20-Fnhid

[Fnhid]

🔗 문제 링크

강의실

✔️ 소요된 시간

할 만 해 보였지만 이런 문제가 익숙하지 않아서 그런지
아이디어를 떠올리기가 쉽지 않네요,,

40분 쯤에 구글링으로 힌트를 얻어 총 1시간 소요하여 해결했습니다.

문제 아이디어를 잘못 생각해서 삽질을 오래 했습니다

ㅠㅠ

✨ 수도 코드

강의의 개수가 주어지고,
각 강의의 인덱스, 시작 시간, 종료 시간이 주어집니다.

이 때 강의를 겹치지 않게 강의실을 배정하려면 최소 몇 개의 강의실을 배정해야 하는지 알아내는 문제입니다.

먼저 강의를 시작 시간이 빠른 순으로 정렬합니다.

우선순위 큐

우선순위 큐에서 각 원소는 우선순위를 가지는데,
우선순위가 높은 원소가 먼저 처리됩니다.
보통 힙으로 구현합니다.
이 문제의 경우, 우선순위 큐에서 '가장 빨리 비는 강의실'를 먼저 빼야 하기 때문에
강의들의 종료 시간을 우선순위 큐로 관리하고,
종료 시간이 빠른 강의를 우선순위를 높게 둡니다. (종료 시간을 기준으로 최소 힙을 사용합니다.)

정렬된 순서대로 강의를 우선순위 큐에 삽입하는데, (삽입할 강의를 L, 우선순위 큐의 top에 있는 강의를 T라 하겠습니다)

이 때 만약 T의 종료 시간이 L의 시작 시간과 같거나 앞에 있으면, 같은 강의실을 사용할 수 있으므로 top을 pop해 줍니다.

이후 L의 종료 시간을 새로 push합니다.

이를 반복하면, 강의가 들어올 때 마다 필요한 강의실의 수를 알 수 있습니다.

바로 우선순위 큐의 원소의 개수입니다.

따라서, 우선순위 큐의 원소의 개수의 최댓값을 구하면 문제를 해결할 수 있습니다.

📚 새롭게 알게된 내용

우선순위 큐같은 자료구조는 배웠는데도 아직 활용하기 어렵네요.. 더 많이 풀어보면서 익숙해져 보겠습니다.

[dohyeondol1]

똑같거나 비슷비슷한 문제들을 몇번 풀어봐서 금방 해결할 수 있었습니다.
처음이라면 저도 시간이 꽤 걸렸을 것 같네요..

문제에서 강의 시간의 범위를 0이상 10억 이하의 정수로 주었고,
int가 약 +20억 ~ -20억 크기의 정수자료형을 다룰 수 있으므로 굳이 long long을 사용하지 않고도 해결할 수 있습니다.

강의들의 시작시간과 종료시간을 비교하는 반복문은 C++17부터 지원하는 구조적 바인딩(Structured binding) 을 사용하여 구조체 없이 해결하였습니다.
저도 배운지 얼마 안되어서(여기서 배웠습니다!!) 생각날 때 마다 써먹어보는중입니다 ㅎㅎ

전체 로직은 동일한 것 같네용.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main() {
    cin.tie(nullptr)->sync_with_stdio(false);

    int N;
    cin >> N;
    vector<pair<int, int>> lectures;
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        int lectureNumber, start, end;
        cin >> lectureNumber >> start >> end;
        lectures.push_back({start, end});
    }

    sort(lectures.begin(), lectures.end());

    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;

    int answer = 0;
    for(auto [start, end] : lectures) {
        while(!pq.empty() && pq.top() <= start) {
            pq.pop();
        }
        pq.push(end);
        answer = max(answer, (int)pq.size());
    }

    cout << answer << '\n';
    return 0;
}

[dohyeondol1]

<algorithm> 라이브러리를 사용한 경우,
두 인자를 비교하여 최댓값과 최솟값을 반환하는 max() 와 min() 함수를 제공해주기때문에
커스텀 함수 선언 없이 사용할 수 있습니다. 편리해용 ㅎㅎ

참고로 max()함수의 내부 코드 구조가 유현님이 선언하신 커스텀 함수와 동일합니다 ㅋㅋㅋ

[Fnhid]

오호 구조적 바인딩이라는 문법이 있군요..!!! 유용한 것 같네요

저도 다음에 써 보도록 하겠습니다.

+ 요즘 정신이 없어서.. int 범위가 헷갈리는 지경에 이르렀네요..ㅋㅋㅋㅋ 수정하겠습니다🫠

[froglike6]

우선순위 큐를 사용하는 다른 문제를 풀어본 적 있어서, 그 코드를 살펴보며 기억을 되짚어보며 이 문제를 빠르게 해결해봤습니다. 시작 시간을 기준으로 정렬 후 heap[0]<=start이면 그 강의실을 재사용하고, 아니면 새 강의실을 사용하는 방식으로 이 문제를 해결했습니다.

import sys, heapq
input = sys.stdin.readline

n = int(input())
lecture = []
for _ in range(n):
    a,b,c = map(int,input().split())
    lecture.append((a,b,c))
lecture.sort(key=lambda x:x[1])
heap=[]
for _, start, end in lecture:
    if heap and heap[0]<=start:
        heapq.heappop(heap)
    heapq.heappush(heap, end)
print(len(heap))

[hadongun]

음오아ㅖ
어디서 본 문제 같은데.. 기억이 잘 안나서 이것저것 참고했습니다..!

우선순위 큐를 배웠지만 이런식으로 사용할 수 있다는게 참 신기하네요
여러 부분들을 접하면서 좀 익숙해져서 활용 능력을 키워보도록 하겠습니다!~

import sys
import heapq
input = sys.stdin.readline

n = int(input())
lecture = []
for _ in range(n):
    x, y, z = map(int, input().split())
    lecture.append((x, y, z))
lecture.sort(key = lambda x: x[1])

heap = []
time = 0

for lec in lecture:
    start = lec[1]
    end = lec[2]

    if heap and heap[0] <= start:
        heapq.heappop(heap)

    heapq.heappush(heap, end)

print(len(heap))