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[알고리즘] 문제 풀이

[해시] 프로그래머스 - 베스트앨범

by yeon_zoo 2021. 11. 6.

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42579

 

문제 설명 : 

문제 설명

스트리밍 사이트에서 장르 별로 가장 많이 재생된 노래를 두 개씩 모아 베스트 앨범을 출시하려 합니다. 노래는 고유 번호로 구분하며, 노래를 수록하는 기준은 다음과 같습니다.

  1. 속한 노래가 많이 재생된 장르를 먼저 수록합니다.
  2. 장르 내에서 많이 재생된 노래를 먼저 수록합니다.
  3. 장르 내에서 재생 횟수가 같은 노래 중에서는 고유 번호가 낮은 노래를 먼저 수록합니다.

노래의 장르를 나타내는 문자열 배열 genres와 노래별 재생 횟수를 나타내는 정수 배열 plays가 주어질 때, 베스트 앨범에 들어갈 노래의 고유 번호를 순서대로 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한사항

  • genres[i]는 고유번호가 i인 노래의 장르입니다.
  • plays[i]는 고유번호가 i인 노래가 재생된 횟수입니다.
  • genres와 plays의 길이는 같으며, 이는 1 이상 10,000 이하입니다.
  • 장르 종류는 100개 미만입니다.
  • 장르에 속한 곡이 하나라면, 하나의 곡만 선택합니다.
  • 모든 장르는 재생된 횟수가 다릅니다.

입출력 예

genres plays return
["classic", "pop", "classic", "classic", "pop"] [500, 600, 150, 800, 2500] [4, 1, 3, 0]

입출력 예 설명

classic 장르는 1,450회 재생되었으며, classic 노래는 다음과 같습니다.

  • 고유 번호 3: 800회 재생
  • 고유 번호 0: 500회 재생
  • 고유 번호 2: 150회 재생

pop 장르는 3,100회 재생되었으며, pop 노래는 다음과 같습니다.

  • 고유 번호 4: 2,500회 재생
  • 고유 번호 1: 600회 재생

따라서 pop 장르의 [4, 1]번 노래를 먼저, classic 장르의 [3, 0]번 노래를 그다음에 수록합니다.

 

문제 풀이 : 

먼저 각 장르별로 고유번호와 총 재생횟수를 모은 딕셔너리 (해시 형태..)를 만들어 준다. 거기에서 재생 횟수가 내림차순 정렬된 리스트를 하나 만들었다. 그리고 딕셔너리에서 재생횟수가 정렬된 리스트 순서대로 반복해주며 최대 2개의 가장 많이 재생된 곡들을 return 해준다. 

def solution(genres, plays):
    dic = {}
    n = len(genres)
    answer = []
    for i in range(n): #딕셔너리에 각 장르별로 고유 번호들 정리
        if genres[i] in dic.keys():
            dic[genres[i]][0] += plays[i]
            dic[genres[i]].append(i)
        else:
            dic[genres[i]] = [plays[i], i]
    seq = sorted(dic.items(), key = lambda item: item[1][0], reverse=True)
    # 가장 많이 재생된 장르를 내림차순으로 정리한 리스트 생성
    for key in dic.keys():  #딕셔너리에 있는 값들을 재생 횟수에 따라 정렬
        temp = dic[key]
        dic[key] = sorted(temp[1:], key= lambda x: plays[x], reverse=True)
    for el in seq:  # 가장 많이 재생된 장르부터 차례로 최대 2개의 고유번호 answer에 추가
        temp = dic[el[0]]
        answer += temp[:min(2, len(temp))]
    return answer

반복문도 많고 해서 깔끔한 코드는 전혀 아닌 것 같지만, 문제에서 요구하는 대로 차근히 이행해 보았다! 처음 접근할 때는 힙 구조도 이용해보고 했지만.. 굳이 그럴 필요가 없는 문제였다. 

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