갬미의 성장일기
[Programmers] 위클리 챌린지 피로도 (Python) 본문
문제 설명
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
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.
나의 풀이
최대 던전의 개수가 8개이므로 모든 경우의 수를 만들고 모두 실행하도록 했다
이때 시간복잡도를 최대한 줄이기 위해 다음과 같은 조건을 주었다
- 최대 던전 수 == 던전의 개수이면 return
- k-각 단계의 피로도가 음수인경우 다음 for문 실행
def solution(k, dungeons):
answer = 0
ori = k
from itertools import permutations
perms = list(permutations(dungeons, len(dungeons)))
for perm in (perms):
cnt = 0
k = ori
for p_k, minus in perm:
if k >= p_k and k-minus > 0:
k -= minus
cnt += 1
else:
break
if cnt == len(dungeons):
return cnt
answer = max(answer, cnt)
return answer
DFS로 구현하는 방법! 같은 조건을 주었을때 실행속도가 엄청 빨라진다
dfs/bfs 이코테 스터디하며 친해진 친구들이었는데 ㅋㅋ 문제보고 dfs로 풀면 좋겠다 생각했지만 그새 다시 멀어졌는지 구현을 못했다 ,, 내일부터는 이코테 복습 + 코테연습을 병행해야겠다
answer = 0
N = 0
visited = []
def dfs(k, cnt, dungeons):
global answer
if cnt > answer:
answer = cnt
for j in range(N):
if k >= dungeons[j][0] and not visited[j] and k - dungeons[j][1] > 0:
visited[j] = 1
dfs(k - dungeons[j][1], cnt + 1, dungeons)
visited[j] = 0
def solution(k, dungeons):
global N, visited
N = len(dungeons)
visited = [0] * N
dfs(k, 0, dungeons)
return answer
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