간만의 알고리즘 공부 - 20 (부족한 금액 계산하기)

문제 설명
새로 생긴 놀이기구는 인기가 매우 많아 줄이 끊이질 않습니다. 이 놀이기구의 원래 이용료는 price원 인데, 놀이기구를 N 번 째 이용한다면 원래 이용료의 N배를 받기로 하였습니다. 즉, 처음 이용료가 100이었다면 2번째에는 200, 3번째에는 300으로 요금이 인상됩니다.
놀이기구를 count번 타게 되면 현재 자신이 가지고 있는 금액에서 얼마가 모자라는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.
단, 금액이 부족하지 않으면 0을 return 하세요.

제한 조건
- 놀이기구의 이용료 price : 1 ≤ price ≤ 2,500, price는 자연수
- 처음 가지고 있던 금액 money : 1 ≤ money ≤ 1,000,000,000, money는 자연수
- 놀이기구의 이용 횟수 count : 1 ≤ count ≤ 2,500, count는 자연수

입출력 예 설명
입출력 예 #1이용금액이 3인 놀이기구를 4번 타고 싶은 고객이 현재 가진 금액이 20이라면, 총 필요한 놀이기구의 이용 금액은 30 (= 3+6+9+12) 이 되어 10만큼 부족하므로 10을 return 합니다.

 

입출력 예시

 

 

내가 푼 방법

class Solution {
    fun solution(price: Int, money: Int, count: Int): Long {
        var answer: Long = -1
        var sum: Long = 0
        
        for (num in 1..count) {
            sum += price*num
        }
        
        answer = if (money >= sum) {
            0
        } else {
            sum - money
        }
        
        return answer
    }
}

 

점수 9점 획득 했으나 코틀린 내의 편리한 내장 함수를 활용하지 않았기에 해당 부분을 도움받아서 코드 첨삭을 받아봤습니다.

 

 

코드 첨삭

class Solution {
    fun solution(price: Int, money: Int, count: Int): Long {
        val totalCost = (1..count).sumOf { it * price }.toLong()

        val moneyNeeded = totalCost - money

        return if (moneyNeeded <= 0) 0 else moneyNeeded
    }
}

 

처음에 코드 첨삭 받았을때 테스트 케이스를 전부 통과하지 못했다. 이유는 totalCost 계산하는데 오버헤드가 발생해서 테스트 케이스를 전부 통과하지 못한것 같았습니다.

 

변경된 코드첨삭

class Solution {
    fun solution(price: Int, money: Int, count: Int): Long {
        // sumBy 함수를 사용하여 총 비용 계산
        val totalCost = (1..count).sumOf { it.toLong() * price }
        // 필요한 금액 계산
        val moneyNeeded = totalCost - money

        // 필요한 금액이 0 이하이면 0 반환, 그렇지 않으면 필요한 금액 반환
        return if (moneyNeeded <= 0) 0 else moneyNeeded
    }
}

 

 

역시 내장 함수를 통해서 깔끔하고 이해하기 쉽게 표현되긴 했지만 속도가 수십 ~ 수백 배 이상 차이가 났습니다. 아래에 이유를 써놓았지만, 내장 함수 및 람다를 사용함으로써 발생하는 비용 등을 생각하면서 구현을 해야하는구나 생각을 했습니다.

다만, 가독성과 유지보수성을 고려했을 때 sumOf 같은 내장 함수를 사용하는게 나을 수도 있습니다. 선택은 개발자의 몫?!

 

속도 차이 이유

1. 내부 최적화: for 루프는 매우 기본적인 반복문으로, 컴파일러가 쉽게 최적화할 수 있습니다. 반면, sumOf 함수는 더 일반적인 함수로, 여러 타입과 조건을 처리할 수 있게 설계되어 있어서 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

2. 타입 변환 비용: sumOf 함수는 각 요소를 Long으로 변환하여 계산합니다. 이 과정에서 발생하는 추가적인 타입 변환 비용이 for 루프보다 시간이 더 걸릴 수 있습니다.

3. 함수 호출 오버헤드: sumOf 함수는 내부적으로 람다를 사용하여 각 요소를 처리하므로, 함수 호출 오버헤드가 발생할 수 있습니다. for 루프는 단순히 반복하여 값을 더하는 것이기 때문에 함수 호출 오버헤드가 없습니다.

4. 내부 구현 차이: sumOf 함수의 내부 구현은 보다 범용적으로 설계되어 다양한 상황을 처리할 수 있게 합니다. 이는 코드가 더 복잡해질 수 있고, 그에 따른 성능 저하가 있을 수 있습니다.