[Python] 완전탐색_피로도(LEVEL2)

EunBi Na·2023년 9월 12일
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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

kdungeonsresult
80[[80,20],[50,40],[30,10]]3

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.

※ 공지 - 2022년 2월 25일 테스트케이스가 추가되었습니다.

문제 풀이

순열

from itertools import permutations

def solution(k, dungeons):
    answer = 0
    
    for p in permutations(dungeons, len(dungeons)):
        tmp = k
        cnt = 0
        
        for need, spend in p:
            if tmp >= need:
                tmp -= spend
                cnt += 1
        answer = max(answer, cnt)
    return answer

백트래킹

answer = 0

def dfs(k, cnt, dungeons, visited):
    global answer
    if cnt > answer:
        answer = cnt

    for i in range(len(dungeons)):
        if not visited[i] and k >= dungeons[i][0]:
            visited[i] = True
            dfs(k - dungeons[i][1], cnt + 1, dungeons, visited)
            visited[i] = False
    
def solution(k, dungeons):
    global answer
    visited = [False] * len(dungeons)
    dfs(k, 0, dungeons, visited)
    return answer
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