[백준 삼성 SW 역량 테스트 기출 문제] 14501번 퇴사(Python/파이썬)

삼성 SW 역량 테스트 기출 문제 - 14501번 퇴사

14501번: 퇴사

문제

상담원으로 일하고 있는 백준이는 퇴사를 하려고 한다.

오늘부터 N+1일째 되는 날 퇴사를 하기 위해서, 남은 N일 동안 최대한 많은 상담을 하려고 한다.

백준이는 비서에게 최대한 많은 상담을 잡으라고 부탁을 했고, 비서는 하루에 하나씩 서로 다른 사람의 상담을 잡아놓았다.

각각의 상담은 상담을 완료하는데 걸리는 기간 Ti와 상담을 했을 때 받을 수 있는 금액 Pi로 이루어져 있다.

N = 7인 경우에 다음과 같은 상담 일정표를 보자.

	1일	2일	3일	4일	5일	6일	7일
Ti	3	5	1	1	2	4	2
Pi	10	20	10	20	15	40	200

1일에 잡혀있는 상담은 총 3일이 걸리며, 상담했을 때 받을 수 있는 금액은 10이다. 5일에 잡혀있는 상담은 총 2일이 걸리며, 받을 수 있는 금액은 15이다.

상담을 하는데 필요한 기간은 1일보다 클 수 있기 때문에, 모든 상담을 할 수는 없다. 예를 들어서 1일에 상담을 하게 되면, 2일, 3일에 있는 상담은 할 수 없게 된다. 2일에 있는 상담을 하게 되면, 3, 4, 5, 6일에 잡혀있는 상담은 할 수 없다.

또한, N+1일째에는 회사에 없기 때문에, 6, 7일에 있는 상담을 할 수 없다.

퇴사 전에 할 수 있는 상담의 최대 이익은 1일, 4일, 5일에 있는 상담을 하는 것이며, 이때의 이익은 10+20+15=45이다.

상담을 적절히 했을 때, 백준이가 얻을 수 있는 최대 수익을 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N (1 ≤ N ≤ 15)이 주어진다.

둘째 줄부터 N개의 줄에 Ti와 Pi가 공백으로 구분되어서 주어지며, 1일부터 N일까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ Ti ≤ 5, 1 ≤ Pi ≤ 1,000)

출력

첫째 줄에 백준이가 얻을 수 있는 최대 이익을 출력한다.

예제 입력 1

7
3 10
5 20
1 10
1 20
2 15
4 40
2 200

예제 출력 1

45

풀이

- 날짜와 이익 입력 받을 때 각각 t, p 배열에 삽입해준다

- dp 배열을 n+1크기만큼 0으로 초기화

- 뒤에서 부터 for문 실행

- time이 n보다 크면 dp[i] = money 해주고, n보다 작으면 dp[i] 에 max값 구하여 넣어준다. 그 dp[i] 값을 money에 넣어줌 

# 삼성 SW 역량 테스트 기출 문제
# 백준 14501번. 퇴사

n = int(input())
t = []
p = []

for i in range(n):
    a, b = map(int, input().split())
    t.append(a)
    p.append(b)

dp = [0] * (n + 1)
money = 0

# 뒤에서 부터 시작
for i in range(n - 1, -1, -1):
    time = i + t[i]

    # time은 n보다 작아야함
    if time <= n:
        dp[i] = max(p[i] + dp[time], money)
        money = dp[i]
    else:
        dp[i] = money

print(money)

다른 사람의 풀이

나의 풀이와 비교했을 때

1) t 와 p배열을 L이라는 2차원 배열로 한번에 입력 받았다

2) 내가 처음 문제를 읽고 구상했던 방법을 구현하였다. 나는 하다가 안되서 뒤부터 시작하는 방법으로 풀었다. 모든 경우의 수를 구하여 dp배열에 삽입한 후 마지막에 max(dp) 값을 출력

# 다른 사람의 풀이
N = int(input())
L = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)] # 2차원 배열 사용
dp = [0] * (N + 1)
for i in range(N):
    for j in range(i + L[i][0], N + 1):         # time이 n보다 작을 때까지만 for문 실행
        if dp[j] < L[i][1] + dp[i]:
            dp[j] = L[i][1] + dp[i]
print(max(dp))

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