[2023-09-13] jisu #207

BOJ/강의실 배정/jisu.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+"""
+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)
+"""
+
+import sys
+from heapq import heappush, heappop
+
+
+input = sys.stdin.readline
+
+N = int(input())
+
+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
+
+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
+
+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

BOJ/강의실 배정/jisu.py

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+"""
+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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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
+
+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
+"""
+
+import sys
+from heapq import heappush, heappop
+
+
+input = sys.stdin.readline
+
+N = int(input())
+
+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
+
+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
+
+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

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+"""
+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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+#### 제한 사항 
+- N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.
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+#### 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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+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
+"""
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+import sys
+from heapq import heappush, heappop
+
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+input = sys.stdin.readline
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+N = int(input())
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+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
+
+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
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+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

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+"""
+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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+#### 제한 사항 
+- N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.
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+#### 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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+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
+"""
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+import sys
+from heapq import heappush, heappop
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+input = sys.stdin.readline
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+N = int(input())
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+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
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+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
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+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

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+"""
+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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+#### 제한 사항 
+- N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.
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+#### 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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+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
+"""
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+import sys
+from heapq import heappush, heappop
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+input = sys.stdin.readline
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+N = int(input())
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+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
+
+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
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+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

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+"""
+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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+- N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.
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+#### 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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+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
+"""
+
+import sys
+from heapq import heappush, heappop
+
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+input = sys.stdin.readline
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+N = int(input())
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+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
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+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
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+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

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+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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+- N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.
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+#### 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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+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
+"""
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+import sys
+from heapq import heappush, heappop
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+input = sys.stdin.readline
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+N = int(input())
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+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
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+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
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+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환

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+풀이 시작 : 2023-09-13 13:44
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+#### 제한 사항 
+- N <= 200,000 이므로, O(NlogN) 알고리즘을 설계해야 한다.
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+#### 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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+풀이 완료 : 2023-09-13 14:50 (1시간 6분 소요)
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+import sys
+from heapq import heappush, heappop
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+input = sys.stdin.readline
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+N = int(input())
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+classes = sorted(
+ list(tuple(map(int, input().rstrip().split())) for _ in range(N))
+) # 시작 시간 기준으로 정렬
+assigned = [] # min heap으로 사용
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+for st, en in classes:
+ if not assigned or assigned[0] > st: # 가장 빨리 끝나는 강의의 끝나는 시간보다 현재 강의 시작이 빠름
+ heappush(assigned, en) # 그럼 강의실 추가해야 됨
+ else: # 아니면
+ heappop(assigned) # 기존 강의 끝내고
+ heappush(assigned, en) # 현재 강의 배정
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+print(len(assigned)) # 최종 배정한 강의실 개수 반환