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Commit f25b6b3

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[level 2] Title: 프린터, Time: 0.04 ms, Memory: 10.1 MB -BaekjoonHub
1 parent 15d0a79 commit f25b6b3

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# [level 2] 프린터 - 42587
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3+
[문제 링크](https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42587)
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### 성능 요약
6+
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메모리: 10.1 MB, 시간: 0.04 ms
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9+
### 구분
10+
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코딩테스트 연습 > 스택/큐
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### 채점결과
14+
15+
<br/>정확성: 100.0<br/>합계: 100.0 / 100.0
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### 문제 설명
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<p>일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린터를 개발했습니다. 이 새롭게 개발한 프린터는 아래와 같은 방식으로 인쇄 작업을 수행합니다.</p>
20+
<div class="highlight"><pre class="codehilite"><code>1. 인쇄 대기목록의 가장 앞에 있는 문서(J)를 대기목록에서 꺼냅니다.
21+
2. 나머지 인쇄 대기목록에서 J보다 중요도가 높은 문서가 한 개라도 존재하면 J를 대기목록의 가장 마지막에 넣습니다.
22+
3. 그렇지 않으면 J를 인쇄합니다.
23+
</code></pre></div>
24+
<p>예를 들어, 4개의 문서(A, B, C, D)가 순서대로 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 2 1 3 2 라면 C D A B 순으로 인쇄하게 됩니다.</p>
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<p>내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 알고 싶습니다. 위의 예에서 C는 1번째로, A는 3번째로 인쇄됩니다.</p>
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<p>현재 대기목록에 있는 문서의 중요도가 순서대로 담긴 배열 priorities와 내가 인쇄를 요청한 문서가 현재 대기목록의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 location이 매개변수로 주어질 때, 내가 인쇄를 요청한 문서가 몇 번째로 인쇄되는지 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.</p>
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30+
<h5>제한사항</h5>
31+
32+
<ul>
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<li>현재 대기목록에는 1개 이상 100개 이하의 문서가 있습니다.</li>
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<li>인쇄 작업의 중요도는 1~9로 표현하며 숫자가 클수록 중요하다는 뜻입니다.</li>
35+
<li>location은 0 이상 (현재 대기목록에 있는 작업 수 - 1) 이하의 값을 가지며 대기목록의 가장 앞에 있으면 0, 두 번째에 있으면 1로 표현합니다.</li>
36+
</ul>
37+
38+
<h5>입출력 예</h5>
39+
<table class="table">
40+
<thead><tr>
41+
<th>priorities</th>
42+
<th>location</th>
43+
<th>return</th>
44+
</tr>
45+
</thead>
46+
<tbody><tr>
47+
<td>[2, 1, 3, 2]</td>
48+
<td>2</td>
49+
<td>1</td>
50+
</tr>
51+
<tr>
52+
<td>[1, 1, 9, 1, 1, 1]</td>
53+
<td>0</td>
54+
<td>5</td>
55+
</tr>
56+
</tbody>
57+
</table>
58+
<h5>입출력 예 설명</h5>
59+
60+
<p>예제 #1</p>
61+
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<p>문제에 나온 예와 같습니다.</p>
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64+
<p>예제 #2</p>
65+
66+
<p>6개의 문서(A, B, C, D, E, F)가 인쇄 대기목록에 있고 중요도가 1 1 9 1 1 1 이므로 C D E F A B 순으로 인쇄합니다. </p>
67+
68+
<p><a href="http://www.csc.kth.se/contest/nwerc/2006/problems/nwerc06.pdf" target="_blank" rel="noopener">출처</a></p>
69+
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71+
> 출처: 프로그래머스 코딩 테스트 연습, https://programmers.co.kr/learn/challenges
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1+
import heapq
2+
from collections import deque
3+
4+
def solution(priorities, location):
5+
answer = 0
6+
heap = []
7+
d = deque()
8+
for i in range(len(priorities)):
9+
d.append((i, priorities[i]))
10+
heapq.heappush(heap, (-priorities[i], priorities[i]))
11+
cnt = 0
12+
flag = True
13+
while flag:
14+
current = heapq.heappop(heap)
15+
print_paper = current[1]
16+
17+
while flag:
18+
out = d.popleft()
19+
out_idx, out_paper = out[0], out[1]
20+
if out_paper != print_paper:
21+
d.append(out)
22+
else:
23+
if out_idx == location:
24+
answer = cnt + 1
25+
flag = False
26+
cnt += 1
27+
break
28+
29+
return answer

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