(프로그래머스 연습 문제 풀이) 피로도

문제 설명
XX게임에는 피로도 시스템(0 이상의 정수로 표현합니다)이 있으며, 일정 피로도를 사용해서 던전을 탐험할 수 있습니다. 이때, 각 던전마다 탐험을 시작하기 위해 필요한 "최소 필요 피로도"와 던전 탐험을 마쳤을 때 소모되는 "소모 피로도"가 있습니다. "최소 필요 피로도"는 해당 던전을 탐험하기 위해 가지고 있어야 하는 최소한의 피로도를 나타내며, "소모 피로도"는 던전을 탐험한 후 소모되는 피로도를 나타냅니다. 예를 들어 "최소 필요 피로도"가 80, "소모 피로도"가 20인 던전을 탐험하기 위해서는 유저의 현재 남은 피로도는 80 이상 이어야 하며, 던전을 탐험한 후에는 피로도 20이 소모됩니다.
이 게임에는 하루에 한 번씩 탐험할 수 있는 던전이 여러개 있는데, 한 유저가 오늘 이 던전들을 최대한 많이 탐험하려 합니다. 유저의 현재 피로도 k와 각 던전별 "최소 필요 피로도", "소모 피로도"가 담긴 2차원 배열 dungeons 가 매개변수로 주어질 때, 유저가 탐험할수 있는 최대 던전 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항
1. k는 1 이상 5,000 이하인 자연수입니다.
2. dungeons의 세로(행) 길이(즉, 던전의 개수)는 1 이상 8 이하입니다.
- dungeons의 가로(열) 길이는 2 입니다.
- dungeons의 각 행은 각 던전의 ["최소 필요 피로도", "소모 피로도"] 입니다.
- "최소 필요 피로도"는 항상 "소모 피로도"보다 크거나 같습니다.
- "최소 필요 피로도"와 "소모 피로도"는 1 이상 1,000 이하인 자연수입니다.
- 서로 다른 던전의 ["최소 필요 피로도", "소모 피로도"]가 서로 같을 수 있습니다.

입출력 예
k                  dungeons                result
80          [[80,20],[50,40],[30,10]]        3

입출력 예 설명
현재 피로도는 80입니다.
만약, 첫 번째 → 두 번째 → 세 번째 던전 순서로 탐험한다면
- 현재 피로도는 80이며, 첫 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도" 또한 80이므로, 첫 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 첫 번째 던전의 "소모 피로도"는 20이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 60입니다.
- 남은 피로도는 60이며, 두 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 50이므로, 두 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 두 번째 던전의 "소모 피로도"는 40이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 20입니다.
- 남은 피로도는 20이며, 세 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 30입니다. 따라서 세 번째 던전은 탐험할 수 없습니다.

만약, 첫 번째 → 세 번째 → 두 번째 던전 순서로 탐험한다면
- 현재 피로도는 80이며, 첫 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도" 또한 80이므로, 첫 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 첫 번째 던전의 "소모 피로도"는 20이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 60입니다.
- 남은 피로도는 60이며, 세 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 30이므로, 세 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 세 번째 던전의 "소모 피로도"는 10이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 50입니다.
- 남은 피로도는 50이며, 두 번째 던전을 돌기위해 필요한 "최소 필요 피로도"는 50이므로, 두 번째 던전을 탐험할 수 있습니다. 두 번째 던전의 "소모 피로도"는 40이므로, 던전을 탐험한 후 남은 피로도는 10입니다.

따라서 이 경우 세 던전을 모두 탐험할 수 있으며, 유저가 탐험할 수 있는 최대 던전 수는 3입니다.

# 참고 코드
answer = 0
visited = []

def enter(dungeons, k, i):
    global answer
    k -= dungeons[i][1]
    answer = max(answer, sum(visited))
    
    for j in range(len(dungeons)):
        if not visited[j] and dungeons[j][0] <= k:
            visited[j] = 1
            enter(dungeons, k, j)
            visited[j] = 0 # enter 재귀가 끝나면 다시 visited를 원상복구

def solution(k, dungeons):
    global visited
    visited = [0] * len(dungeons)
    
    for i in range(len(dungeons)):
        if k >= dungeons[i][0]:
            visited[i] = 1
            enter(dungeons, k, i)
            visited[i] = 0
    return answer

문제를 보면서 모든 경우의 수를 다 고려해야 할 것 같은 생각이 들었다. 첫 번째 던전을 먼저 방문할 때 방문 가능한 총 던전 갯수, 두 번째 던전을 먼저 방문할 때 방문 가능한 총 던전 갯수, ... 등을 세면 최종적으로 가장 많이 방문할 수 있는 던전 갯수가 나오게 될 것이다.

풀이 방식은 dfs를 활용했고 방문한 던전은 visited 에 표시하도록 했다. 던전에 입장하려고 할 때마다 방문하지 않은 던전인지 체크하고 동시에 k 가 최소 필요 피로도보다 크거나 같은지 확인했다. answer 와 visited 를 전역변수로 둠으로써 visited 에 표시된 1의 합을 구해 최대 방문한 던전 갯수를 리턴하면 된다.

아래는 동일한 dfs 방식인데 함수 인자에 약간의 차이가 있어서 참고용으로 가져왔다.

answer = 0
visited = []

def dfs(k, cnt, dungeons):
    global answer
    if cnt > answer: # 던전 방문 횟수 업데이트
        answer = cnt
    
    for j in range(len(dungeons)):
        if k >= dungeons[j][0] and not visited[j]:
            visited[j] = 1
            dfs(k - dungeons[j][1], cnt + 1, dungeons)
            visited[j] = 0
            
def solution(k, dungeons):
    global visited
    visited = [0] * len(dungeons)
    dfs(k, 0, dungeons)
    return answer