GREEDY : '현재 상황에서 당장 좋은 것만 골라보자 !'
예제 1. 큰 수의 법칙
문제
‘큰 수의 법칙’은 일반적으로 통계 분야에서 다루어지는 내용이지만 동빈이는 본인만의 방식으로 다르게 사용하고 있다.
동빈이의 큰 수의 법칙은 다양한 수로 이루어진 배열이 있을 때 주어진 수들을 M번 더하여 가장 큰 수를 만드는 법칙이다.
단,배열의 특정한 인덱스(번호)에 해당하는 수가 연속해서 K번을 초과하여 더해질 수 없는 것이 이 법칙의 특징이다.
예를 들어 순서대로 2, 4, 5, 4, 6으로 이루어진 배열이 있을 때 M이 8이고, K가 3이라고 가정하자.
이 경우 특정한 인덱스의 수가 연속해서 세 번까지만 더해질 수 있으므로 큰 수의 법칙에 따른 결과는 6 + 6 + 6 + 5+ 6 + 6 + 6 + 5인 46이 된다.
단,서로 다른 인덱스에 해당하는 수가 같은 경우에도 서로 다른 것으로 간주한다.
예를 들어 순서대로 3, 4, 3, 4, 3으로 이루어진 배열이 있을 때 M이 7이고,K가 2라고 가정하자.
이 경우 두 번째 원소에 해당하는 4와 네 번째 원소에 해당하는 4를 번갈아 두 번씩 더하는 것이 가능하다.
결과적으로 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4인 28이 도출된다.
배열의 크기 N, 숫자가 더해지는 횟수 M, 그리고 K가 주어질 때 동빈이의 큰 수의 법칙에 따른 결과를 출력하시오.
입력
- 첫째 줄에 N(2 < N < 1,000), M(1 < M < 10,000), K(1 < K < 10,000)의 자연수가 주어지며, 각 자연수는 공백으로 구분한다.
- 둘째 줄에 N개의 자연수가 주어진다. 각 자연수는 공백으로 구분한다. 단, 각각의 자연수는 1 이상 10,000 이하의 수로 주어진다.
- 입력으로 주어자는 K는 항상 M보다 작거나 같다.
입력 예시
5 8 3
2 4 5 4 6
출력
첫째 줄에 동빈이의 큰 수의 법칙에 따라 더해진 답을 출력한다.
출력 예시
46
풀이
import java.io.IOException;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.StringTokenizer;
import java.util.Arrays;
public class Main{
public static void main(String[] args)throws IOException{
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
// 첫 째줄 읽기
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
int n = Integer.parseInt(st.nextToken()); // 배열의 크기
int m = Integer.parseInt(st.nextToken()); // 숫자가 더해지는 횟수
int k = Integer.parseInt(st.nextToken()); // 배열의 특정한 인덱스에 해당하는 수가 더해질 수 있는 최대 횟수
// 둘 째줄 읽기
st = new StringTokenizer(br.readLine());
int[] arr = new int[n];
for(int i = 0; i < 5; i++){
arr[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
}
// 배열 정렬 하기
Arrays.sort(arr);
int first_max = arr[n-1]; // 가장 큰 수
int second_max = arr[n-2]; // 두 번째로 큰 수
int first_max_count = k * ((m/(k+1)) + m % (k+1)); // 가장 큰 수가 등장하는 횟수
int first_max_sum = first_max * first_max_count;
int second_max_count = m - first_max_count; // 두 번째로 큰 수가 등장하는 횟수
int second_max_sum = second_max * second_max_count;
System.out.print(first_max_sum + second_max_sum);
}
}
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