문제
레스토랑을 운영하던 스카피는 코로나19로 인한 불경기를 극복하고자 메뉴를 새로 구성하려고 고민하고 있습니다.
기존에는 단품으로만 제공하던 메뉴를 조합해서 코스요리 형태로 재구성해서 새로운 메뉴를 제공하기로 결정했습니다. 어떤 단품메뉴들을 조합해서 코스요리 메뉴로 구성하면 좋을 지 고민하던 "스카피"는 이전에 각 손님들이 주문할 때 가장 많이 함께 주문한 단품메뉴들을 코스요리 메뉴로 구성하기로 했습니다.
단, 코스요리 메뉴는 최소 2가지 이상의 단품메뉴로 구성하려고 합니다. 또한, 최소 2명 이상의 손님으로부터 주문된 단품메뉴 조합에 대해서만 코스요리 메뉴 후보에 포함하기로 했습니다.
예를 들어, 손님 6명이 주문한 단품메뉴들의 조합이 다음과 같다면,
(각 손님은 단품메뉴를 2개 이상 주문해야 하며, 각 단품메뉴는 A ~ Z의 알파벳 대문자로 표기합니다.)
1번 손님 | A, B, C, F, G |
2번 손님 | A, C |
3번 손님 | C, D, E |
4번 손님 | A, C, D, E |
5번 손님 | B, C, F, G |
6번 손님 | A, C, D, E, H |
가장 많이 함께 주문된 단품메뉴 조합에 따라 "스카피"가 만들게 될 코스요리 메뉴 구성 후보는 다음과 같습니다.
코스 종류메뉴 구성설명요리 2개 코스 | A, C | 1번, 2번, 4번, 6번 손님으로부터 총 4번 주문됐습니다. |
요리 3개 코스 | C, D, E | 3번, 4번, 6번 손님으로부터 총 3번 주문됐습니다. |
요리 4개 코스 | B, C, F, G | 1번, 5번 손님으로부터 총 2번 주문됐습니다. |
요리 4개 코스 | A, C, D, E | 4번, 6번 손님으로부터 총 2번 주문됐습니다. |
[문제]
각 손님들이 주문한 단품메뉴들이 문자열 형식으로 담긴 배열 orders, "스카피"가 추가하고 싶어하는 코스요리를 구성하는 단품메뉴들의 갯수가 담긴 배열 course가 매개변수로 주어질 때, "스카피"가 새로 추가하게 될 코스요리의 메뉴 구성을 문자열 형태로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해 주세요.
[제한사항]
- orders 배열의 크기는 2 이상 20 이하입니다.
- orders 배열의 각 원소는 크기가 2 이상 10 이하인 문자열입니다.
- 각 문자열은 알파벳 대문자로만 이루어져 있습니다.
- 각 문자열에는 같은 알파벳이 중복해서 들어있지 않습니다.
- course 배열의 크기는 1 이상 10 이하입니다.
- course 배열의 각 원소는 2 이상 10 이하인 자연수가 오름차순으로 정렬되어 있습니다.
- course 배열에는 같은 값이 중복해서 들어있지 않습니다.
- 정답은 각 코스요리 메뉴의 구성을 문자열 형식으로 배열에 담아 사전 순으로 오름차순 정렬해서 return 해주세요.
- 배열의 각 원소에 저장된 문자열 또한 알파벳 오름차순으로 정렬되어야 합니다.
- 만약 가장 많이 함께 주문된 메뉴 구성이 여러 개라면, 모두 배열에 담아 return 하면 됩니다.
- orders와 course 매개변수는 return 하는 배열의 길이가 1 이상이 되도록 주어집니다.
[입출력 예]
orders | course | result |
["ABCFG", "AC", "CDE", "ACDE", "BCFG", "ACDEH"] | [2,3,4] | ["AC", "ACDE", "BCFG", "CDE"] |
["ABCDE", "AB", "CD", "ADE", "XYZ", "XYZ", "ACD"] | [2,3,5] | ["ACD", "AD", "ADE", "CD", "XYZ"] |
["XYZ", "XWY", "WXA"] | [2,3,4] | ["WX", "XY"] |
문제를 이해하는 것부터 굉장히 오래 걸렸던 문제이다.
결국은 course의 개수만큼의 음식 조합을 모조리 찾아야하는 문제이기 때문에,
파이썬의 combination 모듈을 사용하거나 DFS를 사용하여 course개의 모든 조합을 찾아내서
몇개인지 전부 저장해놓고 가장 최대 개수를 가지고 있는 조합을 return 해주면 된다.
결국 중요했던 것은 문제를 보고 '이건 모든 경우의 수를 다 세보아야한다' -> '모든 조합을 다 구해야 한다' ->'DFS' 의 사고과정을 갖는 것이고, 이를 생각만 했어도 반 이상 푼것이라고 생각한다.
dfs를 모든 orders 그리고 모든 course에 대하여 돌려야해서 시간복잡도가 걸리지 않을까 생각이 들 수도 있는데, 그만큼 course와 orders의 길이가 짧으므로 상관이 없다.
자세한 사항은 코드!
def solution(orders, course):
answer = []
big = dict()
for c in course:
big[c] = 0
def dfs(depth,M,st,order,s):
nonlocal dic
if depth == M:
st = "".join(sorted(st))
try:
dic[st] += 1
except:
dic[st] = 1
big[M] = max(big[M],dic[st])
for i in range(s,len(order)):
if not visited[i]:
visited[i] = True
temp = st +order[i]
dfs(depth+1,M,temp,order,i+1)
visited[i] = False
dic = dict()
visited = [False for _ in range(10)]
for o in orders:
for c in course:
visited = [False for _ in range(10)]
dfs(0,c,"",o,0)
for c in course:
for key in dic.keys():
if len(key) == c:
if dic[key] == big[c] and big[c] > 1:
answer.append(key)
print(big)
answer.sort()
return answer
난 combinations를 쓰는 것을 개인적으로 비추한다. 언제든 사용 금지 당할 수도 있고, DFS를 연습할 수 있기 때문에 주로 DFS로 조합을 구하는 것을 추천한다.✅
난 주로 인덱스로 string 값이 필요한 경우엔 dict 자료 구조를 선호하는데, 다른 방법도 있는지 잘 모르겠다🙄
질문 및 개선 사항은 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다!!
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