시간복잡도
시간제한: 1초, 메모리: 128MB
- 조카 수 M (1 ~ 1,000,000)
- 과자 수 N (1 ~ 1,000,000)
- 과자의 길이 L (1 ~ 1,000,000,000)
가능한 시간복잡도: O( log scale * M or N)
유형 분석
Goal: 조카 1명에게 줄 수 있는 막대과자의 최대길이
조카수: 4 과자수: 3
과자N개의 길이: [10 10 15]
과자N개의 길이에 대해, 특정 x길이로 나눈 몫들의 합을 count라 하자.
count < 조카수라면, 모든 조카에게 나눠줘야한다는 조건을 만족하지 못하고 무조건 더 작게 잘라야 한다. (※ 모든 조카에게 나누어줘야하기 때문) 아래의 그림을 살펴보면 이해가 될 것이다.
mid 값 이상의 값은 모두 조건을 만족하지 못하는 F A L S E 영역이다. mid값으로 막대를 나눴을 때, 모든 조카에게 나눠주지 못한다면, 더 큰 값으로 막대를 나누면 당연히 모든 조카에게 나눠주지 못할 것이다.
즉, mid값에 대한 count < 조카수라면
right = mid - 1
로 index를 컨트롤하고 탐색 후보군에 대해 마저 탐색을 진행하면 된다.
mid 값 이하의 값은 모두 조건을 만족하는 T R U E 영역이다. mid값으로 막대를 나눴을 때, 모든 조카에게 나눠줄 수 있다면, 더 작은 값으로 막대를 나눠도 당연히 모든 조카에게 나눠줄 수 있을 것이다.
즉, mid값에 대한 count >= 조카라면
result = mid
left = mid + 1
mid값은 정답 후보이므로 result에 등록하고, 후보군을 탐색하기 위해 인덱스를 컨트롤하자.
result로 등록하고, left = mid이 아닌 left = mid + 1을 한 이유는 무한루프를 방지하기 위함이다.
위의 과정을 통해, 파라매트릭 서치가 가능한 조건임을 확인했다.
- [ T T T T T T T T F F F F F F F F] 형태로 정렬된 상태여야만 파라매트릭 서치가 가능하다.
참고로 아래와 같은 힌트들로 파라매트릭 서치를 의심해볼 수 있다.
- Input Size가 크고
- Log scale을 고려해야하고
- 최대 or 최소를 묻고
- 파라매트릭 서치가 가능한 상태일 때
유형: 파라매트릭 서치
시간복잡도: O (log 막대길이 * 과자개수) = O (log 1,000,000,000 * 1,000,000) = O( 9백만 )으로 가능
파라매트릭 서치 설계
if(count(mid) < 조카수) {
right = mid - 1;
} else {
result = mid;
left = mid + 1;
}
코드
import java.io.*;
import java.util.*;
public class Main {
private static int M, N, maxLength;
private static int[] snackLengths;
public static void main(String[] args) throws IOException {
input();
System.out.println(parametricSearch());
}
private static long parametricSearch() {
long left = 1;
long right = maxLength;
long result = 0;
while(left <= right) {
long mid = (left + right) / 2;
if(calculateEatPeopleCount(mid) < M) {
right = mid - 1;
} else {
result = mid;
left = mid + 1;
}
}
return result;
}
private static int calculateEatPeopleCount(long length) {
int count = 0;
for(int snackLength: snackLengths) {
count += snackLength / length;
}
return count;
}
private static void input() throws IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
M = Integer.parseInt(st.nextToken());
N = Integer.parseInt(st.nextToken());
snackLengths = new int[N];
st = new StringTokenizer(br.readLine());
for (int i = 0; i < N; i++) {
snackLengths[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
maxLength = Math.max(maxLength, snackLengths[i]);
}
}
}
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