6-kangrae-jo

[kangrae-jo]

🔗 문제 링크

단속카메라

✔️ 소요된 시간

1h 12m

✨ 수도 코드

Greedy?

이번 문제 유형은 Greedy입니다. 처음 소개하는 유형이니 조금 자세히 설명해보겠습니다.

저번에 저희가 대면 미팅 때 'BruteForce와 Greedy가 어떤 차이가 있는지',
'Greedy에서 진화하면 DP인가?' 라는 의문을 가졌었죠.

Greedy는 부분의 최적해가 전체의 최적해가 되는 문제에서 사용할 수 있는 방법입니다.
BruteForce, DP와는 완전 다른 접근 방식을 가지네요.

Brute Force와는 완전히 다른 접근 방식으로, Brute Force는 가능한 모든 경우를 탐색하여 최적해를 찾는 반면, Greedy는 매 선택에서 즉각적으로 최선의 선택을 하여 최적해를 도출합니다.

DP는 문제를 더 작은 하위 문제로 나누고, 각 하위 문제의 최적해를 저장하고 재사용하여 최적해를 찾는 방법입니다.
memorization을 통해 중복 계산을 줄이기 때문에 BruteForce보다 효율적입니다.

처음 풀이

처음에는 제가 이전에 설명한 encode&decode를 통해 누적합을 하고,
최대 값을 가지는 부분이 몇 군데인지를 구하는 방법으로 해결하려고 했습니다.

문제에서 제시한 예시를 이 방법대로 해보면 2개 구간이 나와 답이 2가 됩니다.

그럴싸하쥬?

근데 이 방법에는 오류가 있습니다.
겹치지 않고 떨어져있는 구간은 1인데, 최대로 겹치는 구간만 센다면 그곳에는 카메라를 설치할 수 없게 된다는 것입니다.

정답 풀이

그렇게 요리조리 생각해보다가 예전에 알고리즘 수업을 들었을때 Greedy예제가 생각났습니다.
일이 시작하는 시간, 끝나는 시간을 기준으로하는 선택을 하며 최적해를 찾는 문제였는데, 자세히 설명하지는 않겠습니다.

어쨌든 중요한 점은 이 문제도 시작점, 끝점이 있다는 것입니다.
근데 도저히 이 문제에 적용하지는 못하겠어서.. 서칭했습니다. (요즘 시원하게 푸는 문제가 없는 것 같네요.)

정답 풀이는 다음과 같습니다.

1. 시작점 기준으로 routes 정렬
2. routes에서 하나씩 꺼내며 비교 연산
2-1. 만약 현재 구간의 끝보다 직후 구간의 시작이 더 큰 경우 
     = 카메라 설치, 직후 구간의 끝을 현재구간의 끝으로 설정
2-2. 만약 현재 구간의 끝이 직후 구간의 끝 보다 큰 경우
     = 현재 구간의 끝을 직후 구간의 끝으로 설정

수도코드를 보면 조금 이해가 어려울 수 도 있습니다.
저도 이해가 안돼서 직접 그림을 그려가면서 비교해보니 위 로직이 맞더라고요.

Greedy는 로직짜는게 전부라고 생각하는데,
한 45분만에 답을 봐버렸네요...
다음에는 적어도 1시간은 고민해봐야겠습니다...

📚 새롭게 알게된 내용

Greedy, BruteForce, DP를 이해했습니다.
실전 문제에서 유형을 구분해서 주는 경우는 없지만, 알아두면 적당할 때 잘 쓸 수 있을 것 같네요.

그리고 고수님들 코드를 보니까 in을 기준으로 정렬하지 않고 out을 기준으로 정렬해서 조건문 하나를 줄여버리더라고요.
다음에는 저도 compare을 잘 활용해보고 싶었습니다.

[wnsmir]

def solution(routes):
    # 1. 차량의 경로를 진출 지점 기준으로 정렬
    routes.sort(key=lambda x: x[1])  #오름차순 정렬

    cameras = 0
    last_camera = -30001  # 초기값

    # 2. 차량의 경로를 순회하며 카메라 설치
    for route in routes:
        if last_camera < route[0]:
            # 현재 차량 경로를 커버하지 못하면 새로운 카메라 설치
            cameras += 1
            last_camera = route[1]  # 현재 차량의 진출 지점에 카메라 설치

    return cameras

먼저 차량의 진출 지점을 기준으로 오름차순 정렬합니다. 오름차순으로 가장 빨리 도로를 빠져나가는 차량부터 처리할 수 있도록 합니다.

이를 통해 최대한 많은 차량을 적은 카메라로 커버할 수 있습니다. 이후 정렬된 차량의 경로를 순회하며 이전에 설치된 카메라가 현재 차량의 경로를 커버할 수 있는지 체크합니다.

만약 이전 카메라로 커버가 불가능하면 새로운 카메라를 설치하고, 그 위치를 해당 차량의 진출 지점으로 업데이트합니다. 이 과정은 차량 경로를 하나씩 처리하며, 차량의 진출 지점을 기준으로 새로운 카메라를 설치하는 그리디 방식입니다.

초기 카메라 위치를 차량 경로의 범위를 벗어난 값으로 설정하여 첫 번째 차량의 경로를 커버하지 않는 상태로 시작하는 것이 문제를 간결하게 해결하는 데 중요한 킥입니다.