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Knapsack을 활용한 문제이다.
Knapsack dp문제를 활용하여 접근해보았다. dp[N][cost]를 생성하고 메모리가 기준값을 넘을 때 마다 cost값을 최솟값으로 갱신하는 방법으로 접근해보았다. 맨처음 이 문제를 접근했을때 cost값대신 메모리 값으로 접근하였는데, cost 값기준으로 접근하는 것을 생각해내는데 오래걸렸다. 다만 cost값을 기준으로 접근하니깐 문제를 수훨하게 풀 수 있었다.
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package algostudy2;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.StringTokenizer;
public class Main_bj_7579_앱 {
static int N;
static int standardCost;
static int sumCost;
static int answer;
static int[] memory;
static int[] cost;
static int[][] dp;
public static void main(String[] args) throws Exception {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
N = Integer.parseInt(st.nextToken());
standardCost = Integer.parseInt(st.nextToken());
memory = new int[N + 1];
cost = new int[N + 1];
st = new StringTokenizer(br.readLine());
for (int i = 1; i <= N; i++) {
memory[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
}
sumCost = 0;
st = new StringTokenizer(br.readLine());
for (int i = 1; i <= N; i++) {
cost[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
sumCost += cost[i];
}
dp = new int[N + 1][sumCost + 1];
answer = Integer.MAX_VALUE;
for (int i = 1; i <= N; i++) {
for (int j = 1; j <= sumCost; j++) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j];
if (j - cost[i] >= 0) {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - cost[i]] + memory[i]);
}
if (dp[i][j] >= standardCost) {
answer = Math.min(answer, j);
}
}
}
System.out.println(answer);
}
}
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