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문제 (링크)
https://www.acmicpc.net/problem/12865
나의 풀이
import sys
input = sys.stdin.readline
n, k = map(int, input().split())
items = []
for _ in range(n):
items.append(list(map(int, input().split())))
# dp[i][j] -> 최대 무게가 j일 때, i번째 물건까지 담을 경우 가질 수 있는 최대 가치
dp = [[0] * (k+1) for _ in range(n)]
for i in range(k+1):
if items[0][0] <= i:
dp[0][i] = items[0][1]
for i in range(1, n):
for j in range(k+1):
if items[i][0] <= j:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - items[i][0]] + items[i][1])
else:
dp[i][j] = dp[i-1][j]
print(dp[n-1][k])
코드 설명 및 풀이법
유명한 냅색 알고리즘 문제이다.
처음에는 백트래킹으로 접근하였으나, 시간초과 판정을 받아서 DP로 풀었다.
DP답게 점화식을 이해하는 것이 가장 중요한데, 이 문제는 지금까지 봐왔던 DP 테이블과는 다르게 2차원 배열을 사용했다.
dp[i][j]는 다음과 같이 정의될 수 있다.
"무게가 최대 j인 배낭에 i번째 물건까지 담았을 때 가질 수 있는 최대 가치"
이 값을 기록하기 위해서 i번째 물건이 배낭에 들어갈 수 있을 때, 두 가지 값을 비교해준다.
그 두 가지 값은 다음과 같다.
1) 무게가 j인 배낭에 i - 1번째 물건까지 들어갔을 때 최대 가치
2) 무게가 j인 배낭에 지금 넣으려는 i번째 물건의 무게만큼을 비우고, 현재 i번째 물건을 집어넣었을 때 가질 수 있는 가치
이 두 가지 값 중 최대값을 dp의 i열 j행에 기록해주면 최대값을 구할 수 있다.
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