백준. 설탕배달 (Dynamic Programming)

문제

상근이는 요즘 설탕공장에서 설탕을 배달하고 있다. 상근이는 지금 사탕가게에 설탕을 정확하게 N킬로그램을 배달해야 한다. 설탕공장에서 만드는 설탕은 봉지에 담겨져 있다. 봉지는 3킬로그램 봉지와 5킬로그램 봉지가 있다.

상근이는 귀찮기 때문에, 최대한 적은 봉지를 들고 가려고 한다. 예를 들어, 18킬로그램 설탕을 배달해야 할 때, 3킬로그램 봉지 6개를 가져가도 되지만, 5킬로그램 3개와 3킬로그램 1개를 배달하면, 더 적은 개수의 봉지를 배달할 수 있다.

상근이가 설탕을 정확하게 N킬로그램 배달해야 할 때, 봉지 몇 개를 가져가면 되는지 그 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N이 주어진다. (3 ≤ N ≤ 5000)

출력

상근이가 배달하는 봉지의 최소 개수를 출력한다. 만약, 정확하게 N킬로그램을 만들 수 없다면 -1을 출력한다.

 

제출한 정답

N = int(input())

def PrintSugarBagCnt(N):
    cnt_fiv, mod = divmod(N, 5)
    if mod == 0:
        print(cnt_fiv)
        return
    
    while cnt_fiv >= 0:
        cnt_thr, mod_while = divmod(mod, 3)
        if mod_while == 0:
            print(cnt_fiv + cnt_thr)
            return

        cnt_fiv -= 1
        mod += 5
    else:
        print(-1)

PrintSugarBagCnt(N)

 

Dynamic Programming(동적 계획법)

Dynamic Programming(동적 계획법)이란 하나의 큰 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어 결과를 저장하고, 다시 큰 문제를 해결할 때 사용하는 방법입니다.

Recursive(재귀)와 유사하게 사용이 가능하나 재귀를 단순 사용 시 작은 문제들이 여러 번 반복되어 비효율적으로 계산 될 수 있기에 동적 계획법을 사용합니다.

 

피보나치 수열로 예를 들면 이해하기 쉽습니다.

피보나치 수열: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...

수열을 계산할때 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 처럼 사용하면 여러개의 작은 문제로 나누어 사용했지만 만약 큰 값을 부른다면?

이런 경우 함수 호출로 인한 오버헤드가 발생하기에 많은 재귀함수를 호출하여 느려질 수 있습니다.

 

피보나치 수열의 경우 동적 계획법이 유리하다 볼 수 있습니다.