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알고리즘

프로그래머스[87946] - 피로도(lv2) - 미완

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문제는 여기서!

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/87946

 

프로그래머스

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문제설명

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XX게임에는 피로도 시스템(0 이상의 정수로 표현합니다)이 있으며, 일정 피로도를 사용해서 던전을 탐험할 수 있습니다. 이때, 각 던전마다 탐험을 시작하기 위해 필요한 "최소 필요 피로도"와 던전 탐험을 마쳤을 때 소모되는 "소모 피로도"가 있습니다. "최소 필요 피로도"는 해당 던전을 탐험하기 위해 가지고 있어야 하는 최소한의 피로도를 나타내며, "소모 피로도"는 던전을 탐험한 후 소모되는 피로도를 나타냅니다. 예를 들어 "최소 필요 피로도"가 80, "소모 피로도"가 20인 던전을 탐험하기 위해서는 유저의 현재 남은 피로도는 80 이상 이어야 하며, 던전을 탐험한 후에는 피로도 20이 소모됩니다.

이 게임에는 하루에 한 번씩 탐험할 수 있는 던전이 여러개 있는데, 한 유저가 오늘 이 던전들을 최대한 많이 탐험하려 합니다. 유저의 현재 피로도 k와 각 던전별 "최소 필요 피로도", "소모 피로도"가 담긴 2차원 배열 dungeons 가 매개변수로 주어질 때, 유저가 탐험할수 있는 최대 던전 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항

  • k는 1 이상 5,000 이하인 자연수입니다.
  • dungeons의 세로(행) 길이(즉, 던전의 개수)는 1 이상 8 이하입니다.
    • dungeons의 가로(열) 길이는 2 입니다.
    • dungeons의 각 행은 각 던전의 ["최소 필요 피로도", "소모 피로도"] 입니다.
    • "최소 필요 피로도"는 항상 "소모 피로도"보다 크거나 같습니다.
    • "최소 필요 피로도"와 "소모 피로도"는 1 이상 1,000 이하인 자연수입니다.
    • 서로 다른 던전의 ["최소 필요 피로도", "소모 피로도"]가 서로 같을 수 있습니다.

입출력 예

K dungeons result
80 [[80,20],[50,40],[30,10]] 3

입출력 예 설명

현재 피로도는 80입니다.

만약, 첫 번째 → 두 번째 → 세 번째 던전 순서로 탐험한다면

  • 현재 피로도는 80이며, 첫 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도" 또한 80이므로, 첫 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 첫 번째 던전의 "소모 피로도"는 20이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 60입니다.
  • 남은 피로도는 60이며, 두 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 50이므로, 두 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 두 번째 던전의 "소모 피로도"는 40이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 20입니다.
  • 남은 피로도는 20이며, 세 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 30입니다. 따라서 세 번째 던전은 탐험할 수 없습니다.

만약, 첫 번째 → 세 번째 → 두 번째 던전 순서로 탐험한다면

  • 현재 피로도는 80이며, 첫 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도" 또한 80이므로, 첫 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 첫 번째 던전의 "소모 피로도"는 20이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 60입니다.
  • 남은 피로도는 60이며, 세 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 30이므로, 세 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 세 번째 던전의 "소모 피로도"는 10이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 50입니다.
  • 남은 피로도는 50이며, 두 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 50이므로, 두 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 두 번째 던전의 "소모 피로도"는 40이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 10입니다.

따라서 이 경우 세 던전을 모두 탐험할 수 있으며, 유저가 탐험할 수 있는 최대 던전 수는 3입니다.

문제해결 keyPoint

  1. 아직 모르겠다...

20220927 1차시도

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dfs와 완전탐색까지 생각을 했지만, 시간상 넘어가서 풀이를 참고했다. 문제는 풀이를 봐도 명확하게 이해가 되지 않을 뿐더러... DFS, BFS 이론을 보면 더 모르겠다. 어떻게 여기에 그걸 적용한걸까?.. 이론이 아니라 내가 평소에 알고있던? 개념에선 뭔가 나올것 같은데... 흠..

class Solution {
    public int solution(int k, int[][] dungeons) {
        /**
         * 1. 1<= k <= 5000
         * 2. 최소필요 피로도는 항상 소모피로도 보다 갖거나 크다.
         * 3. 사실 이건 완저탐색 보다는 그리디 인것 같다.
         * 4. 우선 최소필요 피로도가 안되면 도전조차 불가능...
         * 5. 필요피로도가 높으면서, 소모피로도는 적은 순으로 돌아야 최고로 많이 돌수있다.
         * 6. BFS? DFS로 풀수있을까?...
         */
        int answer = -1;
        boolean[] check = new boolean[dungeons.length];
        for(int[] dungeon : dungeons){
            
        }
        return answer;
    }
}

20220928 참고한 풀이

더보기
class Solution {
    public static boolean check[];
    public static int ans = 0;

    public int solution(int k, int[][] dungeons) {
        check = new boolean[dungeons.length];

        dfs(k, dungeons, 0);

        return ans;
    }
    public static void dfs(int tired, int[][] dungeons, int cnt){
        for(int i=0; i<dungeons.length; i++){
            if(!check[i] && dungeons[i][0]<=tired){
                check[i] = true;
                dfs(tired-dungeons[i][1], dungeons, cnt+1);
                check[i] = false;
            }
        }
        ans = Math.max(ans, cnt);
    }
}
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