[Do-it! 코딩 테스트-기초편] 002. 평균 구하기

문제

https://www.acmicpc.net/problem/1546

1546번: 평균

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접근

데이터 크기: 1,000 * 100 = 100,000

시간 제한: 2초

메모리 제한 128MB

 

과목의 개수를 입력하고, 개수만큼 점수를 한 줄에 입력한다.

 

파이썬으로 임의의 개수의 정수를 한 줄에 입력받기

-> map() 함수를 사용, list() 사용

 

list의 최대값을 구한다.

새로운 리스트에 새로 연산한 점수들 저장한다.

 

새로운 리스트의 평균을 구한다.

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코드

N = int(input())
new_score = [0]*N

scores = list(map(int, input().split(' ')))  # O(N)

max_score = max(scores)

for i in range(N):  # O(N)
    new_score[i] = (scores[i] / max_score) * 100

avg = sum(new_score) / N    # O(N)
print(avg)

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설명

N을 입력받는다.

새로운 값을 받기 위한 리스트를 크기가 N인 빈 리스트로 초기화한다.

공백으로 구분된 한 줄의 입력을 int형 리스트로 저장하고, max()함수를 사용하여 최대값을 구해 따로 저장한다.

반복문을 통해 새로운 리스트에 연산한 값을 넣는다.

리스트 총합으로 평균을 구해 출력한다.

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피드백

책의 해답을 보니 새로운 리스트를 만들 필요가 없다는 사실을 알게 되었다.

 

새로운 리스트의 역할은 연산 후 각각의 점수를 알 수 있는 것 뿐 평균을 구하기 위해선 필요가 없다.

 

내 생각:

(수정 리스트) = (기존 리스트) / max(기존 리스트) * 100

sum(수정 리스트) / max(기존 리스트) * 100

 

책의 생각:

sum(기존 리스트) / max(기존 리스트) * 100

 

코드가 간결해지긴 하지만 시간복잡도는 같다.

하지만 수학적으로 더 간결한 연산이 가능한 경우 시간복잡도를 줄일 수 있는 경우가 있을 것 같다.

 

기존 반복문

for i in range(N):  # O(N)
    new_score[i] = (scores[i] / max_score) * 100

리스트 컴프리헨션

N = int(input())

scores = list(map(int, input().split(' ')))  # O(N)

max_score = max(scores)

new_score = [score/max_score * 100 for score in scores]  # O(N)

avg = sum(new_score) / N    # O(N)
print(avg)

리스트 컴프리헨션을 사용하면 new_score를 초기화할 필요도 없고 더 간결하게 코드를 작성할 수 있다.

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알고리즘

2023.10.21 - [파이썬/알고리즘] - [알고리즘] 자료구조, 배열과 리스트

[알고리즘] 자료구조, 배열과 리스트