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문제 설명
카카오톡에서는 이모티콘을 무제한으로 사용할 수 있는 이모티콘 플러스 서비스 가입자 수를 늘리려고 합니다.
이를 위해 카카오톡에서는 이모티콘 할인 행사를 하는데, 목표는 다음과 같습니다.
- 이모티콘 플러스 서비스 가입자를 최대한 늘리는 것.
- 이모티콘 판매액을 최대한 늘리는 것.
1번 목표가 우선이며, 2번 목표가 그 다음입니다.
이모티콘 할인 행사는 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.
- n명의 카카오톡 사용자들에게 이모티콘 m개를 할인하여 판매합니다.
- 이모티콘마다 할인율은 다를 수 있으며, 할인율은 10%, 20%, 30%, 40% 중 하나로 설정됩니다.
카카오톡 사용자들은 다음과 같은 기준을 따라 이모티콘을 사거나, 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.
- 각 사용자들은 자신의 기준에 따라 일정 비율 이상 할인하는 이모티콘을 모두 구매합니다.
- 각 사용자들은 자신의 기준에 따라 이모티콘 구매 비용의 합이 일정 가격 이상이 된다면, 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.
다음은 2명의 카카오톡 사용자와 2개의 이모티콘이 있을때의 예시입니다.
사용자 | 비율 | 가격 |
1 | 40 | 10,000 |
2 | 25 | 10,000 |
이모티콘 | 가격 |
1 | 7,000 |
2 | 9,000 |
1번 사용자는 40%이상 할인하는 이모티콘을 모두 구매하고, 이모티콘 구매 비용이 10,000원 이상이 되면 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.
2번 사용자는 25%이상 할인하는 이모티콘을 모두 구매하고, 이모티콘 구매 비용이 10,000원 이상이 되면 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.
1번 이모티콘의 가격은 7,000원, 2번 이모티콘의 가격은 9,000원입니다.
만약, 2개의 이모티콘을 모두 40%씩 할인한다면, 1번 사용자와 2번 사용자 모두 1,2번 이모티콘을 구매하게 되고, 결과는 다음과 같습니다.
사용자 | 구매한 이모티콘 | 이모티콘 구매 비용 | 이모티콘 플러스 서비스 가입 여부 |
1 | 1, 2 | 9,600 | X |
2 | 1, 2 | 9,600 | X |
이모티콘 플러스 서비스 가입자는 0명이 늘어나고 이모티콘 판매액은 19,200원이 늘어납니다.
하지만, 1번 이모티콘을 30% 할인하고 2번 이모티콘을 40% 할인한다면 결과는 다음과 같습니다.
사용자 | 구매한 이모티콘 | 이모티콘 구매 비용 | 이모티콘 플러스 서비스 가입 여부 |
1 | 2 | 5,400 | X |
2 | 1, 2 | 10,300 | O |
2번 사용자는 이모티콘 구매 비용을 10,000원 이상 사용하여 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입하게 됩니다.
따라서, 이모티콘 플러스 서비스 가입자는 1명이 늘어나고 이모티콘 판매액은 5,400원이 늘어나게 됩니다.
카카오톡 사용자 n명의 구매 기준을 담은 2차원 정수 배열 users, 이모티콘 m개의 정가를 담은 1차원 정수 배열 emoticons가 주어집니다. 이때, 행사 목적을 최대한으로 달성했을 때의 이모티콘 플러스 서비스 가입 수와 이모티콘 매출액을 1차원 정수 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
이 문제를 보자마자 사용자가 최대 100명, 이모티콘의 개수가 최대 7개, 각 이모티콘 할인율의 경우의 수가 최대 4가지이기 때문에 숫자가 작아 완전 탐색을 진행해도 괜찮을 것 같다는 생각이 들었다.
하나의 이모티콘마다 할인율이 [10, 20, 30, 40] 중 하나가 될 수 있다. 그렇기 때문에 m개의 이모티콘들이 각각 4개 중 하나의 할인율을 가질 경우의 수는 모두 4^m가지이다.
한 명의 사용자는 모든 이모티콘들을 탐색하므로 사용자가 n명일 때의 시간 복잡도는 O(n*4^m)이다.
다음은 4^m가지의 이모티콘의 할인율 묶음의 경우들을 찾기 위한 코드이다. 한 번 for문을 진행할 때마다 묶음의 수가 4배씩 늘어나도록 하면서 모든 케이스들을 찾았다.
def make_percentage_cases(prev):
cases = []
for li in prev:
for n in [40, 30, 20, 10]:
cases.append(li + [n]) # 기존의 케이스에 추가
return cases
cases = [[]] # 가능한 이모티콘별 할인율 케이스들
for _ in range(len(emoticons)):
cases = make_percentage_cases(cases)
모든 할인율들의 케이스들을 찾았다면 사용자가 모든 이모티콘들을 순회하며 원하는 할인율 이상인 제품들을 찾는다. 제품들을 구해한 총액이 자신이 생각한 가격 이상이라면 이모티콘 플러스 서비스에 가입하고, 그렇지 않다면 그대로 제품을 구매한다.
할인율 케이스 별 모든 결과물들을 저장한 이후에는 카카오톡이 제시한 우선순위에 따라 정렬한 뒤 가장 적합한 것을 반환한다.
for case in cases: # 완전 탐색
result = [0, 0]
for percentage, price in users:
cost = 0
for i in range(len(emoticons)):
if case[i] >= percentage: # 희망 할인율 이상이라면 구매
cost += emoticons[i] * (100 - case[i]) // 100
if cost >= price: # 생각하던 가격 이상이라면 이모티콘 플러스 서비스 가입
result[0] += 1
else: # 그렇지 않다면 그대로 구매
result[1] += cost
answer.append(result)
answer.sort(key=lambda x:(-x[0], -x[1])) # 카카오톡이 정한 우선순위에 따라 정렬
return answer[0]
<< 전체 코드 >>
def make_percentage_cases(prev):
cases = []
for li in prev:
for n in [40, 30, 20, 10]:
cases.append(li + [n]) # 기존의 케이스에 추가
return cases
def solution(users, emoticons):
answer = []
cases = [[]] # 가능한 이모티콘별 할인율 케이스들
for _ in range(len(emoticons)):
cases = make_percentage_cases(cases)
for case in cases: # 완전 탐색
result = [0, 0]
for percentage, price in users:
cost = 0
for i in range(len(emoticons)):
if case[i] >= percentage: # 희망 할인율 이상이라면 구매
cost += emoticons[i] * (100 - case[i]) // 100
if cost >= price: # 생각하던 가격 이상이라면 이모티콘 플러스 서비스 가입
result[0] += 1
else: # 그렇지 않다면 그대로 구매
result[1] += cost
answer.append(result)
answer.sort(key=lambda x:(-x[0], -x[1])) # 카카오톡이 정한 우선순위에 따라 정렬
return answer[0]
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