[완전탐색]백준_퇴사

최적화를 할 때 완전 탐색, DP 등등을 많이 이용하는데 일단 처음에 무식하게 생각해볼 수 있는 방법으로는

완전 탐색이 있다. DP의 점화식을 만들 수 있으면 DP를 이용하면 좀 더 빠르겠지만, 완전 탐색으로 라도

바로 부딪혀보는것도 의미가 있다고 생각한다.

(참고로 삼성역테는 완전 탐색, dfs, DP, 시뮬레이션 문제가 주를 이루는 거 같다..)

 

먼저, 완전 탐색은 보통 재귀 함수를 많이 이용한다. 물론 for문을 돌려서 모든 경우를 살펴보는 경우도 있다.

모든 경우를 다 들여다 보기 위해서는 해당 문제의 일어날 수 있는 모든 경우에 대해 먼저 생각해야 한다.

상담을 할 수도 있고 안 할 수도 있다는 것이 이 문제의 키 포인트이다.

그리고 재귀 함수로 완전 탐색을 해줄 때 stack overflow가 발생하지 않기 위해서는 어디까지 탐색을 한 후,

return을 해줄 것인지 생각하는 것이 중요하다.

각 일어날 수 있는 상황에 대해서 어떻게 나타낼지 생각하는 것이 관건이다.

1. 일어날 수 있는 상황을 모두 생각해본다 ( 상담을 할지, 안 할지 )

2. 그 상황을 코드로 어떻게 나타낼지 생각한다 (재귀, for문 등등 ) **파라미터를 어떻게 끌고가서 사용할건지!!

3. 재귀의 경우 어떻게 return으로 끝맺을지를 생각한다.

 

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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 TiPi

3	5	1	1	2	4	2
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.

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import java.util.*;
 
public class Main {
    
    static int cost = 0;
    static int N;
    static int[] Ti;
    static int[] Pi;
    
    public static void Process(int day,int sum) {
        if(day == N+1) {
            cost = Math.max(cost,sum);
            return;
        }
        
        Process(day+1,sum); //Don't
        if(Ti[day]+day <= N+1) Process(day+Ti[day],sum+Pi[day]); //Do
    }
    
    public static void main(String[] args){
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        N = sc.nextInt();
        Ti = new int[N+1];
        Pi = new int[N+1];
        for(int i=1;i<=N;i++) {
            Ti[i]=sc.nextInt();
            Pi[i]=sc.nextInt();
        }
        
        Process(1,0);
        System.out.println(cost);
    }
}