[프로그래머스/Level2] 피로도 (Python)

 

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.

입출력 예

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

 

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문제 풀이

💡접근 방법

• `case` 방문할 수 가능한 순서를 순열 계산
• `case` 반복
  • 조건에 맞게 계산하여 max값을 계산

✏️ 풀이 코드

def permutation(n, r):
    ans = []
    
    def generate(choose, check_list):
        if len(choose) == r:
            ans.append(choose.copy())
            return
        
        for i in range(len(n)):
            if check_list[i] == 0:
                check_list[i] = 1
                choose.append(n[i])
                generate(choose, check_list)
                check_list[i] = 0
                choose.pop()
                
    generate([], [0] * len(n))
    
    return ans
        
    
def solution(k, dungeons):
    max_result = 0
    
    # 탐험 순서
    n = [i + 1 for i in range(len(dungeons))]
    cases = permutation(n, len(n))
    
    for i in range(len(cases)):
        case = cases[i]
        it_k = k
        res = 0
        
        for c in case:
            it = dungeons[c-1]
            if it_k >= it[0]:
                it_k -= it[1]
                res += 1
            else:
                break
                
        max_result = max(max_result, res)
            
    return max_result

 

✏️ 다른 사람 풀이

answer = 0
def dfs(k, cnt, dungeons, visited):
    global answer
    answer = max(answer, cnt)

    for i in range(len(dungeons)):
        # 방문하지 않았고 and 방문할 수 있는 상태
        if visited[i] == 0 and k >= dungeons[i][0]:
            visited[i] = 1
            dfs(k-dungeons[i][1], cnt+1, dungeons, visited)
            visited[i] = 0


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

 

• 백트래킹으로 풀이
• 순열을 구하는 것처럼하는데 각각의 k와 cnt도 같이 가지고 다닌다.

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🔗 문제 출처

프로그래머스