[2021 카카오] 순위 검색

  • 2021 카카오 블라인드 공채 코딩테스트 순위 검색 문제 풀이입니다.
  • 본 문제는 프로그래머스 홈페이지에서 직접 풀어볼 수 있습니다.

순위 검색 문제 설명

[본 문제는 정확성과 효율성 테스트 각각 점수가 있는 문제입니다.]

카카오는 하반기 경력 개발자 공개채용을 진행 중에 있으며 현재 지원서 접수와 코딩테스트가 종료되었습니다. 이번 채용에서 지원자는 지원서 작성 시 아래와 같이 4가지 항목을 반드시 선택하도록 하였습니다.

  • 코딩테스트 참여 개발언어 항목에 cpp, java, python 중 하나를 선택해야 합니다.
  • 지원 직군 항목에 backend와 frontend 중 하나를 선택해야 합니다.
  • 지원 경력구분 항목에 junior와 senior 중 하나를 선택해야 합니다.
  • 선호하는 소울푸드로 chicken과 pizza 중 하나를 선택해야 합니다.

인재영입팀에 근무하고 있는 니니즈는 코딩테스트 결과를 분석하여 채용에 참여한 개발팀들에 제공하기 위해 지원자들의 지원 조건을 선택하면 해당 조건에 맞는 지원자가 몇 명인 지 쉽게 알 수 있는 도구를 만들고 있습니다.

예를 들어, 개발팀에서 궁금해하는 문의사항은 다음과 같은 형태가 될 수 있습니다.

코딩테스트에 java로 참여했으며, backend 직군을 선택했고, junior 경력이면서, 소울푸드로 pizza를 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 50점 이상 받은 지원자는 몇 명인가?

물론 이 외에도 각 개발팀의 상황에 따라 아래와 같이 다양한 형태의 문의가 있을 수 있습니다.

  • 코딩테스트에 python으로 참여했으며, frontend 직군을 선택했고, senior 경력이면서, 소울푸드로 chicken을 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 100점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
  • 코딩테스트에 cpp로 참여했으며, senior 경력이면서, 소울푸드로 pizza를 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 100점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
  • backend 직군을 선택했고, senior 경력이면서 코딩테스트 점수를 200점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
  • 소울푸드로 chicken을 선택한 사람 중 코딩테스트 점수를 250점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?
  • 코딩테스트 점수를 150점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?

즉, 개발팀에서 궁금해하는 내용은 다음과 같은 형태를 갖습니다.

* [조건]을 만족하는 사람 중 코딩테스트 점수를 X점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?

[문제]

지원자가 지원서에 입력한 4가지의 정보와 획득한 코딩테스트 점수를 하나의 문자열로 구성한 값의 배열 info, 개발팀이 궁금해하는 문의조건이 문자열 형태로 담긴 배열 query가 매개변수로 주어질 때,

각 문의조건에 해당하는 사람들의 숫자를 순서대로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해 주세요.

[제한사항]

  • info 배열의 크기는 1 이상 50,000 이하입니다.

  • info 배열 각 원소의 값은 지원자가 지원서에 입력한 4가지 값과 코딩테스트 점수를 합친 “개발언어 직군 경력 소울푸드 점수” 형식입니다.

    • 개발언어는 cpp, java, python 중 하나입니다.
    • 직군은 backend, frontend 중 하나입니다.
    • 경력은 junior, senior 중 하나입니다.
    • 소울푸드는 chicken, pizza 중 하나입니다.
    • 점수는 코딩테스트 점수를 의미하며, 1 이상 100,000 이하인 자연수입니다.
    • 각 단어는 공백문자(스페이스 바) 하나로 구분되어 있습니다.
  • query 배열의 크기는 1 이상 100,000 이하입니다.

  • query의 각 문자열은 “[조건] X” 형식입니다.

    • [조건]은 “개발언어 and 직군 and 경력 and 소울푸드” 형식의 문자열입니다.
    • 언어는 cpp, java, python, - 중 하나입니다.
    • 직군은 backend, frontend, - 중 하나입니다.
    • 경력은 junior, senior, - 중 하나입니다.
    • 소울푸드는 chicken, pizza, - 중 하나입니다.
    • ‘-’ 표시는 해당 조건을 고려하지 않겠다는 의미입니다.
    • X는 코딩테스트 점수를 의미하며 조건을 만족하는 사람 중 X점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인 지를 의미합니다.
    • 각 단어는 공백문자(스페이스 바) 하나로 구분되어 있습니다.
    • 예를 들면, “cpp and - and senior and pizza 500"은 “cpp로 코딩테스트를 봤으며, 경력은 senior 이면서 소울푸드로 pizza를 선택한 지원자 중 코딩테스트 점수를 500점 이상 받은 사람은 모두 몇 명인가?“를 의미합니다.

[입출력 예]

info query result
[“java backend junior pizza 150”,“python frontend senior chicken 210”,“python frontend senior chicken 150”,“cpp backend senior pizza 260”,“java backend junior chicken 80”,“python backend senior chicken 50”] [“java and backend and junior and pizza 100”,“python and frontend and senior and chicken 200”,“cpp and - and senior and pizza 250”,"- and backend and senior and - 150”,"- and - and - and chicken 100”,"- and - and - and - 150”] [1,1,1,1,2,4]

입출력 예에 대한 설명

지원자 정보를 표로 나타내면 다음과 같습니다.

언어 직군 경력 소울 푸드 점수
java backend junior pizza 150
python frontend senior chicken 210
python frontend senior chicken 150
cpp backend senior pizza 260
java backend junior chicken 80
python backend senior chicken 50
  • "java and backend and junior and pizza 100" : java로 코딩테스트를 봤으며, backend 직군을 선택했고 junior 경력이면서 소울푸드로 pizza를 선택한 지원자 중 코딩테스트 점수를 100점 이상 받은 지원자는 1명 입니다.
  • "python and frontend and senior and chicken 200" : python으로 코딩테스트를 봤으며, frontend 직군을 선택했고, senior 경력이면서 소울 푸드로 chicken을 선택한 지원자 중 코딩테스트 점수를 200점 이상 받은 지원자는 1명 입니다.
  • "cpp and - and senior and pizza 250" : cpp로 코딩테스트를 봤으며, senior 경력이면서 소울푸드로 pizza를 선택한 지원자 중 코딩테스트 점수를 250점 이상 받은 지원자는 1명 입니다.
  • "- and backend and senior and - 150" : backend 직군을 선택했고, senior 경력인 지원자 중 코딩테스트 점수를 150점 이상 받은 지원자는 1명 입니다.
  • "- and - and - and chicken 100" : 소울푸드로 chicken을 선택한 지원자 중 코딩테스트 점수를 100점 이상을 받은 지원자는 2명 입니다.
  • "- and - and - and - 150" : 코딩테스트 점수를 150점 이상 받은 지원자는 4명 입니다.

순위 검색 문제 풀이

  • 문제의 정답뿐만 아니라 계산의 효율성도 고려해야 하는 문제입니다.
  • 단순한 방법으로 문제의 정답을 맞출 순 있지만, 효율적인 방법을 생각해야 합니다.
    • 문제의 정답만을 고려한다면 for loop를 중첩하여 하나씩 비교하는 방법으로 정답을 맞출 수 있습니다.
    • 하지만 이런 방법은 효율성 테스트를 통과하지 못합니다.
  • 문제 해결 방법의 두 가지 트릭은 다음과 같습니다.
    • 개발언어, 직군, 경력, 소울푸드의 종류가 정해져 있습니다.
    • dict() 테이블을 만들어 계산 효율을 높이는 방법입니다. (dict()은 hash 기반이라 매우 빠릅니다. 반대로 list()는 사용하기 힘들 정도로 느린 컨테이너입니다.)
    • 한 가지 함정으로 -의 존재가 있는데요. info 정보와 -을 조합하여 가능한 경우의 수를 만들어 테이블의 value 값을 list()로 만들어 목록에 추가합니다.
    • 여기까지 진행이 되면 query 문자열을 파싱한 것만으로 테이블에 바로 접근이 가능합니다.
  • 두 번째 아이디어는 다음과 같습니다.
    • 테이블의 접근이 매우 빠르게 수행된다고 하여도 value의 자료구조가 list()이기 때문에 점수를 순차적으로 하나씩 비교하는 방법은 역시 매우 느립니다.
    • 만일, 테이블의 value정렬되어 있는 상태라면, 이진 탐색(Binary Search)와 같은 방법을 사용하여 해당 점수보다 높은 사람의 수를 계산할 수 있습니다.
    • 여기서는 리스트에서 특정 점수보다 크거나 같은 숫자가 처음 나타나는 위치를 찾아야 하므로 Lower Bound 알고리즘을 사용합니다.
import bisect

def solution(info, query):
    answer = []

    language = ['cpp', 'java', 'python', '-']
    position = ['backend', 'frontend', '-']
    career = ['junior', 'senior', '-']
    food = ['chicken', 'pizza', '-']

    tables = {}
    for lang in language:
        for posi in position:
            for ca in career:
                for fo in food:
                    string = lang + posi + ca + fo
                    tables[string] = []

    for candidate in info:
        string = candidate.split(' ')
        language = [string[0], '-']
        position = [string[1], '-']
        career = [string[2], '-']
        food = [string[3], '-']

        for lang in language:
            for posi in position:
                for ca in career:
                    for fo in food:
                        key = lang + posi + ca + fo
                        tables[key].append(int(string[4]))

    for key, value in tables.items():
        tables[key] = sorted(value)

    for candidate in query:
        member = 0
        candi, score = candidate.replace(' and ', '').split(' ')
        score = int(score)
        size = len(tables[candi])
        num = size - bisect.bisect_left(tables[candi], score, lo=0, hi=size)

        answer.append(num)

    return answer
  • 정확도를 100% 맞추는 것은 어렵지 않은데, 효율성 부분에서 꽤 애를 먹었습니다. 아래와 같은 방법들을 시도해보았는데요…
    • 언어, 직군, 경력, 소울 푸드, 점수를 info 정보와 query 정보의 for loop 2 중첩으로 시도 -> 효율성 실패
    • for loop를 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)으로 교체 -> 효율성 실패
    • dict()로 교체 + 순차적 비교 -> 효율성 실패
    • dict() + 이진 탐색(BS) -> 같은 점수인 경우 첫 시작점을 계산하기 어려움
    • dict() + Lower Bound 직접 구현 -> 효율성이 만족스럽지 않음, 몇 개 문제 정확도 실패
  • 만약 오프라인 코딩테스트에 인터넷 검색이 안 된다면 꽤 힘들었을 것 같은 문제였습니다.