AI 요약관련 정보

• 이 문제는 겉보기와 달리 "쉬움" 난이도임에도 불구하고, 최적의 브루트 포스 솔루션조차 구현이 까다로운 편이다. 🤯
• 핵심 목표는 주어진 배열에서 K 길이의 모든 부분 배열에 대해, 가장 빈번하게 나타나는 상위 X개 요소들의 합(각 요소의 값 * 빈도수)을 계산하여 반환하는 것이다. 🎯
• 부분 배열은 i부터 i+K-1까지의 K 길이를 가지며, 결과 배열의 길이는 N - K + 1 공식에 따라 결정된다. 📏
• 각 부분 배열에서 요소들의 빈도수를 해시맵(Python의 collections.Counter 등)으로 계산한 후, 빈도수(내림차순)와 값(내림차순, 동점 시 큰 값 우선)을 기준으로 정렬하여 상위 X개 요소를 식별한다. 📊
• 빈도수가 같은 요소가 여러 개일 경우, 문제의 규칙에 따라 값이 더 큰 요소를 우선적으로 선택하여 상위 X개에 포함시킨다. 🏆
• 부분 배열 내 고유 요소의 개수가 X보다 적거나 같을 경우, 별도의 정렬 없이 해당 부분 배열의 모든 요소 합을 X-sum으로 간주하는 예외 처리가 필요하다. 💡
• 직관적으로 슬라이딩 윈도우가 효율적일 것 같지만, 각 단계에서 상위 X개 요소를 찾기 위한 정렬(K log K)이 지배적이므로, 단순 브루트 포스((N-K+1) * K log K)와 시간 복잡도 면에서 큰 차이가 없어 이 문제에서는 큰 이점이 없다. 🤷
• Python으로 구현 시 collections.Counter를 활용한 빈도수 계산과 람다 함수를 사용한 사용자 정의 정렬(key=lambda p: (-p[1], -p[0]))이 효율적인 코드 작성에 도움이 된다. 🐍