4. 프로그래머스 - 기능 개발

문제 설명

프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다.

또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다.

먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 progresses와 각 작업의 개발 속도가 적힌 정수 배열 speeds가 주어질 때 각 배포마다 몇 개의 기능이 배포되는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

 

제한 사항

• 작업의 개수(progresses, speeds배열의 길이)는 100개 이하입니다.
• 작업 진도는 100 미만의 자연수입니다.
• 작업 속도는 100 이하의 자연수입니다.
• 배포는 하루에 한 번만 할 수 있으며, 하루의 끝에 이루어진다고 가정합니다. 예를 들어 진도율이 95%인 작업의 개발 속도가 하루에 4%라면 배포는 2일 뒤에 이루어집니다.

입출력 예

 

입출력 예 설명

입출력 예 #1
첫 번째 기능은 93% 완료되어 있고 하루에 1%씩 작업이 가능하므로 7일간 작업 후 배포가 가능합니다.
두 번째 기능은 30%가 완료되어 있고 하루에 30%씩 작업이 가능하므로 3일간 작업 후 배포가 가능합니다. 하지만 이전 첫 번째 기능이 아직 완성된 상태가 아니기 때문에 첫 번째 기능이 배포되는 7일째 배포됩니다.
세 번째 기능은 55%가 완료되어 있고 하루에 5%씩 작업이 가능하므로 9일간 작업 후 배포가 가능합니다.

따라서 7일째에 2개의 기능, 9일째에 1개의 기능이 배포됩니다.

입출력 예 #2
모든 기능이 하루에 1%씩 작업이 가능하므로, 작업이 끝나기까지 남은 일수는 각각 5일, 10일, 1일, 1일, 20일, 1일입니다. 어떤 기능이 먼저 완성되었더라도 앞에 있는 모든 기능이 완성되지 않으면 배포가 불가능합니다.

따라서 5일째에 1개의 기능, 10일째에 3개의 기능, 20일째에 2개의 기능이 배포됩니다.

 

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문제에 주어진 기능의 개발 속도는 모두 다르며, 뒤의 기능은 앞의 기능이 배포될 때 함께 배포되어야 한다는 조건이 있다.

작업 순서는 유지하되, 앞의 기능이 뒤의 기능보다 먼저 완료되어야 한다.

위와 같이 각 speeds에 맞게 더해준 후 add하는 방식으로 진행하면서 선행 작업이 완료되지 않았을 때 먼저 완료된 후 작업을 따로 보관하면 문제를 풀 수 있겠지만 실제 효율성 및 구현을 생각했을 때는 조금 다른 방법이 필요할 것 같다.

 

각 기능의 배포 예정일을 미리 구했다가 배포일이 되었을 대 몇 개의 작업이 완료되었는지 보면 될 것 같다.

1. 각 작업의 배포 가능일을 구한다.

2. 작업을 진행하며 배포 가능일이 첫 번째 작업일보다 빠른 작업들은 함께 배포한다.

3. 첫 번째 작업의 배포 가능일보다 늦은 작업이 나오면, 2단계와 유사하게 해당 작업의 배포일을 기준으로 뒤의 작업들을 배포한다. 이를 모든 작업이 완료될 때까지 반복하면 된다.

 

알고리즘 코드

import java.util.Queue;
import java.util.ArrayDeque;

class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
        Queue<Integer> answer = new ArrayDeque<>();
        
        int n = progresses.length;
        
        int[] daysLeft = new int[n];
        
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            daysLeft[i] = (int) Math.ceil((100.0 - progresses[i]) / speeds[i]);
        }
        
        int count = 0;
        int maxDay = daysLeft[0];
        
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            if(daysLeft[i] <= maxDay) {
                count++;
            }else {
                answer.add(count);
                count = 1;
                maxDay = daysLeft[i];
            }
        }
        
        answer.add(count);
        return answer.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();

    }
}

 

시간 복잡도 분석

N은 progresses의 길이이고, daysLeft 배열을 생성하기 위한 시간 복잡도는 O(N), daysLeft의 각 요소를 한 번씩 순회할 때의 시간 복잡도는 O(N)이므로 최종 시간 복잡도는 O(N)이다.