Programmers Level 1 - 2019 KAKAO BLIND RECRUITMENT실패율

문제 설명

실패율

슈퍼 게임 개발자 오렐리는 큰 고민에 빠졌다. 그녀가 만든 프랜즈 오천성이 대성공을 거뒀지만, 요즘 신규 사용자의 수가 급감한 것이다. 원인은 신규 사용자와 기존 사용자 사이에 스테이지 차이가 너무 큰 것이 문제였다.

이 문제를 어떻게 할까 고민 한 그녀는 동적으로 게임 시간을 늘려서 난이도를 조절하기로 했다. 역시 슈퍼 개발자라 대부분의 로직은 쉽게 구현했지만, 실패율을 구하는 부분에서 위기에 빠지고 말았다. 오렐리를 위해 실패율을 구하는 코드를 완성하라.

• 실패율은 다음과 같이 정의한다.
• 스테이지에 도달했으나 아직 클리어하지 못한 플레이어의 수 / 스테이지에 도달한 플레이어 수

전체 스테이지의 개수 N, 게임을 이용하는 사용자가 현재 멈춰있는 스테이지의 번호가 담긴 배열 stages가 매개변수로 주어질 때, 실패율이 높은 스테이지부터 내림차순으로 스테이지의 번호가 담겨있는 배열을 return 하도록 solution 함수를 완성하라.

제한사항

• 스테이지의 개수 N은 1 이상 500 이하의 자연수이다.
• stages의 길이는 1 이상 200,000 이하이다.
• stages에는 1 이상 N + 1 이하의 자연수가 담겨있다.
  • 각 자연수는 사용자가 현재 도전 중인 스테이지의 번호를 나타낸다.
  • 단, N + 1 은 마지막 스테이지(N 번째 스테이지) 까지 클리어 한 사용자를 나타낸다.
• 만약 실패율이 같은 스테이지가 있다면 작은 번호의 스테이지가 먼저 오도록 하면 된다.
• 스테이지에 도달한 유저가 없는 경우 해당 스테이지의 실패율은 0 으로 정의한다.

 

입출력 예

N	stages	result
5	[2, 1, 2, 6, 2, 4, 3, 3]	[3,4,2,1,5]
4	[4,4,4,4,4]	[4,1,2,3]

 

입출력 예 설명

입출력 예 #1
1번 스테이지에는 총 8명의 사용자가 도전했으며, 이 중 1명의 사용자가 아직 클리어하지 못했다. 따라서 1번 스테이지의 실패율은 다음과 같다.

• 1 번 스테이지 실패율 : 1/8

2번 스테이지에는 총 7명의 사용자가 도전했으며, 이 중 3명의 사용자가 아직 클리어하지 못했다. 따라서 2번 스테이지의 실패율은 다음과 같다.

• 2 번 스테이지 실패율 : 3/7

마찬가지로 나머지 스테이지의 실패율은 다음과 같다.

• 3 번 스테이지 실패율 : 2/4
• 4번 스테이지 실패율 : 1/2
• 5번 스테이지 실패율 : 0/1

각 스테이지의 번호를 실패율의 내림차순으로 정렬하면 다음과 같다.

• [3,4,2,1,5]

입출력 예 #2

모든 사용자가 마지막 스테이지에 있으므로 4번 스테이지의 실패율은 1이며 나머지 스테이지의 실패율은 0이다.

• [4,1,2,3]

 

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
class Solution {
    public int[] solution(int n, int[] stages) {
        int[] answer = new int[n];
        // stage별 사용자 수를 담는 HashMap 생성(key:stage, value:사용자 수)
        Map<Integer, Integer> frequency = new HashMap<>();
        // stage별 실패율을 담는 HashMap 생성(key:stage, value:실패율)
        Map<Integer, Double> failureRate = new HashMap<>();
 
        // stage별 사용자 수를 HashMap에 데이터를 추가
        for (int stage : stages) {
            // stage가 key로 존재하면 value값에 1을 더하고, key가 존재하지 않으면 1을 넣음
            int count = frequency.containsKey(stage) ? frequency.get(stage) + 1 : 1;
            frequency.put(stage, count);
        }
        System.out.println(frequency);
        // stages배열의 길이로 사용자 수를 구함.
        int numberOfUsers = stages.length;
 
        // stage별 사용자 수를 이용해 각 stage별 실패율을 구함
        // stage는 1부터, N까지
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            // stage번호 i가 키 값으로 존재하면
            // 실패율을 담는 HashMap에 key로 스테이지 값 i와
            // value로 stage에 남아 있는 사람과 통과한 사람을 나누어 저장 후
            // 해당 스테이지를 통과하지 못한(남아있는 사람 수)를 전체사용자 수에서 뺌(다음 스테이지 실패율을 위해)
            if (frequency.containsKey(i)) {
                failureRate.put(i, (double) (frequency.get(i)) / numberOfUsers);
                numberOfUsers -= frequency.get(i);
            } else {
                // stage번호 i가 key값으로 있지 않으면,
                // 전부 해당 stage를 통과했으므로 실패율은 '0'
                failureRate.put(i, 0.0);
            }
        }
 
        // 리스트로 만들고
        List<Map.Entry<Integer, Double>> list = new LinkedList<>(failureRate.entrySet());
        // 값을 기준으로 내림차순 정렬하고
        Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<Integer, Double>>() {
            @Override
            public int compare(Entry<Integer, Double> o1, Entry<Integer, Double> o2) {
                double comint = o2.getValue() - o1.getValue();
                return (int) (comint == 0 ? o1.getKey().compareTo(o2.getKey()) : comint > 0 ? 1 : -1);
            }
        });
        // System.out.println(list);
        // 키를 배열로 만들어 리턴 
        return list.stream().mapToInt(v -> v.getKey()).toArray();
    }
}

 

 

자세한 설명은 소스의 주석 참조