📌 핵심로직(유형 파악)

• 핵심 로직 (Key): 정렬 후 위치 찾기 (순위)

📌 소스코드 (My Solution)

def solution(emergency):
    answer = []
    
    temp = sorted(emergency,reverse=True)
    
    for e in emergency: 
        for t in temp:
            if(e==t):
                answer.append(temp.index(t)+1)
    
    return answer

• ▶️ HINT : 정렬 먼저 해보기
• 비효율적 이중루프 / 복잡한 시간복잡도 : O(N^2)

📌 코드 회고

• 내가 한 실수 (Miss)

  • 리스트 값 추가하기
    • answer += temp.index(t) (x)
    • answer.append(temp.index(t) (0)

• 한 줄 팁 (Tip):

  • 리스트의 index() 함수는 호출될 때마다 리스트를 처음부터 훑는다O(N).
    • 따라서 반복문 안에서 index()를 쓰는 것은 이중 루프와 다름없다.
  • 검색 속도를 높이고 싶을 때는 딕셔너리를 활용해 데이터를 구조화하자.

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1. 가독성 중심 (초급~중금)

def solution(emergency):
    temp = sorted(emergency, reverse=True)
    # 리스트 컴프리헨션으로 간결하게 작성
    return [temp.index(e) + 1 for e in emergency]

• 비효율적 이중루프 → temp.index(e) 를 사용하여 이중 for문 제거

1. 성능 최적화 (고득점/실무용)

def solution(emergency):
    # {응급도: 순위} 형태의 딕셔너리를 미리 생성
    # 예: {76: 1, 24: 2, 3: 3}
    rank_dict = {val: i + 1 for i, val in enumerate(sorted(emergency, reverse=True))}
    
    # 딕셔너리에서 바로 꺼내오기
    return [rank_dict[e] for e in emergency]

• 딕셔너리(Hash Map)를 사용하여 순위 저장
• 시간 복잡도
  • 순위를 찾는 속도 : O(1)
  • 전체 복잡도 : O(N \log N)

• [진료 순서 정하기]