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12Week 피로도 [Python]

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

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.

문제풀이

  • 넓이탐색이나 깊이탐색으로 푸는것으로 생각하고 고민했다.
    • 1) 최소 필요 피로도 순으로 정렬
    • 2) 소모 피로도 순으로 정렬
    • 3) (최소 필요 피로도 - 소모 피로도) 순으로 정렬
    • 위의 3가지 방법을 생각했는데, 잘 생각이 나지 않아 모든경우의 수를 조합하는 완전탐색으로 진행함
  • 완전탐색 방법
    • 1) python의 itertools의 permutations 메소드를 사용해서 던전을 출입할수 있는 모든 경우의 수를 조합한 dungeons_case를 만든다.
    • 2) 모든 경우의 수에서 던전을 몇개 탐색하는지 결과를 저장할 results list를 생성
    • 3) 모든 경우의 수 탐색
      • 1) 경우의 수들의 던전을 탐색하며 최소 필요 피로도가 주어진 피로도(fatigue)보다 작거나 크면 소모 피로도를 빼고 result에 던전을 탐험한 횟수를 +1 해줌
      • 2) 만약 피로도가 최소 피로도보다 낮으면 멈추고 던전을 탐험한 횟수를 results에 저장함
    • 4) 모든 경우의 수 탐색 결과중 가장 max값만 return 해줌
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import itertools

def solution(k, dungeons):
    # 1) 모든 경우의 수 만듬
    dungeons_case = list(itertools.permutations(dungeons, r=len(dungeons)))
    # 2) results list 생성
    results = []
    # 3) 모든 경우의 수 탐색
    for _dungeons in dungeons_case:
        result = 0
        fatigue = k
        for _dungeon in _dungeons:
            if fatigue >= _dungeon[0]:
                fatigue -= _dungeon[1]
                result += 1
            else:
                break
        results.append(result)
    return max(results)
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k = 80
dungeons = [[80,20],[50,40],[30,10]]
solution(k, dungeons)
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