[프로그래머스 LV2] 피로도

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이번 포스트에서는 DFS를 이용한 문제를 소개합니다. DFS에 대해서는 백트래킹을 더 자세하게 정리해서 포스팅하도록 하겠습니다! 정규표현식 포스팅도 해야하는데…. 늦어지는 건 기분 탓입니다 ㅎㅎ😅

문제

피로도

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.

제한 사항

• 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.

출력 형식

입력으로 들어온 두 문자열의 자카드 유사도를 출력한다. 유사도 값은 0에서 1 사이의 실수이므로, 이를 다루기 쉽도록 65536을 곱한 후에 소수점 아래를 버리고 정수부만 출력한다.

입출력 예

내 풀이

저는 Permutations 함수를 이용하여 모든 경우의 수를 확인하는 방법으로 문제를 풀었습니다. Deque를 이용했는데 Deque에 대해서는 추후에 더 자세하게 설명드리겠습니다! 숙제가 점점 많이지는 기분이네요 😦

from itertools import permutations
from collections import deque

def solution(k, dungeons) :
    answer = 0
    temp = 0
    k2 = k
    num = len(dungeons)
    # 다양한 순서쌍을 만들어 냄
    per = deque(permutations(range(num)))

    # answer가 dungeons의 길이와 같거나, 모든 순서쌍을 확인한 경우 stop
    while (answer != num) and (per) :
      p = per.popleft()     # depue는 양쪽으로 원소를 추출할 수 있음
      for i in range(len(p)) :
        # dungeions의 원소들은 [0]와 [1] 값이 모두 현재 피로도보다 낮아야 함
        if (k2 >= max(dungeons[p[i]][0], dungeons[p[i]][1])) :     
          k2 -= dungeons[p[i]][1]
          temp += 1
        else :
          break
      if temp > answer :
        answer = temp
      temp = 0
      k2 = k

    return answer

다른 사람들의 풀이

백트래킹 중 DFS를 이용한 풀이를 소개드립니다. 저는 이 코드를 이해하는 것부터 정말 어려웠는데요. 아무래도 DFS에 대한 개념이 부족했던 것 같습니다. 특히 가장 이해가 되지 않았던 부분은 visited[j]=1로 두었다가 다시 visited[j]=0으로 두는 부분이었습니다. 그래서 예시로 든 부분을 하나하나 그려가면서 이해하려고 노력했습니다. 아래에 자세히 설명했습니다!

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]:
            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 

사진과 같이 각각의 dungeons의 원소를 A, B, C라고 해보겠습니다. 왼쪽의 중간 부분과 같이 가장 처음에는 A가 뽑힙니다. 그리고 다시 A부터 시작하는데 두 번째 A는 visited[j]=1로 인해 제외됩니다. 따라서 B가 두 번째로 뽑힙니다. 마지막으로 세 번째 A, B는 모두 visited[j]=1로 인해 제외되고 C가 뽑힙니다. 즉, A-B-C 순이 첫 번째 경우입니다. 이렇게 뽑고 나서 파란색 선으로 표현되었듯이, visited[j]=0을 통해 초기화가 됩니다. 그리고 나서 또 다른 경우의 수를 찾아나가는데 이전과 달리 두 번째로 B가 아닌 C가 뽑히게 됩니다. 즉, A-C-B 경우가 만들어집니다. 이후로, 위쪽으로 거슬러 올라가는 녹색 선과 같이 다시 초기화가 되고, 보라색 선의 B부터 시작하는 세 번째 경우를 찾아나갑니다. 이게 제가 이해한 위의 코드 알고리즘입니다.

DFS는 이런 식의 함수 안의 함수를 이해해야 하기 때문에 제가 어려워하는 부분 중 하나입니다. 공부하면서도 추상적으로 알고리즘을 이해해야 한다는 느낌을 항상 받고 있죠. 조금 더 공부를 해서 다른 문제에 사용할 수 있도록 해야겠습니다!

Reference

1. soorim_yoon