Daniel's blog

다른 함수들은 모두 간단히 구현이 가능하지만 top을 어떻게 구현하느냐에 따라 효율이 달라진다. list를 heap로 구성하는 heapify를 통해 max heap을 구현후 하나씩 pop하는 방식을 활용해 K개의 가장 높은 점수를 더해 반환했다. import heapq class Leaderboard: def __init__(self): self.dic = defaultdict(int) def addScore(self, playerId: int, score: int) -> None: self.dic[playerId] += score def top(self, K: int) -> int: ret = 0 values = list(self.dic.values()) n_values = [-val for val i..

integer로 구성된 sticks라는 input array의 모든 요소를 이어 붙이는 문제다. 이 때 더할 때 마다 발생하는 합이 최소가 되도록 하는 문제다. sorting을 통해 풀이를 해야하나 잠시 생각했지만 Min heap을 사용하면 쉽게 구현이 가능하다. class Solution: def connectSticks(self, sticks: List[int]) -> int: mh = sticks ret = 0 heapify(mh) while len(mh) > 1: m1 = heappop(mh) m2 = heappop(mh) sum_ = m1 + m2 ret += sum_ heappush(mh, sum_) return ret

String과 words List가 input으로 주어지고, 주어진 words List의 substring이 s에 존재한다면 html의 bold tag()를 앞뒤로 씌워 return 하는 문제다. Input: s = "abcxyz123", words = ["abc","123"] Output: "abcxyz123" Explanation: The two strings of words are substrings of s as following: "abcxyz123". We add before each substring and after each substring. 이 문제 역시 다양한 Data Structure와 Algorithm을 활용해 풀 수 있겠지만, Min Heap을 사용해 풀었다. Min Heap은 ..

class Solution: def closestKValues(self, root: Optional[TreeNode], target: float, k: int) -> List[int]: h = [] ret = [] def dfs(node): heapq.heappush(h, (abs(target-node.val), node.val)) if node.left != None: dfs(node.left) if node.right != None: dfs(node.right) dfs(root) for i in range(k): ret.append(heapq.heappop(h)[1]) return ret 270. Closest Binary Search Tree Value 문제의 고난이도 문제다. 이번엔 Target ..