[Programmers] 테이블 해시 함수 - Python

 

난이도: Lv. 2

문제 설명

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완호가 관리하는 어떤 데이터베이스의 한 테이블은 모두 정수 타입인 컬럼들로 이루어져 있습니다. 테이블은 2차원 행렬로 표현할 수 있으며 열은 컬럼을 나타내고, 행은 튜플을 나타냅니다.

첫 번째 컬럼은 기본키로서 모든 튜플에 대해 그 값이 중복되지 않도록 보장됩니다. 완호는 이 테이블에 대한 해시 함수를 다음과 같이 정의하였습니다.

1. 해시 함수는 col, row_begin, row_end을 입력으로 받습니다.
   
   
2. 테이블의 튜플을 col번째 컬럼의 값을 기준으로 오름차순 정렬을 하되, 만약 그 값이 동일하면 기본키인 첫 번째 컬럼의 값을 기준으로 내림차순 정렬합니다.
   
   
3. 정렬된 데이터에서 S_i를 i 번째 행의 튜플에 대해 각 컬럼의 값을 i 로 나눈 나머지들의 합으로 정의합니다.
   
   
4. row_begin ≤ i ≤ row_end 인 모든 S_i를 누적하여 bitwise XOR 한 값을 해시 값으로서 반환합니다.

 

테이블의 데이터 data와 해시 함수에 대한 입력 col, row_begin, row_end이 주어졌을 때 테이블의 해시 값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

 

제한 사항

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• 1 ≤ data의 길이 ≤ 2,500
• 1 ≤ data의 원소의 길이 ≤ 500
• 1 ≤ data[i][j] ≤ 1,000,000
  • data[i][j]는 i + 1 번째 튜플의 j + 1 번째 컬럼의 값을 의미합니다.
• 1 ≤ col ≤ data의 원소의 길이
• 1 ≤ row_begin ≤ row_end ≤ data의 길이

 

문제 예제

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data	col	row_begin	row_end	result
[[2,2,6], [1,5,10], [4,2,9], [3,8,3]]	2	2	3	4

• 정해진 방법에 따라 튜플을 정렬하면 {4, 2, 9}, {2, 2, 6}, {1, 5, 10}, {3, 8, 3} 이 됩니다.
• S_2 = (2 mod 2) + (2 mod 2) + (6 mod 2) = 0 입니다.
• S_3 = (1 mod 3) + (5 mod 3) + (10 mod 3) = 4 입니다.
• 따라서 해시 값은 S_2 XOR S_ 3 = 4 입니다.

 

✏️ 내 풀이

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def solution(data, col, row_begin, row_end):
    answer = 0
    data.sort(key = lambda x:x[0], reverse = True)
    data.sort(key = lambda x:x[col-1])
    
    for i in range(len(data)):
        temp = 0
        if row_begin <= i + 1 <= row_end:
            for d in data[i]:
                temp += d%(i+1)
            answer = answer ^ temp
            
    return answer

 

이  문제는 정렬이 제일 중요한 것 같다. 결국 해시 함수 정의 2번이 잘 동작해야 정확한 답을 구할 수 있기 때문이다.

 

정의된 내용은 정렬을 col을 기준으로 오름차순 정렬을 하고, 만약 그 값이 동일하면 첫 번째 컬럼의 값을 기준으로 내림차순 정렬하는 것이다.

 

단순히 sort(key = lambda x:(x[col-1], x[0]))을 해버리면 원하는 결과가 나오지 않는다.

첫 번째 컬럼의 값을 기준으로는 내림차순 정렬을 해야하기 때문이다.

 

따라서, 먼저 첫번째 컬럼 값을 기준으로 내림차순 정렬을 해주고
        → data.sort(key = lambda x:x[0], reverse = True)

그 뒤에, col을 기준으로 오름차순 정렬을 하면 원하는 결과를 얻을 수 있다.
        → data.sort(key = lambda x:x[col-1])

 

그 뒤에는 문제에서 시키는 대로 코딩하면 정답을 구할 수 있다.

 

다른 사람들의 풀이를 보니 굳이 sort를 두번 안해도 다음과 같이 할 수 있는 것 같다.
       →   sort(key = lambda x:(x[col-1], -x[0]))

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