[백준`G4] 1715 - 카드 정렬하기 (Python)

문제 설명

 

https://www.acmicpc.net/problem/1715

1715번: 카드 정렬하기

 

성능 요약

메모리: 33972 KB, 시간: 180 ms

분류

자료 구조, 그리디 알고리즘, 우선순위 큐

제출 일자

2024년 3월 31일 19:53:20

문제 설명

정렬된 두 묶음의 숫자 카드가 있다고 하자. 각 묶음의 카드의 수를 A, B라 하면 보통 두 묶음을 합쳐서 하나로 만드는 데에는 A+B 번의 비교를 해야 한다. 이를테면, 20장의 숫자 카드 묶음과 30장의 숫자 카드 묶음을 합치려면 50번의 비교가 필요하다.

매우 많은 숫자 카드 묶음이 책상 위에 놓여 있다. 이들을 두 묶음씩 골라 서로 합쳐나간다면, 고르는 순서에 따라서 비교 횟수가 매우 달라진다. 예를 들어 10장, 20장, 40장의 묶음이 있다면 10장과 20장을 합친 뒤, 합친 30장 묶음과 40장을 합친다면 (10 + 20) + (30 + 40) = 100번의 비교가 필요하다. 그러나 10장과 40장을 합친 뒤, 합친 50장 묶음과 20장을 합친다면 (10 + 40) + (50 + 20) = 120 번의 비교가 필요하므로 덜 효율적인 방법이다.

N개의 숫자 카드 묶음의 각각의 크기가 주어질 때, 최소한 몇 번의 비교가 필요한지를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 100,000) 이어서 N개의 줄에 걸쳐 숫자 카드 묶음의 각각의 크기가 주어진다. 숫자 카드 묶음의 크기는 1,000보다 작거나 같은 양의 정수이다.

출력

첫째 줄에 최소 비교 횟수를 출력한다.

 

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문제 풀이

우선순위 큐 문제! 

파이썬에는 queue 내장 모듈에서 제공하는 Priority Queue가 있지만,

heapq가 더 빠르기 때문에 heapq를 사용해서 풀었다.

heapq가 더 빠른 이유!

queue 속 PriorityQueue 는 Thread-Safe 하고 heapq는 Non-safe 하기 때문이라고 한다.

Thread Safe 하다는 것은 반드시 Thread 확인 절차를 걸쳐야 하기 때문에 확인하는 작업 때문에 더 느리다.

Thread Sage를 요구하는 상황에서는 Priority Queue, Thread-Non-Safe 해도 된다면 heapq를 사용하는 것이 옳다.

코딩테스트로 문제를 푸는 상황이라면 Thread-Safe를 요구하지 않기 때문에 heapq를 사용하면 된다!

실제로 더 빠른 것을 볼 수 있음 (위: heapq 사용, 아래: Priority Queue 사용)

 

앞에 두 개를 빼와서 더한 후, 더한 값을 다시 heapq에 넣어주었다.

그리고 num에 위의 값을 계속 더해준 다음

heapq에 더 이상 비교할 값이 없을 때(카드 뭉치들이 합쳐져서 한 개가 되었을 때) num을 출력해주었다

 

import sys
import heapq

N = int(sys.stdin.readline())
heap = []
for i in range(N):
    heapq.heappush(heap, int(sys.stdin.readline()))

num = 0
while len(heap) >= 2:
    first = heapq.heappop(heap)
    second = heapq.heappop(heap)
    heapq.heappush(heap, first + second)
    num += first + second
print(num)