[Java Algorithm] 프로그래머스 Lv.1 _ 최소직사각형

[문제]

명함 지갑을 만드는 회사에서 지갑의 크기를 정하려고 합니다. 다양한 모양과 크기의 명함들을 모두 수납할 수 있으면서, 작아서 들고 다니기 편한 지갑을 만들어야 합니다. 이러한 요건을 만족하는 지갑을 만들기 위해 디자인팀은 모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 조사했습니다.

아래 표는 4가지 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타냅니다.
명함 번호  가로 길이  세로 길이
1                    60           50
2                   30            70 
3                   60            30
4                   80            40

가장 긴 가로 길이와 세로 길이가 각각 80, 70이기 때문에 80(가로) x 70(세로) 크기의 지갑을 만들면 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 하지만 2번 명함을 가로로 눕혀 수납한다면 80(가로) x 50(세로) 크기의 지갑으로 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 이때의 지갑 크기는 4000(=80 x 50)입니다.

모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타내는 2차원 배열 sizes가 매개변수로 주어집니다. 모든 명함을 수납할 수 있는 가장 작은 지갑을 만들 때, 지갑의 크기를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

 

[Algorithm]

가로, 세로를 90도로 세웠을 때의 경우의 수도 고려해서 탐색

일단 지갑의 가로를 더 긴 변이라고 가정하고 max를 가로, min을 세로로 지정해서 각 배열을 돌면서 가로 세로의 max 값을 갱신

return은 가로 세로의 max를 곱하면 됨

 

[Code]

class Solution {
    public int solution(int[][] sizes) {
        int mw = 0;
        int mh = 0;
        
        for (int[] i : sizes) {
            int w = Math.max(i[0], i[1]);
            int h = Math.min(i[0], i[1]);
            
            mw = Math.max(mw, w);
            mh = Math.max(mh, h);
        }
        
        return mw * mh;
    }
}

 

 

[+ 다른 사람 풀이]

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int[][] sizes) {
        return Arrays.stream(sizes).reduce((a, b) -> new int[]{
                Math.max(Math.max(a[0], a[1]), Math.max(b[0], b[1])), Math.max(Math.min(a[0], a[1]), Math.min(b[0], b[1]))
        }).map(it -> it[0] * it[1]).get();
    }
}

 

stream을 활용한 풀이

reduce 함수로 누적 값을 계산 → 가로 세로의 max 값을 계산해준 뒤 저장

map으로 누적된 가로 세로를 곱한 값을 get()

 

Stream 활용 코드가 연산 횟수가 더 많아져 오버헤드 발생 가능성 있어서 효율성 측면에서 안쓰는게 나을수도 있다..

(클로드의 말로는)