✏️ 문제 설명
명함 지갑을 만드는 회사에서 지갑의 크기를 정하려고 합니다. 다양한 모양과 크기의 명함들을 모두 수납할 수 있으면서, 작아서 들고 다니기 편한 지갑을 만들어야 합니다. 이러한 요건을 만족하는 지갑을 만들기 위해 디자인팀은 모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 조사했습니다.
아래 표는 4가지 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타냅니다.
| 명함 번호 | 가로 길이 | 세로 길이 |
| 1 | 60 | 50 |
| 2 | 30 | 70 |
| 3 | 60 | 30 |
| 4 | 80 | 40 |
가장 긴 가로 길이와 세로 길이가 각각 80, 70이기 때문에 80(가로) x 70(세로) 크기의 지갑을 만들면 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 하지만 2번 명함을 가로로 눕혀 수납한다면 80(가로) x 50(세로) 크기의 지갑으로 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 이때의 지갑 크기는 4000(=80 x 50)입니다.
모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타내는 2차원 배열 sizes가 매개변수로 주어집니다. 모든 명함을 수납할 수 있는 가장 작은 지갑을 만들 때, 지갑의 크기를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
✏️ 제한사항
sizes의 길이는 1 이상 10,000 이하입니다.
sizes의 원소는 [w, h] 형식입니다.
w는 명함의 가로 길이를 나타냅니다.
h는 명함의 세로 길이를 나타냅니다.
w와 h는 1 이상 1,000 이하인 자연수입니다.
✏️ 입출력 예
| sizes | result |
| [[60, 50], [30, 70], [60, 30], [80, 40]] | 4000 |
| [[10, 7], [12, 3], [8, 15], [14, 7], [5, 15]] | 120 |
| [[14, 4], [19, 6], [6, 16], [18, 7], [7, 11]] | 133 |
✏️ 입출력 예 설명
- 입출력 예 #1
문제 예시와 같습니다.
- 입출력 예 #2
명함들을 적절히 회전시켜 겹쳤을 때, 3번째 명함(가로: 8, 세로: 15)이 다른 모든 명함보다 크기가 큽니다. 따라서 지갑의 크기는 3번째 명함의 크기와 같으며, 120(=8 x 15)을 return 합니다.
- 입출력 예 #3
명함들을 적절히 회전시켜 겹쳤을 때, 모든 명함을 포함하는 가장 작은 지갑의 크기는 133(=19 x 7)입니다.
✏️ 내가 작성한 코드
def solution(sizes):
biglist = list()
smalllist = list()
# sizes에서 원소 하나씩 가져와(원소=배열) 그 원소에서 큰값과 작은값을 서로 다른 리스트에 각각 담아줌
for i in sizes:
biglist.append(max(i))
smalllist.append(min(i))
# 각 리스트에서 가장 큰 값 가져와 곱해주면됨
return max(biglist)*max(smalllist)
✏️ 참고
명함들이 '회전'될 수 있다는 것을 명심해야한다.
예를 들어 가로 6 세로 16 명함 지갑은 가로 17, 세로 7 명함 지갑에 '회전'시켜서 들어갈 수 있다.
따라서 주어진 배열의 원소(가로,세로 배열)들을 큰값,작은값으로 두고 생각해봐야한다.
가로 6, 세로 16 -> (16,6) 이렇게 생각하기!
[[14,4],[19,6],[6,16],[18,7],[7,11]]
만약 이렇게 배열이 주어진다면,
[[14,4],[19,6],[16,6],[18,7],[11,7]]
이렇게 바꿔서 생각해볼 수 있고
모든 명함을 수납하기 위해선 0인덱스 자리에서 가장 큰 수(19)와 1인덱스 자리에서 가장 큰 수(7)를 곱하면된다 -> 19*7
'알고리즘 문제풀이 > 프로그래머스' 카테고리의 다른 글
| [프로그래머스][python][해시]전화번호 목록 문제 (0) | 2023.04.19 |
|---|---|
| [프로그래머스][python][해시]완주하지 못한 선수 문제 (0) | 2023.04.19 |
| [프로그래머스][python][정렬]가장 큰 수 문제 (1) | 2023.04.13 |
| [프로그래머스][python][정렬] H-Index 문제 (0) | 2023.04.12 |
| [프로그래머스][python][힙(Heap)] 더 맵게 문제 (0) | 2023.04.12 |