[Java] Baekjoon14501: 퇴사

퇴사

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문제

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.

 1일2일3일4일5일6일7일TiPi

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.

풀이

날짜 기록

만약 첫째날(1)일 때 3일의 상담시간이 걸리고 100만원을 받는다면?

3째 날일 때 마칩니다. → 즉 4째날이 시작할 때 100만원을 가지고 있는 상태입니다.

N+1일 날 아침을 기준으로 최대값을 기록해줍니다. 그러므로 배열의 크기는 N+2 가 됩니다.

 

최대값 기록

배열 인덱스에 오늘부터 시작할 수 있는 상담의 정보를 불러옵니다.

T = 상담 시간

P = 상담 금액

그리고 현재 인덱스 번호에 T를 더해서 상담이 끝난 그 다음 날 아침 날짜를 구합니다.

그 날 아침까지 모일 수 있는 최대 돈을 기록해줍니다. 근데 이미 이전에 기록된 값과 겹칠 수 있습니다.

만약 그 값과 비교해서 더 큰 금액으로 교체해줍니다.

 

N+2 번째 날 아침에 번 돈 구하기

입력값을 받으면서 계산해주는 방식을 사용하기 때문에 N+1번째에서는 연산이 일어나지 않습니다.

즉, N번째까지는 계속 최대값을 갱신해주지만 N+1번째에서는 반복문 자체를 들어가지 않는데,

[N+1] 인덱스에는 경우에 따라 값이 입력됐을 수도, 안됐을 수도 있습니다.

N항까지의 최대값 dp[N]과 dp[N+1]의 크기를 비교해 더 큰 값을 답으로 채택합니다.

 

전체 코드

import java.util.*;

public class Main {
	public static void main(String[] args){
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		int N = sc.nextInt();
		int[] dp = new int[N+2];
		int MAX = 0;
		for(int i=1; i<=N; i++) {
			for(int j=1; j<=i-1; j++) { //이전항까지의 최대값과 비교해 더 큰 값 사용
				dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j]);
			}
			int last_day = sc.nextInt()+i; //상담이 끝나고 돈을 받은 다음날
			int P = sc.nextInt(); //금액
			
			if(last_day>N+1) continue; // 경계값을 벗어나면 기록X
			
			// 각 날짜에 벌 수 있는 최대값을 기록해줍니다
			
			dp[last_day] = Math.max(dp[i]+P, dp[last_day]);
		}
		System.out.println(Math.max(dp[N], dp[N+1]));
}
}