[프로그래머스] 피로도 (level2, 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.

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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.

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입출력 예

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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.

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풀이 코드

from collections import deque

def bfs(start, k, dungeons):
    queue = deque()
    queue.append([start, k, 0, [False for _ in range(len(dungeons))]])
    counted = []
    
    while queue:
        location, tired, count, visited = queue.popleft()
        visited[location] = True
        tired -= dungeons[location][1]
        count += 1
        counted.append(count)
        
        for i in range(len(dungeons)):
            if not visited[i] and tired >= dungeons[i][0]:
                queue.append([i, tired, count, visited[:]])
                
    return max(counted)

def solution(k, dungeons):
    answer = -1
    for i in range(len(dungeons)):
        if dungeons[i][0] <= k:
            answer = max(answer, bfs(i, k, dungeons))
    return answer

BFS를 사용하여 풀이하였고, 모든 루트를 확인하는 완전탐색 문제였다.

사실 permutation 모듈을 사용해서 풀이해도 되지만, BFS를 사용해서 풀었다.

 

완전탐색이 가능한 이유는 던전의 개수가 최대 8개밖에 되지 않는다는 점이다.

처음에 입장 가능한 던전에 대해서만 bfs 출발점으로 삼는다.

 

각각의 루트마다 다른 던전을 방문했는지 확인해주기 위해서,

큐의 원소 내에 visited를 포함해주었다.

큐 내부에는 [현재 위치, 피로도, 던전 총 방문 횟수, 던전 별 방문 여부 배열]와 같은 원소들이 포함되어 있고, 

이 것은 하나의 큐의 원소가 로직을 거치는 것 = 각각의 경로를 의미하는 것이다.

 

이때 주의해주어야 할 점은, 큐에 새로운 원소를 append 할 때이다.

아직 방문하지 않았고, 입장 피로도가 제한에 걸리지 않은 경우 append를 해주어야 하는데,

visited를 꼭 복사해서 넣어주어야 한다.

 

던전 방문 횟수 중 가장 많이 방문한 것을 계속해서 갱신해주면 문제가 풀린다.