업량이 가장 큰 값을 먼저 처리해야 됨을 알 수 있음
-> works의 길이가 최대 20,000이기 때문에 n번 max함수를 쓰면 시간초과가 나기 때문에 우선순위큐를 사용해서 최대값을 찾을 수 있음

<시간복잡도>
O(n): 최대 퇴근까지 남은 시간 n번만 확인하면 됨

[Woo-Yeol]

저도 다음의 아이디어에서 항상 어떻게 최대값을 가져오지 했는데 Heap이 있었네요! 안다고 생각했던 것들을 적절하게 사용하는 것도 체크가 필요할 것 같네요! 많은 걸 배워갑니다 ㅎㅎ

[limstonestone]

힙을 공부해보겠습니다...ㅎ
풀이 감사합니다 수밍님~!

[zsmalla]

아이디어를 떠올리기까지 과정을 간략하게 적어주신 점이 좋은 것 같아요!

[zsmalla]

힙을 활용해서 효율적이고도 간결하게 문제를 풀이해내실 수 있었던 것 같습니다. 발생할 수 있는 예외 처리 과정도 완벽했던 것 같아요!

[ksumini]

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• works: 길이 1 이상, 20,000 이하인 배열
• works의 원소는 50000 이하인 자연수
• n: 1,000,000 이하인 자연수

<solution>
a^2 + b^2 + ... + x^2이 최소가 되려면 계속해서 가장 작업량이 큰 수를 먼저 처리해야 함
예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
-> 이를 통해 항상 전체 작업 중 작업량이 가장 큰 값을 먼저 처리해야 됨을 알 수 있음
-> works의 길이가 최대 20,000이기 때문에 n번 max함수를 쓰면 시간초과가 나기 때문에 우선순위큐를 사용해서 최대값을 찾을 수 있음

<시간복잡도>
O(n): 최대 퇴근까지 남은 시간 n번만 확인하면 됨

[Woo-Yeol]

저도 다음의 아이디어에서 항상 어떻게 최대값을 가져오지 했는데 Heap이 있었네요! 안다고 생각했던 것들을 적절하게 사용하는 것도 체크가 필요할 것 같네요! 많은 걸 배워갑니다 ㅎㅎ

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• works: 길이 1 이상, 20,000 이하인 배열
• works의 원소는 50000 이하인 자연수
• n: 1,000,000 이하인 자연수

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a^2 + b^2 + ... + x^2이 최소가 되려면 계속해서 가장 작업량이 큰 수를 먼저 처리해야 함
예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
-> 이를 통해 항상 전체 작업 중 작업량이 가장 큰 값을 먼저 처리해야 됨을 알 수 있음
-> works의 길이가 최대 20,000이기 때문에 n번 max함수를 쓰면 시간초과가 나기 때문에 우선순위큐를 사용해서 최대값을 찾을 수 있음

<시간복잡도>
O(n): 최대 퇴근까지 남은 시간 n번만 확인하면 됨

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저도 다음의 아이디어에서 항상 어떻게 최대값을 가져오지 했는데 Heap이 있었네요! 안다고 생각했던 것들을 적절하게 사용하는 것도 체크가 필요할 것 같네요! 많은 걸 배워갑니다 ㅎㅎ

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풀이 감사합니다 수밍님~!

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[zsmalla]

힙을 활용해서 효율적이고도 간결하게 문제를 풀이해내실 수 있었던 것 같습니다. 발생할 수 있는 예외 처리 과정도 완벽했던 것 같아요!

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• works: 길이 1 이상, 20,000 이하인 배열
• works의 원소는 50000 이하인 자연수
• n: 1,000,000 이하인 자연수

<solution>
a^2 + b^2 + ... + x^2이 최소가 되려면 계속해서 가장 작업량이 큰 수를 먼저 처리해야 함
예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
-> 이를 통해 항상 전체 작업 중 작업량이 가장 큰 값을 먼저 처리해야 됨을 알 수 있음
-> works의 길이가 최대 20,000이기 때문에 n번 max함수를 쓰면 시간초과가 나기 때문에 우선순위큐를 사용해서 최대값을 찾을 수 있음

<시간복잡도>
O(n): 최대 퇴근까지 남은 시간 n번만 확인하면 됨

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저도 다음의 아이디어에서 항상 어떻게 최대값을 가져오지 했는데 Heap이 있었네요! 안다고 생각했던 것들을 적절하게 사용하는 것도 체크가 필요할 것 같네요! 많은 걸 배워갑니다 ㅎㅎ

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• works: 길이 1 이상, 20,000 이하인 배열
• works의 원소는 50000 이하인 자연수
• n: 1,000,000 이하인 자연수

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예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
-> 이를 통해 항상 전체 작업 중 작업량이 가장 큰 값을 먼저 처리해야 됨을 알 수 있음
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<solution>
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예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
-> 이를 통해 항상 전체 작업 중 작업량이 가장 큰 값을 먼저 처리해야 됨을 알 수 있음
-> works의 길이가 최대 20,000이기 때문에 n번 max함수를 쓰면 시간초과가 나기 때문에 우선순위큐를 사용해서 최대값을 찾을 수 있음

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O(n): 최대 퇴근까지 남은 시간 n번만 확인하면 됨

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예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
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• n: 1,000,000 이하인 자연수

<solution>
a^2 + b^2 + ... + x^2이 최소가 되려면 계속해서 가장 작업량이 큰 수를 먼저 처리해야 함
예를 들어, [7, 8] 작업이 있다고 생각했을 때 당연하게도 8을 7로 줄이는 것이 야근 피로도가 최소가 되고 [7, 7]일 때는 어떤 것을 줄이든 상관없음. [7, 6]이 됐을 때는 다시 7을 6으로 줄이는 것이 야근 피로도를 최소화할 수 있게 됨
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