Algorithm(알고리즘)/Dynamic Programming
4) 장사 분석, 최대 수익 출력 함수
고로케
2021. 5. 16. 07:20
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4. 장사 분석, 최대 수익 출력 함수
# Base Case: 0개 혹은 1개면 부분 문제로 나눌 필요가 없기 때문에 가격을 바로 리턴한다
# 이미 계산한 값이면 cache에 저장된 값을 리턴한다
# profit은 count개를 팔아서 가능한 최대 수익을 저장하는 변수
# 팔려고 하는 총개수에 대한 가격이 price_list에 없으면 일단 0으로 설정
# 팔려고 하는 총개수에 대한 가격이 price_list에 있으면 일단 그 가격으로 설정
# count개를 팔 수 있는 조합들을 비교해서, 가능한 최대 수익을 profit에 저장
# 계산된 최대 수익을 cache에 저장
풀이 (1)
def max_profit_memo(price_list, count, cache):
# Base Case: 0개 혹은 1개면 부분 문제로 나눌 필요가 없기 때문에 가격을 바로 리턴한다
if count < 2:
cache[count] = price_list[count]
return price_list[count]
# 이미 계산한 값이면 cache에 저장된 값을 리턴한다
if count in cache:
return cache[count]
# profit은 count개를 팔아서 가능한 최대 수익을 저장하는 변수
# 팔려고 하는 총개수에 대한 가격이 price_list에 없으면 일단 0으로 설정
# 팔려고 하는 총개수에 대한 가격이 price_list에 있으면 일단 그 가격으로 설정
if count < len(price_list):
profit = price_list[count]
else:
profit = 0
# count개를 팔 수 있는 조합들을 비교해서, 가능한 최대 수익을 profit에 저장
for i in range(1, count // 2 + 1):
profit = max(profit, max_profit_memo(price_list, i, cache)
+ max_profit_memo(price_list, count - i, cache))
# 계산된 최대 수익을 cache에 저장
cache[count] = profit
return profit
def max_profit(price_list, count):
max_profit_cache = {}
return max_profit_memo(price_list, count, max_profit_cache)
풀이 (2)
def max_profit_memo(price_list, count, cache):
if count < 2:
cache[count] = price_list[count]
return price_list[count]
if count in cache:
return cache[count]
maximum = 0
for i in range(1, len(price_list)):
if count < i:
break
if maximum < price_list[i] + max_profit_memo(price_list, count - i, cache):
maximum = price_list[i] + max_profit_memo(price_list, count - i, cache)
cache[count] = maximum
return cache[count]
def max_profit(price_list, count):
max_profit_cache = {}
return max_profit_memo(price_list, count, max_profit_cache)
# 테스트
print(max_profit([0, 100, 400, 800, 900, 1000], 5))
print(max_profit([0, 100, 400, 800, 900, 1000], 10))
print(max_profit([0, 100, 400, 800, 900, 1000, 1400, 1600, 2100, 2200], 9))
결과
1200
2500
2400
풀이 (1)
풀이 (2)
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