[프로그래머스] 피로도

문제

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

프로그래머스

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

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

 

 

문제풀이 코드

첫번째 풀이(완전탐색)

from itertools import permutations
def solution(k, dungeons):
    dungeons = list(permutations(dungeons))
    result = [0] * len(dungeons)
    for i in range(len(dungeons)):
        fatigue = k
        for j in range(len(dungeons[i])):
            if dungeons[i][j][0] <= fatigue:
                result[i] += 1
                fatigue -= dungeons[i][j][1]
    return max(result)

1. dungeons를 탐색할 수 있는 모든 방법을 구한다

2. 모든 방법들을 탐색하여 각 방법별로 탐색 가능한 던전의 수를 구하여 결과 배열에 넣어준다

3. 결과에 담긴 값 중 가장 큰 값을 반환한다

 

두번째 풀이(백트래킹)

answer = 0
visited = []

def dfs(k, count, dungeons):
    global answer
    
    if count > answer:
        answer = count
    
    for i in range(len(dungeons)):
        if k >= dungeons[i][0] and not visited[i]:
            visited[i] = True
            dfs(k - dungeons[i][1], count + 1, dungeons)
            visited[i] = False

def solution(k, dungeons):
    global visited
    visited = [False] * len(dungeons)
    dfs(k, 0, dungeons)
    return answer

 

1. 백트래킹 기법으로 재귀함수가 끝나면 visited[i]를 False로 바꾸어주면서 모든 경우를 탐색하여 가장 큰 값을 반환하도록 한다