프로그래머스 | Python | 특이한 정렬

 

 

프로그래머스

내코드

def solution(numlist, n):
    answer = sorted(numlist, key=lambda x: (abs(x - n), -x))
    return answer

코드설명

• sorted() 함수와 key 매개변수를 사용하여 정렬 기준을 정의했습니다.
• key=lambda x: (abs(x - n), -x)는 두 가지 기준을 적용합니다:
  1. abs(x - n): 기준값 n과의 거리를 기준으로 정렬.
  2. -x: 거리가 같을 경우, 더 큰 숫자가 먼저 오도록 설정.
• 결과적으로, numlist의 요소들을 n과 가까운 순서대로 정렬한 뒤 반환합니다.

특징

• 간결함: 한 줄의 sorted()로 문제 해결.
• 복합 기준 처리: 튜플 (abs(x - n), -x)를 활용해 거리와 크기를 동시에 비교.
• 원본 유지: 정렬된 결과를 새로운 리스트로 반환하며, 입력 리스트는 변하지 않음.

---

다른 코드

def solution(numlist, n):
    numlist_with_dist = [(x, abs(x - n)) for x in numlist]
    numlist_with_dist.sort(key=lambda x: (x[1], -x[0]))
    return [x[0] for x in numlist_with_dist]

코드설명

1. 거리 계산 및 저장:
   • 리스트 컴프리헨션을 사용해 각 숫자와 n 사이의 거리를 계산한 (x, abs(x - n)) 형태의 튜플을 생성.
   • 예: numlist = [4, 1, 7, 3, 5], n = 5이면, [(4, 1), (1, 4), (7, 2), (3, 2), (5, 0)].
2. 정렬:
   • sort()를 사용해 (거리, 음수 값) 기준으로 정렬.
   • 거리 오름차순 → 거리가 같으면 음수 값 기준으로 큰 값이 앞에 오도록 설정.
3. 결과 추출:
   • 정렬된 리스트에서 첫 번째 값만 추출해 최종 결과 리스트 반환.

특징

• 직관적 과정: 거리 계산과 정렬이 명확히 나뉘어 있어 이해하기 쉬움.
• 튜플 활용: 거리와 값을 함께 저장하고 활용.
• 약간의 추가 메모리 사용: 정렬을 위해 임시 리스트 생성.

---

두 코드 비교

1. 코드 길이:
   • 내 코드는 sorted()를 한 번 호출하는 방식으로 짧고 간결함.
   • 다른 코드는 중간 리스트를 생성하여 비교적 길지만, 처리 과정이 명확함.
2. 가독성:
   • 내 코드는 한 줄로 정렬을 처리하므로 익숙하지 않은 경우 이해하기 어려울 수 있음.
   • 다른 코드는 거리 계산과 정렬을 분리하여 초보자도 이해하기 쉬움.
3. 효율성:
   • 두 코드 모두 시간 복잡도는 O(n log n)으로 동일.
   • 다만, 다른 코드는 추가적인 리스트를 생성하므로 약간의 메모리 오버헤드가 있음.

---

결론

• 간결함을 원한다면 내 코드가 적합.
• 가독성과 디버깅 편의성을 중시한다면 다른 코드도 좋은 선택.
• 두 코드 모두 정렬 기준을 정확히 구현하며, 상황에 맞게 선택할 수 있음.