프로그래머스 위클리 챌린지 4주차 “직업군 추천하기” 문제를 풀어보았습니다.

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문제 설명

개발자가 사용하는 언어와 언어 선호도를 입력하면 그에 맞는 직업군을 추천해주는 알고리즘을 개발하려고 합니다.

아래 표는 5개 직업군 별로 많이 사용하는 5개 언어에 직업군 언어 점수를 부여한 표입니다.

점수 SI CONTENTS HARDWARE PORTAL GAME
5 JAVA JAVASCRIPT C JAVA C++
4 JAVASCRIPT JAVA C++ JAVASCRIPT C#
3 SQL PYTHON PYTHON PYTHON JAVASCRIPT
2 PYTHON SQL JAVA KOTLIN C
1 C# C++ JAVASCRIPT PHP JAVA

예를 들면, SQL의 SI 직업군 언어 점수는 3점이지만 CONTENTS 직업군 언어 점수는 2점입니다. SQL의 HARDWARE, PORTAL, GAME 직업군 언어 점수는 0점입니다.

직업군 언어 점수를 정리한 문자열 배열 table, 개발자가 사용하는 언어를 담은 문자열 배열 languages, 언어 선호도를 담은 정수 배열 preference가 매개변수로 주어집니다. 개발자가 사용하는 언어의 언어 선호도 x 직업군 언어 점수의 총합이 가장 높은 직업군을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 총합이 같은 직업군이 여러 개일 경우, 이름이 사전 순으로 가장 빠른 직업군을 return 해주세요.

제한사항

  • table의 길이 = 5
    • table의 원소는 "직업군 5점언어 4점언어 3점언어 2점언어 1점언어"형식의 문자열입니다. 직업군, 5점언어, 4언어, 3점언어, 2점언어, 1점언어는 하나의 공백으로 구분되어 있습니다.
    • table은 모든 테스트케이스에서 동일합니다.
  • 1 ≤ languages의 길이 ≤ 9
    • languages의 원소는 "JAVA", "JAVASCRIPT", "C", "C++" ,"C#" , "SQL", "PYTHON", "KOTLIN", "PHP" 중 한 개 이상으로 이루어져 있습니다.
    • languages의 원소는 중복되지 않습니다.
  • preference의 길이 = languages의 길이
    • 1 ≤ preference의 원소 ≤ 10
  • preference의 i번째 원소는 languages의 i번째 원소의 언어 선호도입니다.
  • return 할 문자열은 "SI", "CONTENTS", "HARDWARE", "PORTAL", "GAME" 중 하나입니다.

입출력 예

table languages preference result
[“SI JAVA JAVASCRIPT SQL PYTHON C#”, “CONTENTS JAVASCRIPT JAVA PYTHON SQL C++”, “HARDWARE C C++ PYTHON JAVA JAVASCRIPT”, “PORTAL JAVA JAVASCRIPT PYTHON KOTLIN PHP”, “GAME C++ C# JAVASCRIPT C JAVA”] [“PYTHON”, “C++”, “SQL”] [7, 5, 5] “HARDWARE”
[“SI JAVA JAVASCRIPT SQL PYTHON C#”, “CONTENTS JAVASCRIPT JAVA PYTHON SQL C++”, “HARDWARE C C++ PYTHON JAVA JAVASCRIPT”, “PORTAL JAVA JAVASCRIPT PYTHON KOTLIN PHP”, “GAME C++ C# JAVASCRIPT C JAVA”] [“JAVA”, “JAVASCRIPT”] [7, 5] “PORTAL”

입출력 예 설명

입출력 예 #1

각 직업군 별로 점수를 계산해보면 아래와 같습니다.

아래 사진은 개발자 언어 선호도 나타낸 표입니다.

https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/files/production/9a711ad6-4a8e-4028-b100-0280a4e3a7dd/tc1_preference.PNG

아래 사진은 개발자가 선호하는 언어의 직업군 언어 점수를 나타낸 표입니다.

https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/files/production/1ef5a88a-8109-415d-b611-a6320410b1e1/tc1_score.PNG

따라서 점수 총합이 41로 가장 높은 "HARDWARE"를 return 해야 합니다.

입출력 예 #2

각 직업군 별로 점수를 계산해보면 아래와 같습니다.

아래 사진은 개발자 언어 선호도 나타낸 표입니다.

https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/files/production/e49d818b-938a-4cc3-8d2a-27783f2e1af5/tc2_preference.PNG

아래 사진은 개발자가 선호하는 언어의 직업군 언어 점수를 나타낸 표입니다.

https://grepp-programmers.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/files/production/0624156e-e1d3-4299-b554-470815322a79/tc2_score.PNG

점수 총합이 55로 가장 높은 직업군은 “SI” 와 “PORTAL”입니다.

따라서 사전 순으로 먼저 오는

"PORTAL"

을 return 해야 합니다.

Solution

[문제 이해]

  • 입력되는 직군별 언어에 대한 점수 할당
  • 언어별 총점 계산
  • 정렬을 통해 결론 도출
  • 점수가 같을 경우 언어의 알파벳 오름차순

마지막 점수가 같을 경우 언어의 알파벳 오름차순 만 조심하면 풀이 자체는 간단했습니다.

이해한 내용을 바탕으로 코드를 작성했습니다.

[1차 풀이 코드]

from collections import Counter, defaultdict

def solution(table, languages, preference):
    # 직군별 언어 점수를 할당하기 위한 변수
    setTable = defaultdict(dict)
    # 선호도 점수 할당
    setLang = {l: score for l, score in zip(languages, preference)}
    # 직군별 언어 점수를 할당
    for row in table:
        data = row.split()
        setTable[data[0]]
        for i, col in enumerate(data[1:]):
            setTable[data[0]][col] = 5 - i

    # 직군별 점수 계산을 위한 변수
    job_score = {}
    # 직군별 점수 계산
    for job in setTable:
        overlap = Counter(setTable[job].keys()) + Counter(languages)
        scores = 0
        for lang in overlap:
            if overlap[lang] == 2:
                scores += (setLang[lang] * setTable[job][lang])
        else:
            job_score[job] = scores

    # lambda x의 정렬 기준 
    # -x[1]: 점수별 오름차순 정렬 -> 마이너스를 붙여 역으로 내림차순 정렬됨
    # x[0]: 알파벳별 오름차순 정렬
    answer = sorted(job_score.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))[0][0]
    return answer

[여담]

3주차 문제의 비해 난이도가 굉장히 낮아졌다고 생각했습니다.

이번 문제는 풀이 시간 단축에 중점을 두고 풀었습니다.

하지만 생각했던 것 보다는 조금 지체됐습니다.

그리고 효율성을 위해 최적화를 한 번 진행해봤습니다.

[최적화 코드]

def solution(table, languages, preference):
    # 직군별 점수 계산을 위한 변수
    job_score = {}
    for row in table:
        data = row.split()
        # dictionary 자료형에 key 값으로 직군 할당, value는 0으로 초기화
        job_score[data[0]] = 0
        for lang, score in zip(languages, preference):
            # 직군별 점수 계산
            if lang in data:
                job_score[data[0]] += (6 - data.index(lang)) * score

    # 위와 동일
    # -x[1]: 점수별 오름차순 정렬 -> 마이너스를 붙여 역으로 내림차순 정렬됨
    # x[0]: 알파벳별 오름차순 정렬
    answer = sorted(job_score.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))[0][0]
    return answer

처리 시간도 아주 짧게 나온 최적화 코드였습니다.

처리 시간 비교를 위해서 하단에 1 - (처리 시간) 결과도 첨부했습니다.

Result