#유형 : 다이나믹 프로그래밍
#난이도 : 골드 4
# 다이나믹 프로그래밍의 전형적인 문제로, 현 위치에서 어디로 내려갈 수 있는가를 따지면 된다. 인덱스를 1,2,3 이라고 하였을 때
1) 인덱스 1에서는 아래층의 1,2 로 이동할 수 있다 => dp[i][1] = Math.max or min(dp[i-1][1], dp[i-1][2]) + arr[i][1])
2) 인덱스 2에서는 아래층의 1,2,3으로 이동할 수 있다 => dp[i][2] = Math.max or min(dp[i-1][1], dp[i-1][2], dp[i-1][3]) + arr[i][2])
3) 인덱스 3에서는 아래층의 2,3 으로 이동할 수 있다 => dp[i][3] = Math.max or min(dp[i-1][2], dp[i-1][3]) + arr[i][3])
이 점화식으로 알고리즘을 짜면 된다. 맨 처음에 생각없이 배열을 [N][N] 사이즈로 했다가 메모리초과가 계속 발생해서 왜 그런지 한참 수정했다.. 2) 를 굳이 줄이자면 min이던, max던 dp[i][1]에서 max 또는 min값을 미리 계산했기 때문에 Math.max or min(dp[i][1] - arr[i][1], dp[i-1][3]) + arr[i][2] 로 나타낼 수 있다.
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package bj;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.StringTokenizer;
public class p2096 {
static int N;
static int arr[][];
static int max[][], min[][];
public static void main(String[] args) throws NumberFormatException, IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
N = Integer.parseInt(br.readLine());
arr = new int[N+1][4];
max = new int[N+1][4];
min = new int[N+1][4];
for(int i=1; i<=N; i++) {
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
for(int j=1; j<=3; j++) {
arr[i][j] = Integer.parseInt(st.nextToken());
}
}
for(int i=1; i<=N; i++) {
max[i][1] += Math.max(max[i-1][1], max[i-1][2]) + arr[i][1];
max[i][2] += Math.max(Math.max(max[i-1][1], max[i-1][2]), max[i-1][3]) + arr[i][2];
max[i][3] += Math.max(max[i-1][2], max[i-1][3]) + arr[i][3];
min[i][1] += Math.min(min[i-1][1], min[i-1][2]) + arr[i][1];
min[i][2] += Math.min(Math.min(min[i-1][1], min[i-1][2]), min[i-1][3]) + arr[i][2];
min[i][3] += Math.min(min[i-1][2], min[i-1][3]) + arr[i][3];
}
int maxValue = 0, minValue = Integer.MAX_VALUE;
for(int i=1; i<=3; i++) {
maxValue = Math.max(maxValue, max[N][i]);
minValue = Math.min(minValue, min[N][i]);
}
System.out.println(maxValue+" " +minValue);
}
}
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