Lv3. 야근 지수

# 문제 설명

회사원 Demi는 가끔은 야근을 하는데요, 야근을 하면 야근 피로도가 쌓입니다. 야근 피로도는 야근을 시작한 시점에서 남은 일의 작업량을 제곱하여 더한 값입니다. Demi는 N시간 동안 야근 피로도를 최소화하도록 일할 겁니다.Demi가 1시간 동안 작업량 1만큼을 처리할 수 있다고 할 때, 퇴근까지 남은 N 시간과 각 일에 대한 작업량 works에 대해 야근 피로도를 최소화한 값을 리턴하는 함수 solution을 완성해주세요.

# 제한 사항

• works는 길이 1 이상, 20,000 이하인 배열입니다.
• works의 원소는 50000 이하인 자연수입니다.
• n은 1,000,000 이하인 자연수입니다.

# 입출력 예

입출력 예 설명

입출력 예 #1 n=4 일 때, 남은 일의 작업량이 [4, 3, 3] 이라면 야근 지수를 최소화하기 위해 4시간동안 일을 한 결과는 [2, 2, 2]입니다. 이 때 야근 지수는 22 + 22 + 22 = 12 입니다.

입출력 예 #2 n=1일 때, 남은 일의 작업량이 [2,1,2]라면 야근 지수를 최소화하기 위해 1시간동안 일을 한 결과는 [1,1,2]입니다. 야근지수는 12 + 12 + 22 = 6입니다.

문제 해결 시 고려사항

• 시간에 따른 works의 가장 큰 값을 1씩 줄여나가기

본 문제는 주어지는 작업량 리스트 works를 N 시간 동안 시간 당 1씩 작업하여 남은 작업의 야근 피로도를 가장 작게 만드는 문제이다. 따라서 N 만큼 반복하는 동안, 매 반복마다 works 내의 작업 중 최대의 작업량을 가진 작업을 수행하여 줄이는 것이 각 작업량의 제곱의 합을 줄이는 가장 효율적인 방법이다. 따라서 필자는 아래와 같이 문제를 수행하였다.

1. works 리스트에 대한 heapfiy(내림차순 적용)

    # heapq를 이용한 내림차순 정렬을 위한 작업
    works = [-i for i in works]
    heapq.heapify(works)
   

2. 반복 당 작업량 리스트 내의 작업 중 가장 큰 작업을 우선 처리

    # 남은 일의 작업량 중 가장 큰 수 우선으로 작업량을 n번 만큼 빼줌
    for i in range(n):
      tmp = heapq.heappop(works)
      if tmp != 0:
        tmp += 1
        heapq.heappush(works, tmp)
   

3. 최종적으로 남은 작업들의 야근 지수 계산

    # 남은 작업량의 야근 지수를 계산
        for work in works:
            answer += work**2
   

   
   

전체 코드

import heapq
def solution(n, works):
    answer = 0
    # heapq를 이용한 내림차순 정렬을 위한 작업
    works = [-i for i in works]
    heapq.heapify(works)
    # 남은 일의 작업량 중 가장 큰 수 우선으로 작업량을 n번 만큼 빼줌
    for i in range(n):
        tmp = heapq.heappop(works)
        if tmp != 0:
            tmp += 1
        heapq.heappush(works, tmp)
    # 남은 작업량의 야근 지수를 계산
    for work in works:
        answer += work**2
    return answer