H-Index
문제 링크
문제 설명
H-Index는 과학자의 생산성과 영향력을 나타내는 지표입니다. 어느 과학자의 H-Index를 나타내는 값인 h를 구하려고 합니다. 위키백과1에 따르면, H-Index는 다음과 같이 구합니다.
어떤 과학자가 발표한 논문 n편 중, h번 이상 인용된 논문이 h편 이상이고 나머지 논문이 h번 이하 인용되었다면 h의 최댓값이 이 과학자의 H-Index입니다.
어떤 과학자가 발표한 논문의 인용 횟수를 담은 배열 citations가 매개변수로 주어질 때, 이 과학자의 H-Index를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
제한 조건
- 과학자가 발표한 논문의 수는 1편 이상 1,000편 이하입니다.
- 논문별 인용 횟수는 0회 이상 10,000회 이하입니다.
입출력 예
citations | return |
[ 3, 0, 6, 1, 5 ] | 3 |
입출력 예 설명
과학자가 발표한 이 과학자가 발표한 논문의 수는 5편이고, 그중 3편의 논문은 3회 이상 인용되었습니다. 그리고 나머지 2편의 논문은 3회 이하 인용되었기 때문에 이 과학자의 H-Index는 3입니다.
해결 과정
문제를 해결하기 위해 최댓값을 찾아야 하므로 가장 큰 값부터 확인을 하기 위해 sort()를 활용해 정렬해줍니다. "citations[i]"는 i번 논문이 인용된 횟수이며 "article_count-i"는 인용된 논문의 개수를 최댓값부터 하나씩 줄여나간 것입니다. 그리고 리스트는 오름차순 정렬된 상태이므로 i번째 이후는 모두 i번째보다 큰 값을 가질 것입니다.
제출 코드
def solution(citations):
citations.sort()
article_count = len(citations)
for i in range(article_count):
if citations[i] >= article_count-i:
return article_count-i
return 0
또 다른 풀이
def solution(citations):
citations.sort(reverse=True)
answer = max(map(min, enumerate(citations, start=1)))
return answer
sort()와 max() 등을 활용하여 간단하고 깔끔하게 해결한 코드입니다. 알고리즘은 이해가 안 될 때와 이해했을때의 차이가 정말 큰 묘한 매력을 가지고 있었음을 다시 한번 느끼게 해 준 문제였습니다. 또한 기술적인 최적화 작업을 진행하기 전에 문제를 바라보는 시각과 이해하는 능력의 중요함을 강조하게 됩니다.
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