7월 17일(월) - 다이나믹 프로그래밍 (12865번)
12865번: 평범한 배낭
첫 줄에 물품의 수 N(1 ≤ N ≤ 100)과 준서가 버틸 수 있는 무게 K(1 ≤ K ≤ 100,000)가 주어진다. 두 번째 줄부터 N개의 줄에 거쳐 각 물건의 무게 W(1 ≤ W ≤ 100,000)와 해당 물건의 가치 V(0 ≤ V ≤ 1,000)
www.acmicpc.net
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최초 생각 정리
- dp방식을 이용한 풀이를 예상함
- N개의 물건들 각각의 무게w와 가치v를 가지고 하나하나 비교하며, 최대무게인 K를 넘는지를 확인해야하므로
MAX 매크로를 추가해야할듯
- MAX ( i번째 새로운 물건을 넣기 전, i번째 새로운 물건을 넣은 후 ) 를 비교한 값을 dp[ i ]로 반복문을 통해 돌린다
- 최종출력은 N개의 물건 모두의 넣었다 / 뺐다를 진행하고 난 이후의 값인 dp[N]
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문제점
1. 최초 생각처럼 dp방식을 이용하는 것을 예상했지만, 1차원 배열만으로 생각해서는 더 이상의 풀이 진행이 불가
-> 아래 링크 게시물의 초반부분을 통해서 2차원 배열을 사용한 dp방식을 생각할 수 있었다
-> 또한 dp중에서도 Knapsack 알고리즘을 따로 정리해놓을 정도로 다양한 활용이 가능하다는 점도 알게되었다
[알고리즘 트레이닝] 5장 - 동적계획법과 냅색(Knapsack) (백준 12865번 평범한 배낭 문제로 살펴보기)
컴퓨터/IT/알고리즘 정리 블로그
chanhuiseok.github.io
-> 따라서 N개의 물건들의 무게와 가치는 각각 w[101] 과 v[101]에 입력받는다
-> dp[ i ][ j ]는 처음부터 i번째까지의 물건을 살펴보았고, 배낭의 현재 사용가능한 용량은 j이며,
이때 물건 가치합의 최댓값을 뜻하게된다
-> 그러므로 이중 for문 안에서
1) 만약 i번째 물건을 가방에 넣을 수 있다면, i번째 물건을 가방에 넣기 전과 넣은 후
두 개의 값 중 더 큰 값을 dp에 저장한다
2) 만약 i번째 물건을 가방에 넣을 수 없다면, 직전 dp값인 dp[ i-1 ][ j ] 값을 그대로 dp[ i ][ j ]에 저장
-> 최종출력은 dp[N][K]
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풀이
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#pragma warning(disable: 4996)
#define MAX(x, y) (((x) > (y)) ? (x) : (y))
#include <stdio.h>
int dp[101][100001];
int w[101];
int v[101];
int main(void)
{
int N, K;
scanf("%d %d", &N, &K);
for (int i = 1; i < N + 1; i++)
{
scanf("%d %d", &w[i], &v[i]);
}
for (int i = 1; i < N + 1; i++)
{
for (int j = 1; j < K + 1; j++)
{
if (j - w[i] >= 0)
{
dp[i][j] = MAX(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + v[i]);
}
else
{
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
}
}
}
printf("%d", dp[N][K]);
return 0;
}
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