|
| 1 | +// 양과늑대 |
| 2 | +// 백트래킹 |
| 3 | +/** |
| 4 | + * 어려워서 ai 활용 |
| 5 | + * ArrayList로 이진 트리를 구성하여, 해당 노드의 자식들을 간편하게 접근할 수 있도록 함. |
| 6 | + * backtrack 내부에선 currentIdx 를 기반으로 양인지, 늑대인지 구분하고 값을 증가시킨다. |
| 7 | + * 만약 늑대가 더 많아진다면 가지치기(return) |
| 8 | + * 그 다음 result를 업데이트(양 개수) |
| 9 | + * 다음 탐색은 현재 노드 기반 자식 노드들을 찾고, 찾은 자식들에 대해 백트래킹을 진행 |
| 10 | + * 현재 가능한 방향으로만 backtrack 함수를 호출하기 때문에 visited 배열 불필요 |
| 11 | + */ |
| 12 | +public class PGS_92343 { |
| 13 | + class Solution { |
| 14 | + |
| 15 | + static int result; |
| 16 | + static List<Integer>[] tree; |
| 17 | + |
| 18 | + public int solution(int[] info, int[][] edges) { |
| 19 | + result = 0; |
| 20 | + int n = info.length; |
| 21 | + tree = new ArrayList[n]; |
| 22 | + |
| 23 | + for(int i=0; i<n; i++){ |
| 24 | + tree[i] = new ArrayList<>(); |
| 25 | + } |
| 26 | + |
| 27 | + for(int[] edge: edges){ |
| 28 | + tree[edge[0]].add(edge[1]); |
| 29 | + } |
| 30 | + |
| 31 | + List<Integer> nextNodes = new ArrayList<>(); |
| 32 | + nextNodes.add(0); |
| 33 | + |
| 34 | + backtrack(0, 0, 0, nextNodes, info); |
| 35 | + |
| 36 | + return result; |
| 37 | + } |
| 38 | + |
| 39 | + private void backtrack(int currIdx, int sheep, int wolf, List<Integer> nextNodes, int[] info) { |
| 40 | + if(info[currIdx] == 0){ |
| 41 | + sheep++; |
| 42 | + }else{ |
| 43 | + wolf++; |
| 44 | + } |
| 45 | + |
| 46 | + // 늑대가 양과 같거나 많아지면 탐색 종료 |
| 47 | + if(wolf >= sheep)return; |
| 48 | + |
| 49 | + result = Math.max(result, sheep); |
| 50 | + |
| 51 | + // 다음으로 갈 수 있는 노드 목록 업데이트 (현재 노드는 제외, 현재 노드의 자식들은 추가) |
| 52 | + List<Integer> list = new ArrayList<>(nextNodes); |
| 53 | + // remove(Object o) 형식이여야, o 에 해당하는 "값" 을 찾아 지운다. |
| 54 | + list.remove(Integer.valueOf(currIdx)); |
| 55 | + |
| 56 | + for(int child : tree[currIdx]){ |
| 57 | + list.add(child); |
| 58 | + } |
| 59 | + |
| 60 | + for(int next : list){ |
| 61 | + backtrack(next, sheep, wolf, list, info); |
| 62 | + } |
| 63 | + |
| 64 | + } |
| 65 | + } |
| 66 | +} |
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