Note
이분 탐색(Binary Search)의 변형인 매개 변수 탐색(Parametric Search)을 활용하여 해결하는 문제입니다.
문제
상근이는 나무 M미터가 필요하다. 근처에 나무를 구입할 곳이 모두 망해버렸기 때문에, 정부에 벌목 허가를 요청했다. 정부는 상근이네 집 근처의 나무 한 줄에 대한 벌목 허가를 내주었고, 상근이는 새로 구입한 목재절단기를 이용해서 나무를 구할것이다.
목재절단기는 다음과 같이 동작한다. 먼저, 상근이는 절단기에 높이 H를 지정해야 한다. 높이를 지정하면 톱날이 땅으로부터 H미터 위로 올라간다. 그 다음, 한 줄에 연속해있는 나무를 모두 절단해버린다. 따라서, 높이가 H보다 큰 나무는 H 위의 부분이 잘릴 것이고, 낮은 나무는 잘리지 않을 것이다. 예를 들어, 한 줄에 연속해있는 나무의 높이가 20, 15, 10, 17이라고 하자. 상근이가 높이를 15로 지정했다면, 나무를 자른 뒤의 높이는 15, 15, 10, 15가 될 것이고, 상근이는 길이가 5인 나무와 2인 나무를 들고 집에 갈 것이다. (총 7미터를 집에 들고 간다) 절단기에 설정할 수 있는 높이는 양의 정수 또는 0이다.
상근이는 환경에 매우 관심이 많기 때문에, 나무를 필요한 만큼만 집으로 가져가려고 한다. 이때, 적어도 M미터의 나무를 집에 가져가기 위해서 절단기에 설정할 수 있는 높이의 최댓값을 구하는 프로그램을 작성하시오.
문제 링크: https://www.acmicpc.net/problem/2805
입력
첫째 줄에 나무의 수 N과 상근이가 집으로 가져가려고 하는 나무의 길이 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000,000, 1 ≤ M ≤ 2,000,000,000)
둘째 줄에는 나무의 높이가 주어진다. 나무의 높이의 합은 항상 M보다 크거나 같기 때문에, 상근이는 집에 필요한 나무를 항상 가져갈 수 있다. 높이는 1,000,000,000보다 작거나 같은 양의 정수 또는 0이다.
출력
적어도 M미터의 나무를 집에 가져가기 위해서 절단기에 설정할 수 있는 높이의 최댓값을 출력한다.
예제
예제 입력 1:
4 7
20 15 10 17
예제 출력 1:
15
예제 입력 2:
5 20
4 42 40 26 46
예제 출력 2:
36
문제 분석
이 문제는 매개 변수 탐색(Parametric Search)을 사용하는 전형적인 문제입니다.
핵심 포인트
- 절단 높이: 절단 높이 H를 조절하여 나무를 자름
- 조건: 얻은 나무의 양이 M 이상이어야 함
- 목표: 조건을 만족하는 H의 최댓값
매개 변수 탐색
- 탐색 범위: 0 ~ max(나무 높이)
- 조건 함수: 절단 높이 H로 얻을 수 있는 나무의 양 >= M
- 목표: 조건을 만족하는 H의 최댓값
해결 방법
매개 변수 탐색을 사용합니다:
- 절단 높이의 범위를 설정 (0 ~ max(나무 높이))
- 중간값을 절단 높이로 설정
- 얻을 수 있는 나무의 양 계산
- M 이상이면 더 높은 절단 높이 시도 (최댓값 찾기)
- M 미만이면 더 낮은 절단 높이 시도
- 반복
코드 구현
제공된 코드
n, m = map(int, input().split()) # 나무의 수 / 필요한 나무의 길이
woods = list(map(int, input().split()))
min_h = 0
max_h = max(woods)
result = 0
while min_h <= max_h:
h = (min_h + max_h) // 2
margin = 0
for i in range(n):
margin += max(woods[i] - h, 0)
if margin == m:
result = h
break
if margin > m:
min_h = h + 1
if margin < m:
max_h = h - 1
if result > 0:
print(result)
else:
print(max(min_h - 1, 0))코드 분석
1. 입력 처리
n, m = map(int, input().split())
woods = list(map(int, input().split()))- 나무의 수 N과 필요한 나무의 길이 M을 입력받음
- 나무의 높이를 리스트에 저장
2. 이분 탐색 범위 설정
min_h = 0
max_h = max(woods)
result = 0min_h: 절단 높이의 최솟값 (0)max_h: 절단 높이의 최댓값 (가장 높은 나무의 높이)
3. 이분 탐색
while min_h <= max_h:
h = (min_h + max_h) // 2
margin = 0
for i in range(n):
margin += max(woods[i] - h, 0)나무 양 계산:
- 각 나무에서 절단 높이를 뺀 값 (음수면 0)
- 모든 나무에서 얻을 수 있는 나무의 양을 합산
4. 조건 확인 및 범위 조정
if margin == m:
result = h
break
if margin > m:
min_h = h + 1
if margin < m:
max_h = h - 1조건에 따른 조정:
margin == m: 정확히 M을 얻음 → 결과 저장 후 종료margin > m: M보다 많이 얻음 → 더 높은 절단 높이 시도margin < m: M보다 적게 얻음 → 더 낮은 절단 높이 시도
5. 결과 출력
if result > 0:
print(result)
else:
print(max(min_h - 1, 0))- 정확히 M을 얻은 경우
result출력 - 그렇지 않으면
min_h - 1출력 (조건을 만족하는 최댓값)
개선된 코드
더 명확하고 효율적으로 작성한다면:
import sys
readline = sys.stdin.readline
n, m = map(int, readline().split())
woods = list(map(int, readline().split()))
left, right = 0, max(woods)
result = 0
while left <= right:
height = (left + right) // 2
# 얻을 수 있는 나무의 양 계산
total = sum(max(wood - height, 0) for wood in woods)
if total >= m:
# M 이상을 얻을 수 있으면 더 높은 절단 높이 시도
result = height
left = height + 1
else:
# M 미만이면 더 낮은 절단 높이 시도
right = height - 1
print(result)개선 사항:
- 입력 최적화를 위해
sys.stdin.readline()사용 - 변수명을 더 명확하게 (
min_h→left,max_h→right,h→height) - 리스트 컴프리헨션 사용
total >= m조건으로 통일 (정확히 같을 필요 없음)- 결과 처리 간소화
시간 및 공간 복잡도
시간 복잡도
- 이분 탐색: O(log(max(woods)))
- 나무 양 계산: O(n) - 각 탐색마다
- 전체: O(n log(max(woods)))
공간 복잡도
- 나무 리스트: O(n)
- 전체: O(n)
예제 동작 과정
예제 입력 1: n=4, m=7, woods=[20, 15, 10, 17]
이분 탐색 과정:
-
left=0, right=20, height=10total = (20-10) + (15-10) + 0 + (17-10) = 10 + 5 + 0 + 7 = 2222 >= 7→result=10, left=11
-
left=11, right=20, height=15total = (20-15) + 0 + 0 + (17-15) = 5 + 0 + 0 + 2 = 77 >= 7→result=15, left=16
-
left=16, right=20, height=18total = (20-18) + 0 + 0 + (17-18) = 2 + 0 + 0 + 0 = 22 < 7→right=17
-
left=16, right=17, height=16total = (20-16) + 0 + 0 + (17-16) = 4 + 0 + 0 + 1 = 55 < 7→right=15
-
left=16, right=15→ 종료
결과: 15
매개 변수 탐색의 핵심
조건 함수
def is_valid(height):
total = sum(max(wood - height, 0) for wood in woods)
return total >= m이 함수는 주어진 절단 높이로 M 이상의 나무를 얻을 수 있는지 확인합니다.
최댓값 찾기
조건을 만족하는 값 중 최댓값을 찾으므로:
- 조건을 만족하면 → 더 큰 값 시도 (
left = mid + 1) - 조건을 만족하지 않으면 → 더 작은 값 시도 (
right = mid - 1)
주의사항
1. 오버플로우 방지
큰 값에서 (left + right) // 2를 계산할 때:
# 안전한 방법
height = left + (right - left) // 22. 결과 처리
total == m인 경우를 찾지 못할 수 있으므로, total >= m 조건을 사용합니다.
3. 입력 최적화
N이 최대 1,000,000이고 M이 최대 2,000,000,000이므로 input() 대신 sys.stdin.readline()을 사용해야 합니다.
관련 알고리즘
- 이분 탐색 (Binary Search)
- Python 입력 최적화
- 매개 변수 탐색 (Parametric Search)