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문제풀이
완전 탐색으로 풀수 있을까? 생각해보았다.
상담 유형 k가 5이고, 멘토 수 n이 20일 때, 5명은 반드시 각 지정을 해야하므로 나머지 15명을 3곳에 각각 지정하면 된다. 이 경우의 수는 15C3이고, 각 경우마다 reqs 배열을 반복돌아야 하므로 시간초과 발생 우려는 없다. 그래서 완전 탐색으로 풀어도 된다고 생각했다.
1. 상담원을 각 상담유형에 배치하는 모든 경우의 수를 구한다.
2. 각 경우마다 상담 대기 최소 시간을 구한다.
1. dfs를 돌며 멘토를 상담 유형에 배정한다.
for(int i=idx; i<v.size(); i++) {
v[i]++;
dfs(cnt+1, v, i);
v[i]--;
}
이때, 인자로 i를 넣어주어야 시간 복잡도를 줄일 수 있다. 이렇게 안하면 중복해서 찾기 때문이다. 난 이걸 실수로 idx로 넣었다가 1시간동안 삽질했다.....
2. 각 상담 유형별로 우선순위 큐를 만든다. 만들고 나서 배정된 상담원 만큼 큐에 0을 넣어 초기화 해준다. 이 때 우선순위 큐는 민힙이어야 한다.
reqs 배열을 반복문 돌며 제일 앞의 값을 꺼내온다. 이 값은 처음에 0이다. 각 상담원의 상담 종료 시간이다.
만약 들어온 값의 상담 시작 시간보다 작거나 같다면, 상담시작시간+상담시간 => 즉 상담 종료 시간을 큐에 넣어준다.
만약 들어온 값의 상담 시작시간보다 크다면, 해당 멘티는 기다려야 하므로 wait 값을 계산해 준뒤 상담 종료 시간을 큐에 넣어준다.
이렇게 나온 wait 값의 최소값을 비교하면 정답을 구할 수 있다.
#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
#include <iostream>
using namespace std;
int answer = 999999999;
int n, k;
vector<vector<int>> arr;
void dfs(int cnt, vector<int> v, int idx) {
if(cnt >= n) {
priority_queue<int> pq[v.size()];
for(int i=1; i<v.size(); i++) {
for(int j=0; j<v[i]; j++) {
pq[i].push(0);
}
}
int wait = 0;
for(int i=0; i<arr.size(); i++) {
// 큐에서 상담 종료 시간이 가장 작은 값 꺼내옴
int t = -pq[arr[i][2]].top();
pq[arr[i][2]].pop();
if(t <= arr[i][0]) {
t = arr[i][0] + arr[i][1];
}
else {
wait += t-arr[i][0];
t = t + arr[i][1];
}
pq[arr[i][2]].push(-t);
}
answer = min(answer, wait);
return;
}
for(int i=idx; i<v.size(); i++) {
v[i]++;
dfs(cnt+1, v, i);
v[i]--;
}
}
int solution(int a, int b, vector<vector<int>> c) {
k = a;
n = b;
arr = c;
vector<int> mentor(k+1, 1);
dfs(k, mentor, 1);
return answer;
}
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