피로도

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 탐험할 수 있는 최대 던전 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항

• k 는 1 이상 5,000 이하인 자연수 입니다.
• dungeons의 세로(행) 길이 (즉, 던전의 개수)는 1 이상 8이하입니다.
  • 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 자연수 입니다.
  • 서로 다른 던전의 ["최소 필요 피로도","소모 피로도"] 가 서로 같을 수 있습니다.

입출력 예

k	dungeons	result
80	[[80,20],[50,40],[30,10]]	3

풀이

• 던전의 수가 8개로 매우 적다. 즉 완전 탐색을 통해서 풀어도 무리 없이 접근 가능하다.
• 던전을 방문하는 순서에 따라 가능 하거나 불가능 할 수 있기 때문에 모든 경우의 수를 돌아보아야 한다. == 조합
• 모든 조합을 확인하는 것이기 때문에 깊이 우선탐색(depth-first-search) 과 퇴각검색(backtracking) 을 활용하는것이 좋아 보인다.

def solution(k,dungeons):
	n=len(dungeons)
	
	global answer
	answer=0
 
	def solve(k,cur=set()):
		global answer
		if len(cur)>answer: 
			#  더 많은 곳을 방문했다면 해당 값으로 계속해서 업데이트 해 준다.
			answer=len(cur)
			
		for i in range(n):
			req,cost=dungeons[i]
			if i not in cur and k>=req:
			# cur 에 등록한 값을 사용하여 모든 경우의 수를 돌아볼 것이다.
				cur.add(i)
				solve(k-cost,cur)
				cur.remove(i)
			
	solve(k)
	
	return answer