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[Python] 프로그래머스 피로도 본문

CODECODE/Algorithm

[Python] 프로그래머스 피로도

므느르으 2023. 10. 22. 10:57

프로그래머스 레벨 2

완전탐색

 

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 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.

 

 


첫번째 풀이

 

완전탐색

일단 모든 경우의 수 permutations 활용하여 구하기

그리고 뒤부터 검사하면서 그 경로로 탐색할 수 있으면 바로 리턴

뒤부터 던전수 최대인 부분이니까 바로 리턴해도 문제 없음

 

from itertools import permutations

def solution(k, dungeons):
    answer = -1
    explore = []
    
    for i in range(1, len(dungeons) + 1):
        explore += list(permutations(dungeons, i))
    for i in range(len(explore) - 1, 0, -1):
        left = k
        flag = True
        for nums in explore[i]:
            if nums[0] <= left:
                left -= nums[1]
            else:
                flag = False
                break
        if flag:
            return len(explore[i])

다른 풀이

dfs 활용 풀이

아이디어는 있었는데 구현을 못함,,

permutations 사용 안하고 dfs로 재귀 사용하여 구현

재귀 돌고 나서 visited 다시 0으로 초기화 시켜주는 방식

이게 시간 훨씬 빠르고 메모리도 효율적

answer 변수 global 변수로 선언하여 활용

 

global answer
answer = 0

def dfs(k, cnt, dungeons, visited): 
    global answer
    if cnt > answer:
        answer = cnt
        
    for i in range(len(dungeons)):
        if k >= dungeons[i][0] and visited[i] == 0:
            visited[i] = 1
            dfs(k - dungeons[i][1], cnt + 1, dungeons, visited)
            visited[i] = 0      
    
def solution(k, dungeons):
    visited = len(dungeons) * [0]
    dfs(k, 0, dungeons, visited)

    return answer


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

 

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