문제
해설
전형적인 이진 탐색 & 파라메트릭 서치(Parametric Search) 유형의 문제
- 절단기 높이(탐색 범위)는 1부터 10억까지 정수 → 이진 탐색(순차 탐색은 시간 초과)
* 파라메트릭 서치(Parametric Search)
- 최적화 문제를 결정 문제(yes or no)로 바꾸어 해결하는 기법
- '원하는 조건을 만족하는 가장 알맞은 값 찾는 문제'에 주로 사용
ex) 범위 내에서 조건을 만족하는 가장 큰 값을 찾으라는 최적화 문제 → 이진 탐색으로 결정 문제 해결하며 범위 좁힘
* 풀이 아이디어
- 적절한 높이를 찾을 때까지 절단기의 높이 H를 반복해서 조정
- '현재 이 높이로 자르면 조건을 만족할 수 있는가?'를 확인
- 조건의 만족 여부(yes or no)에 따라서 탐색 범위 좁혀서 해결
- 이진 탐색을 반복하여 답을 도출
- 중간점의 값은 시간이 지날수록 '최적화된 값'을 찾음
- 과정을 반복하면서 '잘린 떡 길이'가 '필요한 떡 길이'보다 크거나 같을 때마다 결괏값을 중간점(MID) 값으로 갱신
- 파라메트릭 서치 문제 유형은 이진 탐색을 재귀적으로 구현하지 않고, 반복문을 이용해 구현하면 더 간결
풀이
# 변수 : N 떡의 개수, M 요청 떡 길이, array 개별 떡 높이
# 떡의 개수(N)와 요청한 떡의 길이(M)을 입력받기
n, m = list(map(int, input().split(' ')))
# 각 떡의 개별 높이 정보를 입력받기
array = list(map(int, input().split()))
# 이진 탐색을 위한 시작점과 끝점 설정
start = 0
end = max(array)
# 이진 탐색 수행(반복적)
result = 0
while(start <= end):
total = 0
mid = (start + end) // 2
for x in array:
# 잘랐을 때의 떡의 양 계산
if x > mid:
total += x - mid
# 떡의 양이 부족한 경우 더 많이 자르기(왼쪽 부분 탐색)
if total < m:
end = mid - 1
# 떡의 양이 충분한 경우 덜 자르기(오른쪽 부분 탐색)
else:
result = mid # 최대한 덜 잘랐을 때가 정답이므로, 여기에서 result에 기록
start = mid + 1
# 정답 출력
print(result)
해석
변수 : N 떡의 개수, M 요청 떡 길이, array 개별 떡 높이
1. N 떡의 개수, M 요청 떡 길이, array 개별 떡 높이 입력받기
2. 이진 탐색을 위한 시작점, 끝점 설정
----------- 이진 탐색 -----------
ㄴ 반복문, start > end 이면 종료
3. 중간점을 구함
4. 잘린 떡의 길이 계산 : 반복문, array[x] - 중간점
5. 시작점 or 끝점 업데이트
ㄴ 떡의 양 부족 : 왼쪽 부분 탐색
ㄴ 떡의 양 충분 : 정답 업데이트, 오른쪽 부분 탐색
------------------------------------
6. 정답 출력
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