[프로그래머스] 입국심사 (이분 탐색) Python 풀이

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43238

프로그래머스

문제 설명

n명이 입국심사를 위해 줄을 서서 기다리고 있습니다. 각 입국심사대에 있는 심사관마다 심사하는데 걸리는 시간은 다릅니다.

처음에 모든 심사대는 비어있습니다. 한 심사대에서는 동시에 한 명만 심사를 할 수 있습니다. 가장 앞에 서 있는 사람은 비어 있는 심사대로 가서 심사를 받을 수 있습니다. 하지만 더 빨리 끝나는 심사대가 있으면 기다렸다가 그곳으로 가서 심사를 받을 수도 있습니다.

모든 사람이 심사를 받는데 걸리는 시간을 최소로 하고 싶습니다.

입국심사를 기다리는 사람 수 n, 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간이 담긴 배열 times가 매개변수로 주어질 때, 모든 사람이 심사를 받는데 걸리는 시간의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

 

제한사항

• 입국심사를 기다리는 사람은 1명 이상 1,000,000,000명 이하입니다.
• 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간은 1분 이상 1,000,000,000분 이하입니다.
• 심사관은 1명 이상 100,000명 이하입니다.

입출력 예

n	times	return
6	[7, 10]	28

입출력 예 설명

가장 첫 두 사람은 바로 심사를 받으러 갑니다.

7분이 되었을 때, 첫 번째 심사대가 비고 3번째 사람이 심사를 받습니다.

10분이 되었을 때, 두 번째 심사대가 비고 4번째 사람이 심사를 받습니다.

14분이 되었을 때, 첫 번째 심사대가 비고 5번째 사람이 심사를 받습니다.

20분이 되었을 때, 두 번째 심사대가 비지만 6번째 사람이 그곳에서 심사를 받지 않고 1분을 더 기다린 후에 첫 번째 심사대에서 심사를 받으면 28분에 모든 사람의 심사가 끝납니다.

풀이

전형적인 이분탐색 문제로 현재 mid 값을 걸리는 시간으로 생각하고 각 times로 나누었을 때 사람 수 n이 되면 된다.

맨 처음 start는 times의 가장 작은 값 (min(times)), end는 times의 가장 큰 값 * 인원 수(max(times) * n)로 설정해주고 시작한다.

 

그렇게 mid값을 걸리는 시간으로 각각 나누어서 나온 몫이 n 이상이 되면 그 때의 mid 값을 저장하고 end 값을 mid-1로 줄여서 다시 이분 탐색을 실시한다. 만약 n 미만이면 start를 mid+1로 증가시켜서 이분탐색을 시작한다. 이분 탐색이 끊나서 탈출했을 때의 마지막으로 저장된 mid 값이 바로 우리가 원하는 return 값이 된다.

 

코드

재귀 함수식 이분 탐색 코드

def binary_search(array, target, start, end):
    global answer
    if start > end:
        return answer
    mid = (start + end) // 2

    total = 0
    for i in array:
        total += mid // i

    if total < target:
        return binary_search(array, target, mid+1, end)
    else:
        answer = mid
        return binary_search(array, target, start, mid-1)

def solution(n, times):
    answer = binary_search(times, n, min(times), max(times)*n)
    return answer

반복문 이분 탐색 코드

def binary_search(array, target, start, end):
    answer = 0    
    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2
        total = 0
        for i in array:
            total += mid // i
        if total < target:
            start = mid+1
        else:
            answer = mid
            end = mid-1
    return answer

def solution(n, times):
    answer = binary_search(times, n, min(times), max(times)*n)
    return answer