👀 문제
https://www.acmicpc.net/problem/12865
👊 도전
1. 설계
- knapsack 알고리즘을 이용한다.
2. 구현 (성공 코드)
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import java.util.Scanner;
/**
*
* @author HEESOO
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args){
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n=input.nextInt();
int k=input.nextInt();
int[] w=new int[n+1];
int[] v=new int[n+1];
for(int i=1;i<=n;i++){
w[i]=input.nextInt();
v[i]=input.nextInt();
}
int[][] dp=new int[n+1][k+1];
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=k;j++){
dp[i][j]=dp[i-1][j];
if(j-w[i]>=0){
dp[i][j]=Math.max(dp[i][j], dp[i-1][j-w[i]]+v[i]);
}
}
}
System.out.println(dp[n][k]);
}
}
3. 결과
🤟 성공 🤟
4. 설명
- DP를 이용한다.
- 무게는 w[]에, 가치는 v[]에 저장한다.
- dp[i][j]: i번째 물건을 탐색하는 중이고, 탐색해서 담은 무게합이 j일 때, 최대 가치를 저장한다.
- dp[i][j]에 들어갈 수 있는 경우는, i번째 무게를 넣거나 넣지 않는 경우이다.
- 넣지 않을 때는, i-1번째 무게까지의 누적값을 가져오되 현재 무게 합이 j인 경우를 확인하고 있으므로 dp[i-1][j]이다.
- i를 넣는 경우는, i-1까지의 누적값 중 현재 i를 넣어 무게 j를 만들 것이므로 지금까지의 저장한 무게 j에서 i를 넣기 위해 i의 무게를 뺀 나머지 무게를 가치를 써야한다. 따라서 그 가치와 i의 가치를 합친다.
- 이 두 경우 중 최댓값을 dp에 넣으면 된다.
- 이때 j-w[i]가 배열 인덱스 범위를 넘어가지 않게 0안에 들어오는지 체크한다.
👏 해결 완료!
참고
- [백준,BOJ 12865] 평범한 배낭(JAVA 구현) https://fbtmdwhd33.tistory.com/60
- Knapsack 알고리즘 (배낭싸기 알고리즘 ) https://naivep.tistory.com/72