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[Hackerrank] [Medium] Fraudulent Activity Notifications 본문
https://www.hackerrank.com/challenges/fraudulent-activity-notifications/problem
풀이
- d길이를 유지하면서 median을 유동적으로 계속 구해줘야함.
- 한 번 iteration할 때마다 sort하고, median을 직접 계산하면 timeout.
- 문제 조건에서 expenditure[i]는 0 이상 200 이하의 정수임을 명시했기 때문에 이를 count하는 배열을 만들어 median을 구하는데 활용.
- count[expenditure[i]] = frequency
- expenditure[i]의 빈도 수를 저장하는 리스트 만듬.
- d가 홀수일 때, 짝수일 때 median을 구하는 방법이 다름.
- 리스트가 주어졌을 때,
- 홀수일 때 : 가운데 index의 값을 반환 ; [a1, a2, a3, a4, a5] -> a3
- 짝수일 때 : 가운데 두 수의 평균을 반환 ; [a1, a2, a3, a4] -> (a2 + a3) / 2
- count의 index가 expenditure[i]이기 때문에, 처음 d개로 median을 구하고, 매번 count[expenditure[i - d] ]의 값을 1 감소시킴으로써 median을 구할 때 element개수를 d개로 유지하기 쉬움.
def activityNotifications(expenditure, d):
def get_median(count, d):
counting = 0
if d % 2 == 0:
mid_1, mid_2 = 0, 0
for idx, freq in enumerate(count):
counting += freq
if mid_1 == 0 and counting >= (d//2):
mid_1 = idx
if mid_2 == 0 and counting >= (d//2 +1):
mid_2 = idx
return (mid_1+mid_2) / 2
else:
for idx, freq in enumerate(count):
counting += freq
if counting >= (d // 2) + 1:
return idx
ans = 0
count = [0]*200
for idx, spend in enumerate(expenditure):
if idx < d:
count[spend] += 1
continue
median = get_median(count, d)
if spend >= 2 * median:
ans += 1
# 현재 spend를 count에 추가하고, d 이전의 spend를 count에서 제외시킴
count[spend] += 1
count[expenditure[idx-d]] -= 1
return ans
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