https://www.acmicpc.net/problem/11066
생각하기
파일을 합치는데 연속된 파일들을 합치는 것이 포인트였다
1 2 3 4 의 파일들이 있다면
- 1 (2,3,4)
- (1, 2) (3, 4)
- 1, 2, 3) 4
-> 3가지의 경우 중에서 작은 합치는 비용을 찾으면 된다
결국 작은 문제들이 합쳐져서 큰 문제의 답을 이루는 DP를 사용하면 된다는 것을 알았다
점화식을 세워보면
dp[i][j] 는 i번째 data 부터 j번째 data까지 합치는 데에 드는 비용
dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum(data[i] ~ data[j]) )
( i<= k <j )
주의 포인트 1 : 합치는 비용 고려
문제에서 합치는 과정을 살펴보면 합치는 비용이 있음을 알 수 있다. 마지막에 data[i] 부터 data[j]까지의 합을 더해야 함
주의 포인트 2 : i==j 일때 dp[i][j] 는 0
dp가 합치는 데에 드는 비용이라는 것을 잘 인지해야 한다
dp[1][1]에 data[1] 값을 넣어놓으면 추후 dp[1][2]에서 비용이 중복되어 계산되는 문제가 생긴다
dp가 애초에 합치는데에 드는 비용이라고 가정하였으니 dp[1][1] 같은 것은 아직 합친 것이 아니지 아니 한가!!!
( 이 부분 때문에 구현하는데에 많은 시간이 걸렸다 )
구현하기
먼저 각 장의 i번째 부터 j 번째 까지의 합을 구하기 위한 배열 sum_arr을 만들어서
대각선 형식으로 돌려서 배열을 채운다
점화식을 고려해 볼 때, 2차원 배열 dp를 만들어서
대각선으로 절반만 탐색하며 점화식을 가지고 채워넣어야 한다
T = int(input())
for _ in range(T):
N = int(input())
data= list(map(int, input().split()))
dp = [[int(1e9) for i in range(N)] for j in range(N)]
sum_arr = [[0 for i in range(N)] for j in range(N)]
for diag in range(N):
i=0
for j in range(diag, N):
if i==j :
sum_arr[i][j] = data[i]
else:
sum_arr[i][j] = sum_arr[i][j-1] + data[j]
i+=1
for diag in range(N):
i = 0
for j in range(diag, N):
print(f'{i} {j}')
if i==j :
dp[i][j] = 0
else:
for k in range(i, j):
tmp = dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum_arr[i][j]
dp[i][j] = min(tmp, dp[i][j])
i+=1
print(dp[0][N-1])
백준 강의를 들어보니 재귀를 통해서 구하는 방법도 있었다
def recur(i, j):
if i == j:
return 0
if dp[i][j] != -1:
return dp[i][j]
result = dp[i][j]
for k in range(i, j):
tmp = recur(i, k) + recur(k+1, j) + sum(data[i:j+1])
if result == -1 or tmp < result:
result = tmp
dp[i][j] = result
return result
T = int(input())
for _ in range(T):
n= int(input())
data = list(map(int, input().split()))
dp = [[-1 for i in range(n)] for j in range(n)]
print(recur(0, n-1))
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