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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

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.

풀이

처음엔 그리드로 해서 풀려고 했으나 도저히 규칙을 몰라서 다른 사람의 풀이를 참고 했더니 완전탐색으로 풀었다.
어차피 8개 이하 이므로 완전탐색을 해도 무방함.

소스코드(DFS)

answer = 0
def dfs(k, dungeons, cnt):
    global answer
    if answer <= cnt:
        answer = cnt
    for i in range(n):
        if visited[i] != 1 and dungeons[i][0] <= k:
            visited[i] = 1
            dfs(k-dungeons[i][1], dungeons, cnt+1)
            visited[i] = 0


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

소스코드(permutations)

from itertools import permutations

def solution(k, dungeons):
    answer = -1
    for d_list in permutations(dungeons,len(dungeons)):
        tmp = k
        cnt = 0
        for d in d_list:
            if tmp>= d[0]:
                cnt += 1
                tmp -= d[1]
        answer = max(cnt,answer)
    return answer

arr = ['A','B','C']
permutations(arr,2)
=> [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]