2-InSange

[InSange]

🔗 문제 링크

앱

✔️ 소요된 시간

10시간

✨ 수도 코드

우리가 알고 있던 DP 배낭 문제랑 비슷했습니다.

첫번째 접근

1. 메모리 바이트(M)를 기준으로 나열한다.
2. 모든 앱(N)들을 방문하면서 메모리마다 돌아본다.
3. M값을 충족하는 최소 비용을 반환한다.

해당 방법으로 메모리 바이트(M)를 기준으로 접근하였을 때

메모리(M)는 최소 1에서 10,000,000만큼 나열이되어야하고
앱(N)은 최소 1개에서 100까지 존재하기에 만약 모든 메모리 바이트를 앱들이 돈다고 가정하였을 경우
100 * 10,000,000 만큼 돌아야하며 시간 복잡도 및 메모리 초과 문제가 발생할 수 있다.

두번째 접근

1. 비용(c)를 기준으로 나열한다.
2. 모든 비용(c)를 더한 값을 최대 크기로 지정한다.
3. 비용을 기점으로 앱 메모리(m)를 배열에 할당하여 현재 비용을 뺀 값에 앱 메모리(m)을 더한 값과 현재 메모리 비용을 비교한다.
4. 소모되는 '''비용(c)''' 값보다 할당해준 비용이 작을 경우를 대비하여 최대 비용에서 0으로 접근하게 끔 한다.

비용(c)를 기준으로 나열했을 경우 앱(N) 개수 만큼 비교가 더해진다 했을 때 100*100 만큼의 메모리 비용이 필요하다.

📚 새롭게 알게된 내용

참고 블로그 :https://wisdom-990629.tistory.com/entry/C-%EB%B0%B1%EC%A4%80-7579%EB%B2%88-%EC%95%B1

[yuyu0830]

n 개의 앱과 최대 10,000 (100 * 100) 의 costs를 전부 탐색하는 알고리즘이네요. 코드도 컴팩트하고, 메모리는 경우의 수가 너무 많기 때문에 cost로 접근하는 방향이 재밌었습니다.
모든 cost 들에 대해서 n번 순회하는 것 보다 낮은 cost부터 확정시켜나가면 안되나요? cost 별로 따로 나눠서 저장해둔다면 가능은 할 것 같은데.. 한번 도전 해보고 다시 코멘트 달아보겠습니다

[yuyu0830]

근데 다들 배열이 아니라 벡터를 쓰네요? 배열이랑 벡터가 접근 속도가 차이가 별로 없나요?

[seongwon030]

최대비용부터 비용을 줄여나가는 방법 정말 잘 봤습니다. 저는 평범한 배낭부터 해보도록 하겠습니다..

[dhlee777]

메모리 나 비용의 기준으로 나눠서 해결할 수 있는 문제군요 베낭 문제는 풀어봤는데 이 문제도 한번 풀어봐야겠네요
좋은코드 감사합니다 !

[InSange]

n 개의 앱과 최대 10,000 (100 * 100) 의 costs를 전부 탐색하는 알고리즘이네요. 코드도 컴팩트하고, 메모리는 경우의 수가 너무 많기 때문에 cost로 접근하는 방향이 재밌었습니다. 모든 cost 들에 대해서 n번 순회하는 것 보다 낮은 cost부터 확정시켜나가면 안되나요? cost 별로 따로 나눠서 저장해둔다면 가능은 할 것 같은데.. 한번 도전 해보고 다시 코멘트 달아보겠습니다

낮은 cost별로 생각도 해보긴했는데 답을 결정하는 것이 memory 총합이다보니 cost가 가질 수 있는 비용의 모든 경우의 수 N으로 채워줘야된다고 생각했습니다!
낮은 비용, 높은 메모리
높은 비용, 높은 메모리
들의 모든 경우의 수로 가정해야 했습니다.

[InSange]

근데 다들 배열이 아니라 벡터를 쓰네요? 배열이랑 벡터가 접근 속도가 차이가 별로 없나요?

가장 큰 이유는 정적, 동적인 것 같습니다.
메모리 적으로도 정적으로 크게 잡는 것보다는 동적으로 필요한 것만 사용할 수 있기 때문이라고 봅니다!
벡터 역시 인덱스로 위치를 잡아내기 때문에 속도는 별 차이 없는 것으로 알고있어용
있다고해도 미미할 것 같습니다.
추가로 알고리즘에서 vector를 기본적으로 많이두는 백준과 리트코드에서 사용하다보니 숙련도를 높이기 위해서 같습니당.