[백준/Kotlin] 욕심쟁이 판다(1937)

문제

https://www.acmicpc.net/problem/1937

 

n × n의 크기의 대나무 숲이 있다. 욕심쟁이 판다는 어떤 지역에서 대나무를 먹기 시작한다. 그리고 그 곳의 대나무를 다 먹어 치우면 상, 하, 좌, 우 중 한 곳으로 이동을 한다. 그리고 또 그곳에서 대나무를 먹는다. 그런데 단 조건이 있다. 이 판다는 매우 욕심이 많아서 대나무를 먹고 자리를 옮기면 그 옮긴 지역에 그 전 지역보다 대나무가 많이 있어야 한다.

이 판다의 사육사는 이런 판다를 대나무 숲에 풀어 놓아야 하는데, 어떤 지점에 처음에 풀어 놓아야 하고, 어떤 곳으로 이동을 시켜야 판다가 최대한 많은 칸을 방문할 수 있는지 고민에 빠져 있다. 우리의 임무는 이 사육사를 도와주는 것이다. n × n 크기의 대나무 숲이 주어져 있을 때, 이 판다가 최대한 많은 칸을 이동하려면 어떤 경로를 통하여 움직여야 하는지 구하여라.

 

[ 입력 ]

첫째 줄에 대나무 숲의 크기 n(1 ≤ n ≤ 500)이 주어진다. 그리고 둘째 줄부터 n+1번째 줄까지 대나무 숲의 정보가 주어진다. 대나무 숲의 정보는 공백을 사이로 두고 각 지역의 대나무의 양이 정수 값으로 주어진다. 대나무의 양은 1,000,000보다 작거나 같은 자연수이다.

 

[ 출력 ]

첫째 줄에는 판다가 이동할 수 있는 칸의 수의 최댓값을 출력한다.

 

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풀이

- dfs와 dp를 이용해서 푸는 문제

 

// 백준 - 욕심쟁이 판다(1937)
import java.io.BufferedReader
import java.io.InputStreamReader
import java.util.StringTokenizer
import kotlin.math.max

val dx = arrayOf(1, -1, 0, 0)
val dy = arrayOf(0, 0, 1, -1)

var N = 0
var bamboo: Array<Array<Int>> = Array(1, {Array(1, {0})})
var dp: Array<Array<Int>> = Array(1, {Array(1, {0})})

var maxMove = 0

fun main() {
  val br = BufferedReader(InputStreamReader(System.`in`))

  N = br.readLine().toInt()

  bamboo = Array(N, {Array(N, {0})})
  dp = Array(N, {Array(N, {0})})

  for(i: Int in 0..N-1) {
    val st = StringTokenizer(br.readLine())
    for(j: Int in 0..N-1) {
      bamboo[i][j] = st.nextToken().toInt()
    }
  }

  // 모든 칸마다 출발지점으로 했을 때 최대 이동칸수 구하고 그 중 최대값 찾기
  for(i: Int in 0..N-1) {
    for(j: Int in 0..N-1) {
      maxMove = max(dfs(i, j), maxMove)
    }
  }

  print(maxMove)
}

// 판다 이동
fun dfs(x: Int, y: Int) : Int {
  // 이미 방문했던 값이 있다면
  if(dp[x][y] != 0) return dp[x][y]

  // 현재 칸은 무조건 먹기 때문에 1
  dp[x][y] = 1

  // 상하좌우 이동
  for(i: Int in 0..3) {
    val moveX = x + dx[i]
    val moveY = y + dy[i]

    // 공간을 벗어나면 패스
    if(moveX < 0 || moveX >= N || moveY < 0 || moveY >= N) continue

    // 현재 위치보다 대나무가 더 많은 경우 이동
    if(bamboo[x][y] < bamboo[moveX][moveY]) {
      // 해당 방향으로 이동한 것과 아닌 것 중 판다가 더 많이 이동하는 경우를 저장
      dp[x][y] = max(dp[x][y], dfs(moveX, moveY) + 1)
    }
  }

  return dp[x][y]
}