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조건
나만의 카카오 성격 유형 검사지를 만들려고 합니다.
성격 유형 검사는 다음과 같은 4개 지표로 성격 유형을 구분합니다. 성격은 각 지표에서 두 유형 중 하나로 결정됩니다.
지표 번호성격 유형
| 지표번호 | 성격 유형 |
| 1번 지표 | 라이언형(R), 튜브형(T) |
| 2번 지표 | 콘형(C), 프로도형(F) |
| 3번 지표 | 제이지형(J), 무지형(M) |
| 4번 지표 | 어피치형(A), 네오형(N) |
4개의 지표가 있으므로 성격 유형은 총 16(=2 x 2 x 2 x 2)가지가 나올 수 있습니다. 예를 들어, "RFMN"이나 "TCMA"와 같은 성격 유형이 있습니다.
검사지에는 총 n개의 질문이 있고, 각 질문에는 아래와 같은 7개의 선택지가 있습니다.
- 매우 비동의
- 비동의
- 약간 비동의
- 모르겠음
- 약간 동의
- 동의
- 매우 동의
각 질문은 1가지 지표로 성격 유형 점수를 판단합니다.
예를 들어, 어떤 한 질문에서 4번 지표로 아래 표처럼 점수를 매길 수 있습니다.
| 선택지 | 성격 유형 점수 |
| 매우 비동의 | 네오형 3점 |
| 비동의 | 네오형 2점 |
| 약간 비동의 | 네오형 1점 |
| 모르겠음 | 어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다 |
| 약간 동의 | 어피치형 1점 |
| 동의 | 어피치형 2점 |
| 매우 동의 | 어피치형 3점 |
이때 검사자가 질문에서 약간 동의 선택지를 선택할 경우 어피치형(A) 성격 유형 1점을 받게 됩니다. 만약 검사자가 매우 비동의 선택지를 선택할 경우 네오형(N) 성격 유형 3점을 받게 됩니다.
위 예시처럼 네오형이 비동의, 어피치형이 동의인 경우만 주어지지 않고, 질문에 따라 네오형이 동의, 어피치형이 비동의인 경우도 주어질 수 있습니다.
하지만 각 선택지는 고정적인 크기의 점수를 가지고 있습니다.
- 매우 동의나 매우 비동의 선택지를 선택하면 3점을 얻습니다.
- 동의나 비동의 선택지를 선택하면 2점을 얻습니다.
- 약간 동의나 약간 비동의 선택지를 선택하면 1점을 얻습니다.
- 모르겠음 선택지를 선택하면 점수를 얻지 않습니다.
검사 결과는 모든 질문의 성격 유형 점수를 더하여 각 지표에서 더 높은 점수를 받은 성격 유형이 검사자의 성격 유형이라고 판단합니다. 단, 하나의 지표에서 각 성격 유형 점수가 같으면, 두 성격 유형 중 사전 순으로 빠른 성격 유형을 검사자의 성격 유형이라고 판단합니다.
질문마다 판단하는 지표를 담은 1차원 문자열 배열 survey와 검사자가 각 질문마다 선택한 선택지를 담은 1차원 정수 배열 choices가 매개변수로 주어집니다. 이때, 검사자의 성격 유형 검사 결과를 지표 번호 순서대로 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
제한조건
- 1 ≤ survey의 길이 ( = n) ≤ 1,000
- survey의 원소는 "RT", "TR", "FC", "CF", "MJ", "JM", "AN", "NA" 중 하나입니다.
- survey[i]의 첫 번째 캐릭터는 i+1번 질문의 비동의 관련 선택지를 선택하면 받는 성격 유형을 의미합니다.
- survey[i]의 두 번째 캐릭터는 i+1번 질문의 동의 관련 선택지를 선택하면 받는 성격 유형을 의미합니다.
- choices[i]는 검사자가 선택한 i+1번째 질문의 선택지를 의미합니다.
- 1 ≤ choices의 원소 ≤ 7choices의 길이 = survey의 길이
-
choices 뜻 1 매우 비동의 2 비동의 3 약간 비동의 4 모르겠음 5 약간 동의 6 동의 7 매우 동의
입출력 예
| survey | choice | result |
| ["AN", "CF", "MJ", "RT", "NA"] | [5, 3, 2, 7, 5] | "TCMA" |
| ["TR", "RT", "TR"] | [7, 1, 3] | "RCJA" |
알고리즘 예상
- 크기가 4인 정수배열 point를 만든다.
- (RT, TR), (CF, FC), (JM, MJ), (AN, NA)에 각각 point의 index를 할당한다.(when문)
- survey[i]에 대해서 RT, CF, JM, AN일 경우 해당하는 point의 원소에 +(4-choices[i]), 나머지 경우에는-(4-choices[i])를 더한다.
- point의 각 원소에 대해 원소가 0이상이면 R, C, J, A를, 음수이면 T, F, M, N을 answer에 더한다.
초기 코드
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
var answer: String = ""
return answer
}
}내 코드
// 테스트 케이스 통과
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
var answer: String = ""
val point = mutableListOf(0, 0, 0, 0)
val frontType = arrayOf("RT", "CF", "JM", "AN")
val reversedType = frontType.map { it.reversed() }
for (i in survey.indices) {
when {
frontType.contains(survey[i]) -> point[frontType.indexOf(survey[i])] += 4-choices[i]
else -> point[reversedType.indexOf(survey[i])] -= 4-choices[i]
}
}
point.forEachIndexed { idx, p ->
if (p >= 0) answer += frontType[idx][0]
else answer += frontType[idx][1]
}
return answer
}
}일단 통과는 했지만 시간이 꽤 걸려서 다른 방법을 찾아보겠다.
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
var answer: String = ""
val point = mutableListOf(0, 0, 0, 0)
val frontType = arrayOf("RT", "CF", "JM", "AN")
val reversedType = arrayOf("TR", "FC", "MJ", "NA")
survey.forEachIndexed { idx, type ->
if (frontType.contains(type)) {
point[frontType.indexOf(type)] += 4 - choices[idx]
} else {
point[reversedType.indexOf(type)] -= 4 - choices[idx]
}
}
point.forEachIndexed { idx, p ->
answer += if (p >= 0) frontType[idx][0]
else frontType[idx][1]
}
return answer
}
}코드 정리를 하기는 했지만 결구 호출하는 수가 많아 느린 것은 마찬가지이다.
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
var answer: String = ""
val point = mutableListOf(0, 0, 0, 0)
val frontType = arrayOf("RT", "CF", "JM", "AN")
survey.forEachIndexed { i, type ->
when(type) {
"RT" -> point[0] += 4-choices[i]
"TR" -> point[0] -= 4-choices[i]
"CF" -> point[1] += 4-choices[i]
"FC" -> point[1] -= 4-choices[i]
"JM" -> point[2] += 4-choices[i]
"MJ" -> point[2] -= 4-choices[i]
"AN" -> point[3] += 4-choices[i]
"NA" -> point[3] -= 4-choices[i]
}
}
point.forEachIndexed { idx, p ->
answer += if (p >= 0) frontType[idx][0]
else frontType[idx][1]
}
return answer
}
}가장 단순한 코드지만 지금까지의 코드중 속도는 가장 빨랐다.
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
var answer: String = ""
val point = mutableListOf(0, 0, 0, 0)
val frontType = arrayOf(
"R" to "T",
"C" to "F",
"J" to "M",
"A" to "N"
)
survey.forEachIndexed { i, type ->
when (type) {
"RT" -> point[0] += 4 - choices[i]
"TR" -> point[0] -= 4 - choices[i]
"CF" -> point[1] += 4 - choices[i]
"FC" -> point[1] -= 4 - choices[i]
"JM" -> point[2] += 4 - choices[i]
"MJ" -> point[2] -= 4 - choices[i]
"AN" -> point[3] += 4 - choices[i]
"NA" -> point[3] -= 4 - choices[i]
}
}
point.forEachIndexed { idx, p ->
answer += if (p >= 0) frontType[idx].first
else frontType[idx].second
}
return answer
}
}이전 String타입의 원소에 접근하는 것이 느리다는 것에 착안해 Pair타입을 이용해 성격유형 배열을 바꾸어 보았다. 확실히 문자열에서 접근하는 것 보다 빨라졌다.
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
var answer = StringBuilder()
val point = mutableListOf(0, 0, 0, 0)
val frontType = arrayOf(
"R" to "T",
"C" to "F",
"J" to "M",
"A" to "N"
)
survey.forEachIndexed { i, type ->
when (type) {
"RT" -> point[0] += 4 - choices[i]
"TR" -> point[0] -= 4 - choices[i]
"CF" -> point[1] += 4 - choices[i]
"FC" -> point[1] -= 4 - choices[i]
"JM" -> point[2] += 4 - choices[i]
"MJ" -> point[2] -= 4 - choices[i]
"AN" -> point[3] += 4 - choices[i]
"NA" -> point[3] -= 4 - choices[i]
}
}
point.forEachIndexed { idx, p ->
answer.append(if (p >= 0) frontType[idx].first else frontType[idx].second)
}
return answer.toString()
}
}똑같이 String보다 StringBuilder를 이용하는 편이 자원에서 이득이라고 생각해 answer를 바꾸어 보았다. 확실히 속도가 빨라졌다.
다른 사람의 풀이
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
val orders = listOf("RT", "CF", "JM", "AN")
return choices
.mapIndexed { index, i ->
if (i-4 < 0) {
survey[index][0] to -(i-4)
} else {
survey[index][1] to (i-4)
}
}
.groupBy { it.first }
.map { it.key to it.value.sumOf { v:Pair<Char, Int> -> v.second } }
.toMap()
.let { ans:Map<Char, Int> ->
orders.map {
if (ans.getOrDefault(it[0], 0) >= ans.getOrDefault(it[1], 0)) it[0] else it[1]
}
}
.joinToString("")
}
}
개선점 또는 배운점
- 다양한 메서드를 이용해 알고리즘을 구현했다. 앞에서 부터 해석해보면choices의 각 원소의 크기에 따라 해당하는 성격유형을 key로, 답변에 따른 점수를 value로 가지는 pair를 원소로 가지는 map을 만든다.
그 후 groupBy를 이용해 key가 같은 원소들을 하나로 묶으면서 각 Map<key, List<value>>를 만들었다.
또다시 map 메서드를 이용해 key는 그대로 두고 List<value>의 원소를 더한 값을 value로 가지게 바꾸어 각 성격유형 별 점수를 종합했다.
이 후 order에 있는 String의 원소를 key로 가지는 값에 대해 점수가 더 크거나 점수가 같다면 사전순으로 앞의 문자를 가지는 map을 만들고 string으로 묶어 반환했다. - getOrDefault 메서드는 처음보지만 단어에서 유추할 수 있었다. getOrDefault(a, b)는 a에 해당하는 원소의 값을 가지고 오거나 없다면 b값을 반환하는 메서드이다.
개선된 코드
class Solution {
fun solution(survey: Array<String>, choices: IntArray): String {
val point = mutableListOf(0, 0, 0, 0)
val frontType = arrayOf(
"R" to "T",
"C" to "F",
"J" to "M",
"A" to "N"
)
survey.forEachIndexed { i, type ->
when (type) {
"RT" -> point[0] += 4 - choices[i]
"TR" -> point[0] -= 4 - choices[i]
"CF" -> point[1] += 4 - choices[i]
"FC" -> point[1] -= 4 - choices[i]
"JM" -> point[2] += 4 - choices[i]
"MJ" -> point[2] -= 4 - choices[i]
"AN" -> point[3] += 4 - choices[i]
"NA" -> point[3] -= 4 - choices[i]
}
}
return point.mapIndexed { idx, p ->
if (p >= 0) frontType[idx].first else frontType[idx].second
}.joinToString("")
}
}answer를 선언하지 않고 joinToString을 이용해 정답을 리턴해봤다. 역시 느려졌다.
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