# 매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다.

# 섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2)
# Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다.
# Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 섞어야 하는 최소 횟수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

# 제한 사항
# scoville의 길이는 2 이상 1,000,000 이하입니다.
# K는 0 이상 1,000,000,000 이하입니다.
# scoville의 원소는 각각 0 이상 1,000,000 이하입니다.
# 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 경우에는 -1을 return 합니다.
# 입출력 예
# scoville	K	return
# [1, 2, 3, 9, 10, 12]	7	2
# 입출력 예 설명
# 스코빌 지수가 1인 음식과 2인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
# 새로운 음식의 스코빌 지수 = 1 + (2 * 2) = 5
# 가진 음식의 스코빌 지수 = [5, 3, 9, 10, 12]

# 스코빌 지수가 3인 음식과 5인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
# 새로운 음식의 스코빌 지수 = 3 + (5 * 2) = 13
# 가진 음식의 스코빌 지수 = [13, 9, 10, 12]

# 모든 음식의 스코빌 지수가 7 이상이 되었고 이때 섞은 횟수는 2회입니다.
# 첫번째 시도 - 효율성테스트 불통과 57/100
# scovile.sort 부분에서 매번 loop를 돌때마다 리슽으를 정렬하는 작업이 들어가므로
# 리스트의 크기가 매우 클 경우 정렬에 드는 비용을 감당하지 못함.
def solution(scoville, K):
    answer = 0
    while scoville[0]<K:
        answer+=1
        print(scoville)
        first_value = scoville.pop(0)
        second_value = scoville.pop(0)
        insert_value = first_value+(second_value*2)
        scoville.append(insert_value)
        scoville.sort()
        
    print(answer)
    return answer
solution([1, 2, 3, 9, 10, 12],7)
#두번째 시도 - 52.4/100
def solution2(scoville,K):
    return loop(scoville,K,0)
def loop(scoville,K,answer):
    if min(scoville)>=K:
        return answer
    else:
        answer+=1
        my_list = []
        my_list.append(scoville[0]+scoville[1]*2)
        my_list.extend(scoville[2:])
        my_list.sort()
        return loop(my_list,K,answer)
#다른사람 풀이
import heapq
#일반적인 리스트와 다르게 가지고 있는 요소를 push pop 할때마다 자동으로 정렬해준다.
def solution3(scovile,K):
    heap =[]
    for num in scovile:
        heapq.heappush(heap,num)
    min_cnt=0
    while heap[0]<K:
        try:
            heapq.heappush(heap,heapq.heappop(heap)+(heapq.heappop(heap)*2))
        except IndexError:
            return -1
        min_cnt +=1
    return min_cnt