열심히 생각하는 공간

프로그래머스 문제

스택 카테코리에 있지만, ArrayList로 풀었다.

🐾풀이 방식

Math.ceil((double)(100-progress[i])/(double)speed[i]) 을 이용하여 나머지 값을 올림하여 list 에 추가해주었다.

나는 return 값을 염두해 두고 풀어서 좀 지저분하게 푼 것 같다.

다른 사람들의 경우

int progressed=-1;
progresses[i] + (progressed*speeds[i]) < 100

를 사용한 듯하다. 좋은 식이다.

코드

import java.util.*;
class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
        int[] answer = {};
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        double finDay=Math.ceil((double)(100-progresses[0])/(double)speeds[0]); 
        int progressed=1;
        
        for(int i=1; i<progresses.length; i++) {
            double nowDay = Math.ceil((double)(100-progresses[i])/(double)speeds[i]);
            if(finDay >= nowDay) { // 전일 완료 일자가 당일 완료일자보다 클 때,
                progressed++;
               
            } 
            else if(finDay < nowDay) {  
                list.add(progressed);
                finDay=nowDay; // 몇일 걸리면 끝나는지.
                progressed=1;
            }
            if(i==(progresses.length-1)) list.add(progressed);
        }
        return list.stream()
	           .mapToInt(Integer::intValue)
    	       .toArray();
    }
}

🦉 Double Colon

자료 구조를 ArrayList를 사용한 이유는 Array로 반환하기 쉽겠다 싶어서 였는데, 생각보다 쉽진 않았다.

더블콜론도 처음 써봤다.

클래스를 직접 사용하여 메소드 참조, 호출을 한다.

<class name> :: <mathod name>

import java.util.stream.*; 
  
class GFG { 
    public static void main(String[] args) 
    { 
  
        // Get the stream 
        Stream<String> stream 
            = Stream.of("Geeks", "For", 
                        "Geeks", "A", 
                        "Computer", 
                        "Portal"); 
  
        // Print the stream 
        // using double colon operator 
        stream.forEach(System.out::println); 
    } 
}

참조

Double colon

프로그래머스 문제

LRU 캐시에 대한 문제이다.

🐾 풀이 방식

Queue를 이용하여 풀었다.

현재 Queue 안의 size와 cacheSize를 비교해서 제거하는 것 까지 생각해내는 것이 중요한 듯 싶다.

LRU 알고리즘을 제대로 이해하지 못해서 정말 헤맸었는데 코드 힌트를 보고 다시 공부했다.

코드

import java.util.*;
class Solution {
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;
        if(cacheSize==0) return cities.length*5;    
        Queue<String> cache = new LinkedList<>();
        
        for(String city : cities) {
            String lowCity = city.toLowerCase();
            if(cache.contains(lowCity)) { // 캐시에 있다면
                cache.remove(lowCity);
                cache.add(lowCity);
                answer+=1;
            } else { // 캐시에 없다면
                if(cache.size()==cacheSize) { // 캐시 사이즈가 찼으면
                    cache.poll(); // 캐시 pop
                }
                // 캐시 공간이 여유로우면
                cache.add(lowCity);
                answer+=5;
            }
            
        }
        return answer;
    }
}

🦉 LRU 알고리즘

간단하게 생각하면 되는데 알고리즘에 대한 궁금증이 생겼다.

cacheSize=5, cities={a, b, c, b, d, e, f}; 일때 LRU 알고리즘을 사용하게 되면

절차가 {a}, {a, b}, {a, b, c}로 쌓다가 a를 pop하고 {b, c, b}가 되는지 아니면 {a, b} 두개를 pop하고 {c, b} 부터 되는지가 궁금했다.

▶ Chat GPT에게 알아본 결과 LRU 지식을 잘못 이해한 것이었다.

아싸에게 너무나 감사한 선생님이다..

내가 헷갈리는 부분을 명확히 짚어줬다.

중복 값이 나오면 해당 index 부터 시작하는 것이 아니라 해당 값을 맨 뒤로 이동시키는 것이 관건이다.

참조

참조한 코드