[2023-09-13] jisu #207

[zsmalla]

PR Summary

풀이 시작 : 2023-09-13 13:44

제한 사항

• N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.

풀이

• 일단 강의 시작 순서대로 주어진다는 조건이 없으므로 정렬 O(NlogN)
• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
  풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)

[Woo-Yeol]

전체적으로 코드가 많이 최적화 되어있다고 생각이 들었습니다! 고생하셨습니다 지수님! 군더더기 없이 필요한 연산만 있는 것 같아서 피드백은 따로 없을 것 같습니다!

[ksumini]

처음 강의실 배정을 무조건 가장 일찍 시작하는 강의로 설정해둔 것 빼고 동일한 로직 같아요!! 고생하셨어요 지수님👍👍👍

[limstonestone]

마찬가지로 수민님처럼 맨 처음에 push 수행을 먼저 했다면 조건문이 조금 더 깔끔해지긴 했겠네요!
물론 지금도 깔끔하지만요!!
고생하셨습니다!

[zsmalla]

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제한 사항

• N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.

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• 일단 강의 시작 순서대로 주어진다는 조건이 없으므로 정렬 O(NlogN)
• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
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[Woo-Yeol]

전체적으로 코드가 많이 최적화 되어있다고 생각이 들었습니다! 고생하셨습니다 지수님! 군더더기 없이 필요한 연산만 있는 것 같아서 피드백은 따로 없을 것 같습니다!

[ksumini]

처음 강의실 배정을 무조건 가장 일찍 시작하는 강의로 설정해둔 것 빼고 동일한 로직 같아요!! 고생하셨어요 지수님👍👍👍

[limstonestone]

마찬가지로 수민님처럼 맨 처음에 push 수행을 먼저 했다면 조건문이 조금 더 깔끔해지긴 했겠네요!
물론 지금도 깔끔하지만요!!
고생하셨습니다!

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• N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.

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• 일단 강의 시작 순서대로 주어진다는 조건이 없으므로 정렬 O(NlogN)
• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
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[ksumini]

처음 강의실 배정을 무조건 가장 일찍 시작하는 강의로 설정해둔 것 빼고 동일한 로직 같아요!! 고생하셨어요 지수님👍👍👍

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마찬가지로 수민님처럼 맨 처음에 push 수행을 먼저 했다면 조건문이 조금 더 깔끔해지긴 했겠네요!
물론 지금도 깔끔하지만요!!
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• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
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물론 지금도 깔끔하지만요!!
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• N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.

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• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
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물론 지금도 깔끔하지만요!!
고생하셨습니다!

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• N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.

풀이

• 일단 강의 시작 순서대로 주어진다는 조건이 없으므로 정렬 O(NlogN)
• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
  풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)

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전체적으로 코드가 많이 최적화 되어있다고 생각이 들었습니다! 고생하셨습니다 지수님! 군더더기 없이 필요한 연산만 있는 것 같아서 피드백은 따로 없을 것 같습니다!

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제한 사항

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풀이

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  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
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전체적으로 코드가 많이 최적화 되어있다고 생각이 들었습니다! 고생하셨습니다 지수님! 군더더기 없이 필요한 연산만 있는 것 같아서 피드백은 따로 없을 것 같습니다!

[ksumini]

처음 강의실 배정을 무조건 가장 일찍 시작하는 강의로 설정해둔 것 빼고 동일한 로직 같아요!! 고생하셨어요 지수님👍👍👍

[limstonestone]

마찬가지로 수민님처럼 맨 처음에 push 수행을 먼저 했다면 조건문이 조금 더 깔끔해지긴 했겠네요!
물론 지금도 깔끔하지만요!!
고생하셨습니다!

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제한 사항

• N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.

풀이

• 일단 강의 시작 순서대로 주어진다는 조건이 없으므로 정렬 O(NlogN)
• 모든 배치된 강의실 중 가장 빨리 끝나는 강의실보다 현재 진행되어야 하는 강의가 더 빠르면 강의실을 추가해야 함
  • 강의가 끝나는 시간을 담은 heap으로 강의실 배정 리스트를 관리한다.
  • 모든 강의를 순회하며 해당 강의의 시작하는 시간이 가장 빨리 끝나는 강의실(heap의 root)의 끝나는 시간보다 더 빠른지 체크
    • 더 빠르다면 힙에 해당 강의의 끝나는 시간 삽입 : 강의실을 추가한다는 의미
    • 가장 빨리 끝나는 강의실의 강의가 더 빨리 끝난다면 heappop 후, 삽입 : 해당 강의실에 강의를 교체한다는 의미
  • 순회 : O(N), heappush: O(logN) -> O(NlogN)
• 최종적으로 O(2NlogN)으로 풀이 가능
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전체적으로 코드가 많이 최적화 되어있다고 생각이 들었습니다! 고생하셨습니다 지수님! 군더더기 없이 필요한 연산만 있는 것 같아서 피드백은 따로 없을 것 같습니다!

[ksumini]

처음 강의실 배정을 무조건 가장 일찍 시작하는 강의로 설정해둔 것 빼고 동일한 로직 같아요!! 고생하셨어요 지수님👍👍👍

[limstonestone]

마찬가지로 수민님처럼 맨 처음에 push 수행을 먼저 했다면 조건문이 조금 더 깔끔해지긴 했겠네요!
물론 지금도 깔끔하지만요!!
고생하셨습니다!