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백준 스터디

백준 정수 삼각형 1932 Python

박완희버서커 2025. 8. 3. 21:09
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백준 정수 삼각형 1932 C++

백준 정수 삼각형 1932 C++

문제 설명

문제


위 그림은 크기가 5인 정수 삼각형의 한 모습입니다.

      7
     3 8
    8 1 0
   2 7 4 4
  4 5 2 6 5
    

맨 위층 7부터 시작해서 아래에 있는 수 중 하나를 선택하여 아래층으로 내려올 때, 이제까지 선택된 수의 합이 최대가 되는 경로를 구하는 프로그램을 작성합니다.
아래층에 있는 수는 현재 층에서 선택된 수의 대각선 왼쪽 또는 대각선 오른쪽에 있는 것 중에서만 선택할 수 있습니다.
삼각형의 크기는 1 이상 500 이하이며, 삼각형을 이루고 있는 각 수는 0 이상 9999 이하의 정수입니다.
입력
  • 첫째 줄에 삼각형의 크기 `n(1 ≤ n ≤ 500)`이 주어집니다.
  • 둘째 줄부터 n+1번째 줄까지 정수 삼각형이 주어집니다.
출력
  • 첫째 줄에 합이 최대가 되는 경로에 있는 수의 합을 출력합니다.



테스트케이스


입력

5
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
    

출력

30
    



문제 작동원리


이 문제는 위에서부터 한 칸씩 내려오면서,
  • 한 단계 내려갈 때 왼쪽 대각선 또는 오른쪽 대각선 방향으로만 이동할 수 있습니다.
  • 가능한 모든 경로의 합 중 가장 큰 값을 찾아야 합니다.
예를 들어, 위 예시에서
  • `7 → 3 → 8 → 7 → 5` 의 합은 `7 + 3 + 8 + 7 + 5 = 30` 입니다.
  • 다른 경로를 가면 합이 작아집니다. 예를 들어 `7 → 8 → 0 → 4 → 6` 은 `25`가 됩니다.
즉, 문제는 출발점에서부터 도착점까지 가능한 경로 중 합이 최대인 값을 찾는 것입니다.



전체코드


N=int(input())
arr=[]
dp=[[0 for _ in range(N)] for _ in range(N)]
for _ in range(N):
    arr.append(list(map(int,input().split())))

dp[0][0]=arr[0][0]

for i in range(1,N):
    for j in range(i+1):
        if j==0:
            dp[i][j]=dp[i-1][0]+arr[i][0]
        elif j==i:
            dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+arr[i][j]
        else:
            dp[i][j]=max(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j])+arr[i][j]

print(max(dp[N-1]))
    





아이디어



      7
     3 8
    8 1 0
   2 7 4 4
  4 5 2 6 5
    

이 문제는 삼각형 형태의 숫자 배열이 주어졌을 때, 위에서 아래로 내려가면서 얻을 수 있는 경로의 합 중 최대값을 구하는 문제입니다.
이를 해결하기 위해 다음 세 가지 원칙을 사용합니다.
  • 맨 왼쪽 값 업데이트 원칙
    현재 행의 맨 왼쪽 값은, 바로 위 행의 맨 왼쪽 값에서만 내려올 수 있습니다. 따라서 `sumArr`의 해당 위치 값은 바로 위 맨 왼쪽 값에 현재 값을 더한 값으로 업데이트합니다.
  • 맨 오른쪽 값 업데이트 원칙
    현재 행의 맨 오른쪽 값은, 바로 위 행의 맨 오른쪽 값에서만 내려올 수 있습니다. 따라서 `sumArr`의 해당 위치 값은 바로 위 맨 오른쪽 값에 현재 값을 더한 값으로 업데이트합니다.
  • 중간 값 업데이트 원칙
    현재 행의 중간 값들은, 바로 위 행의 왼쪽 값 또는 오른쪽 값에서 내려올 수 있습니다. 이때 두 값 중 더 큰 값을 선택하여, 그 값에 현재 값을 더해 `sumArr`에 업데이트합니다.



arr와 sumArr 생성 및 초기 상태 설명


`arr` 배열에는 문제에서 주어진 삼각형 숫자 배열이 그대로 저장됩니다.
`dp` 배열은 DP(Dynamic Programming) 방식으로 각 위치까지의 경로 합의 최대값을 저장하는 용도로 사용됩니다.
즉, `dp[i][j]`는 i번째 행, j번째 열에 도착했을 때 가능한 최대 경로의 합을 의미합니다.
처음에는 모든 값을 0으로 초기화합니다.
이는 아직 어떠한 경로 계산도 이루어지지 않았음을 의미하며, 앞으로 한 칸씩 값을 채워나가게 됩니다.



초기 상태
`arr`

      7
     3 8
    8 1 0
   2 7 4 4
  4 5 2 6 5
    
`dp`

      0
     0 0
    0 0 0
   0 0 0 0
  0 0 0 0 0
    



값 업데이트 과정 (한 칸씩, 괄호 표시)




1단계: 첫 번째 값 업데이트


삼각형의 꼭대기 값인 `arr[0][0]`에서 시작합니다.
`dp[0][0]`은 초기값 0에서, `arr[0][0]`인 7을 더해 7로 업데이트됩니다.
이 값은 시작점이므로 그대로 저장됩니다.

      (7)
     3  8
    8  1  0
   2  7  4  4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     0 0
    0 0 0
   0 0 0 0
  0 0 0 0 0
    



2단계: 두 번째 행 왼쪽 값(3) 업데이트


`arr[1][0]`은 맨 왼쪽 값이므로, 이전 행의 맨 왼쪽 값 `dp[0][0]`에서만 내려올 수 있습니다.
따라서 `dp[1][0] = dp[0][0] + arr[1][0] = 7 + 3 = 10`이 됩니다.

      7
     (3) 8
    8  1  0
   2  7  4  4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10  0
    0  0  0
   0  0  0  0
  0  0  0  0  0
    



3단계: 두 번째 행 오른쪽 값(8) 업데이트


`arr[1][1]`은 맨 오른쪽 값이므로, 이전 행의 맨 오른쪽 값 `dp[0][0]`에서만 내려올 수 있습니다.
따라서 `dp[1][1] = dp[0][0] + arr[1][1] = 7 + 8 = 15`가 됩니다.

      7
     3 (8)
    8  1  0
   2  7  4  4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    0  0  0
   0  0  0  0
  0  0  0  0  0
    



4단계: 세 번째 행 왼쪽 값(8) 업데이트


`arr[2][0]`은 맨 왼쪽 값이므로, 이전 행의 맨 왼쪽 값 `dp[1][0]`에서만 내려올 수 있습니다.
`dp[2][0] = dp[1][0] + arr[2][0] = 10 + 8 = 18`이 됩니다.

      7
     3 8
    (8) 1 0
   2  7  4  4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18  0  0
   0  0  0  0
  0  0  0  0  0
    



5단계: 세 번째 행 중간 값(1) 업데이트


`arr[2][1]`은 중간 값이므로, 이전 행에서 두 경로가 내려올 수 있습니다.
  • 왼쪽 위 값: `dp[1][0] = 10`
  • 오른쪽 위 값: `dp[1][1] = 15`
이 중 더 큰 값 15를 선택하여 현재 값 1을 더합니다.
`dp[2][1] = 15 + 1 = 16`이 됩니다.

      7
     3 8
    8 (1) 0
   2  7  4  4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18 16  0
   0  0  0  0
  0  0  0  0  0
    



6단계: 세 번째 행 오른쪽 값(0) 업데이트


`arr[2][2]`은 맨 오른쪽 값이므로, 이전 행의 맨 오른쪽 값 `dp[1][1]`에서만 내려올 수 있습니다.
`dp[2][2] = 15 + 0 = 15`가 됩니다.

      7
     3 8
    8 1 (0)
   2  7  4  4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18 16 15
   0  0  0  0
  0  0  0  0  0
    



7단계: 네 번째 행 왼쪽 값(2) 업데이트


`arr[3][0]`은 맨 왼쪽 값입니다.
따라서 `dp[3][0] = dp[2][0] + 2 = 18 + 2 = 20`이 됩니다.

      7
     3 8
    8 1 0
   (2) 7 4 4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18 16 15
    20  0  0  0
   0  0  0  0  0
    



8단계: 네 번째 행 중간 값(7) 업데이트


`arr[3][1]`은 중간 값입니다.
  • 왼쪽 위 값: `dp[2][0] = 18`
  • 오른쪽 위 값: `dp[2][1] = 16`
더 큰 값 18을 선택하여 현재 값 7을 더합니다.
`dp[3][1] = 18 + 7 = 25`가 됩니다.

      7
     3 8
    8 1 0
   2 (7) 4 4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18 16 15
    20 25  0  0
   0  0  0  0  0
    



9단계: 네 번째 행 중간 값(4) 업데이트


`arr[3][2]`도 중간 값입니다.
  • 왼쪽 위 값: `dp[2][1] = 16`
  • 오른쪽 위 값: `dp[2][2] = 15`
더 큰 값 16을 선택하여 현재 값 4을 더합니다.
`dp[3][2] = 16 + 4 = 20`이 됩니다.

      7
     3 8
    8 1 0
   2 7 (4) 4
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18 16 15
    20 25 20  0
   0  0  0  0  0
    



10단계: 네 번째 행 오른쪽 값(4) 업데이트


`arr[3][3]`은 맨 오른쪽 값입니다.
`dp[3][3] = dp[2][2] + 4 = 15 + 4 = 19`가 됩니다.

      7
     3 8
    8 1 0
   2 7 4 (4)
  4  5  2  6  5
    
`dp`

      7
     10 15
    18 16 15
    20 25 20 19
   0  0  0  0  0
    



결론


  1. 현재 행의 맨 왼쪽 값은, 바로 위 행의 맨 왼쪽 값에서만 내려올 수 있습니다.
  2. 현재 행의 맨 오른쪽 값은, 바로 위 행의 맨 오른쪽 값에서만 내려올 수 있습니다.
  3. 현재 행의 중간 값들은, 바로 위 행의 왼쪽 값 또는 오른쪽 값에서 내려올 수 있습니다.

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