[백준] 1149: RGB거리 (DP) - JAVA

알고리즘 분류 - DP

https://www.acmicpc.net/problem/1149

 

 

# 문제

RGB거리에는 집이 N개 있다. 거리는 선분으로 나타낼 수 있고, 1번 집부터 N번 집이 순서대로 있다.

집은 빨강, 초록, 파랑 중 하나의 색으로 칠해야 한다. 각각의 집을 빨강, 초록, 파랑으로 칠하는 비용이 주어졌을 때, 아래 규칙을 만족하면서 모든 집을 칠하는 비용의 최솟값을 구해보자.

• 1번 집의 색은 2번 집의 색과 같지 않아야 한다.
• N번 집의 색은 N-1번 집의 색과 같지 않아야 한다.
• i(2 ≤ i ≤ N-1)번 집의 색은 i-1번, i+1번 집의 색과 같지 않아야 한다.

 

# 예제

입력 :  첫째 줄에 집의 수 N(2 ≤ N ≤ 1,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 각 집을 빨강, 초록, 파랑으로 칠하는 비용이 1번 집부터 한 줄에 하나씩 주어진다. 집을 칠하는 비용은 1,000보다 작거나 같은 자연수이다.

6
30 19 5
64 77 64
15 19 97
4 71 57
90 86 84
93 32 91

 

 

출력 :  첫째 줄에 모든 집을 칠하는 비용의 최솟값을 출력한다.

208

 

 

# 필요개념

규칙은 한 개밖에 없다. i번째 집에 칠한 색은 i - 1번째 집과 i + 1 번째 집에 칠할 수 없다는 것! dp로 풀면 i - 1번째 집의 색만 신경써주면 된다.

 

일차원 배열로 dp를 만드는 것만 생각해서 점화식을 세울 때 어려움을 느꼈다. 근데 사실 이차원배열은 같은 길이의 일차원 배열이 여러개 붙은 것이기 때문에 어려울 건 없지만.. 그냥 어려웠다. 이차원 배열을 통째로 봐서 그렇다.

 

색은 겨우 3개이기 때문에 각각을 따지는 게 좋다. 예를 들면, 현재 집에 R을 칠하는 경우, G를 칠하는 경우, B를 칠하는 경우로 나눈다. 그 후 dp배열도 이차원으로 만들어 현재 R을 칠하는 경우는 dp[i][0]에 넣는 것이다. 이 경우, 점화식은 아래와 같다.

// 인덱스를 기준으로 0은 R, 1은 G, 2는 B라고 생각한다.
dp[i][0] = Math.min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + inputs[i][0];

 

이런 식으로 현재 G일 경우, B일 경우를 나누어 점화식을 작성하고, 마지막에는 dp[n][0], dp[n][1], dp[n][2] 중 가장 작은 것을 선택하면 된다.

 

# Code

import java.util.*;
import java.io.*;
import static java.lang.Math.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int n = Integer.parseInt(br.readLine());
        int[][] inputs = new int[n][3];

        for (int i = 0 ; i < n ; i++) {
            StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
            for (int j = 0 ; j < 3 ; j++) {
                inputs[i][j] = Integer.parseInt(st.nextToken());
            }
        }
        int[][] dp = new int[n][3];
        dp[0][0] = inputs[0][0]; // r
        dp[0][1] = inputs[0][1]; // g
        dp[0][2] = inputs[0][2]; // b

        for (int i = 1 ; i < n ; i++) {
            dp[i][0] = min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) + inputs[i][0]; // 현재 r일 경우
            dp[i][1] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) + inputs[i][1]; // 현재 g일 경우
            dp[i][2] = min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1]) + inputs[i][2]; // 현재 b일 경우
        }
        System.out.println(min(dp[n - 1][0], min(dp[n - 1][1], dp[n - 1][2])));
    }
}

 

# 결과