프로그래머스 JS [땅따먹기]⭐⭐⭐DP(다이나믹 프로그래밍)

땅따먹기 문제보기

문제 설명

땅따먹기 게임을 하려고 합니다. 땅따먹기 게임의 땅(land)은 총 N행 4열로 이루어져 있고, 모든 칸에는 점수가 쓰여 있습니다. 1행부터 땅을 밟으며 한 행씩 내려올 때, 각 행의 4칸 중 한 칸만 밟으면서 내려와야 합니다. 단, 땅따먹기 게임에는 한 행씩 내려올 때, 같은 열을 연속해서 밟을 수 없는 특수 규칙이 있습니다.

예를 들면,

| 1 | 2 | 3 | 5 |

| 5 | 6 | 7 | 8 |

| 4 | 3 | 2 | 1 |

로 땅이 주어졌다면, 1행에서 네번째 칸 (5)를 밟았으면, 2행의 네번째 칸 (8)은 밟을 수 없습니다.

마지막 행까지 모두 내려왔을 때, 얻을 수 있는 점수의 최대값을 return하는 solution 함수를 완성해 주세요. 위 예의 경우, 1행의 네번째 칸 (5), 2행의 세번째 칸 (7), 3행의 첫번째 칸 (4) 땅을 밟아 16점이 최고점이 되므로 16을 return 하면 됩니다.

제한사항

• 행의 개수 N : 100,000 이하의 자연수
• 열의 개수는 4개이고, 땅(land)은 2차원 배열로 주어집니다.
• 점수 : 100 이하의 자연수

입출력 예landanswer

[[1,2,3,5],[5,6,7,8],[4,3,2,1]]

16

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동적프로그래밍 이해 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/18/lessons/846 동적프로그래밍 설명 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있을 때, (또는 작은 문제를 풀어나감으로써 큰 문제의 정답을 구할 수 있을 때) 작게 나눈 문제를 해결한 답들이 중복이 가능할 때, 각 작은 문제는 한 번만 풀어야 한다. 같은 문제는 구할 때마다 정답이 같다. 여기서 작은 문제는 하나의 행으로 그 행에서 가질 수 있는 답들의 모임이다. 정답을 한 번 구했으면, 배열로 메모한다. 메모한다고 해서 Memoization 이라는 용어를 쓴다. 처음 시도한 방법은 [4,3,2,1] 배열에  [2,2,2,1] 배열에서 각기 다른 열의 값 중 가장 큰 값은 더해주는 것이었다. 하지만 이와 같이 위에서 아래로 향하는 방식으로 하게 되면 4   2     6 8 위와 같이 [1]열로는 이동할 수 없게 된다. 그렇기에 4   2     6   7 위와 같이 움직이게 되어 잘못된 결과를 만들었다.

그리고 동적프로그래밍에 대한 영상 설명을 듣고 난 뒤 아래에서 위를 살피는 방식으로 시도할 수 있게 되었다. (진행2 탐색)4321 <<< 더해지는 재료가 되고 (진행1 몸통)2221 <<< 가장 큰 값(2+3, 2+4, 2+4, 1+4)을 특정 열에 구속되지 않고 찾을 수 있게 된다. (진행3 몸통+탐색) 4665  이 3개의 진행 과정이 하나의 작은 문제가 되고 이 과정을 반복해 큰 문제의 정답을 만든다. i 열을 진행할 때 i - 1 열의 값 중 가장 큰 값을 더하는 방향으로 해결할 수도 있으며, 역순으로 가장 아래에서 올라오며 아랫 배열을 윗 배열에 더해줘도 같은 결과를 구할 수 있다. 올바른 DP 방식으로 구현을 하려면 dp 배열을 만들어 메모를 해 주는 것이 바람직한 듯 하다. const dpArray = [...land[0] ] for () {     dpArray에더하기(); } 와 같이 원본 데이터를 남기고 dp 배열에 대해서 console.log를 찍든 결과를 출력하든 하는 것이 좋은 것 같다.

function solution(land) {     for (let i = 1; i < land.length; i++) {         land[i][0] += Math.max(land[i - 1][1], land[i - 1][2], land[i - 1][3]);         land[i][1] += Math.max(land[i - 1][0], land[i - 1][2], land[i - 1][3]);         land[i][2] += Math.max(land[i - 1][0], land[i - 1][1], land[i - 1][3]);         land[i][3] += Math.max(land[i - 1][0], land[i - 1][1], land[i - 1][2]);     }     return Math.max(...land[land.length - 1]); } solution([     [4, 3, 2, 1],     [2, 2, 2, 1],     [6, 6, 6, 4],     [8, 7, 6, 5], ]);