Algorithm: 피로도

[프로그래머스] 피로도

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.

• k는 1 이상 5,000 이하인 자연수입니다.

• 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.

def solution(k, dungeons):
    n = len(dungeons)
    visited = [False] * n
    answer = 0

    def dfs(cur, cleared):
        nonlocal answer
        # 현재까지 탐험 개수로 갱신
        if cleared > answer:
            answer = cleared

        # 더 갈 수 있는 던전 있으면 모두 시도
        for i in range(n):
            req, cost = dungeons[i]
            if not visited[i] and cur >= req:
                visited[i] = True
                dfs(cur - cost, cleared + 1)
                visited[i] = False  # 되돌리기

    dfs(k, 0)
    return answer