백준 16235 나무 재테크 Kotlin (시뮬레이션)

문제 출처 : https://www.acmicpc.net/problem/16235

16235번: 나무 재테크

문제

부동산 투자로 억대의 돈을 번 상도는 최근 N×N 크기의 땅을 구매했다. 상도는 손쉬운 땅 관리를 위해 땅을 1×1 크기의 칸으로 나누어 놓았다. 각각의 칸은 (r, c)로 나타내며, r은 가장 위에서부터 떨어진 칸의 개수, c는 가장 왼쪽으로부터 떨어진 칸의 개수이다. r과 c는 1부터 시작한다.

상도는 전자통신공학과 출신답게 땅의 양분을 조사하는 로봇 S2D2를 만들었다. S2D2는 1×1 크기의 칸에 들어있는 양분을 조사해 상도에게 전송하고, 모든 칸에 대해서 조사를 한다. 가장 처음에 양분은 모든 칸에 5만큼 들어있다.

매일 매일 넓은 땅을 보면서 뿌듯한 하루를 보내고 있던 어느 날 이런 생각이 들었다.

나무 재테크를 하자!

나무 재테크란 작은 묘목을 구매해 어느정도 키운 후 팔아서 수익을 얻는 재테크이다. 상도는 나무 재테크로 더 큰 돈을 벌기 위해 M개의 나무를 구매해 땅에 심었다. 같은 1×1 크기의 칸에 여러 개의 나무가 심어져 있을 수도 있다.

이 나무는 사계절을 보내며, 아래와 같은 과정을 반복한다.

봄에는 나무가 자신의 나이만큼 양분을 먹고, 나이가 1 증가한다. 각각의 나무는 나무가 있는 1×1 크기의 칸에 있는 양분만 먹을 수 있다. 하나의 칸에 여러 개의 나무가 있다면, 나이가 어린 나무부터 양분을 먹는다. 만약, 땅에 양분이 부족해 자신의 나이만큼 양분을 먹을 수 없는 나무는 양분을 먹지 못하고 즉시 죽는다.

여름에는 봄에 죽은 나무가 양분으로 변하게 된다. 각각의 죽은 나무마다 나이를 2로 나눈 값이 나무가 있던 칸에 양분으로 추가된다. 소수점 아래는 버린다.

가을에는 나무가 번식한다. 번식하는 나무는 나이가 5의 배수이어야 하며, 인접한 8개의 칸에 나이가 1인 나무가 생긴다. 어떤 칸 (r, c)와 인접한 칸은 (r-1, c-1), (r-1, c), (r-1, c+1), (r, c-1), (r, c+1), (r+1, c-1), (r+1, c), (r+1, c+1) 이다. 상도의 땅을 벗어나는 칸에는 나무가 생기지 않는다.

겨울에는 S2D2가 땅을 돌아다니면서 땅에 양분을 추가한다. 각 칸에 추가되는 양분의 양은 A[r][c]이고, 입력으로 주어진다.

K년이 지난 후 상도의 땅에 살아있는 나무의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N, M, K가 주어진다.

둘째 줄부터 N개의 줄에 A배열의 값이 주어진다. r번째 줄의 c번째 값은 A[r][c]이다.

다음 M개의 줄에는 상도가 심은 나무의 정보를 나타내는 세 정수 x, y, z가 주어진다. 처음 두 개의 정수는 나무의 위치 (x, y)를 의미하고, 마지막 정수는 그 나무의 나이를 의미한다.

출력

첫째 줄에 K년이 지난 후 살아남은 나무의 수를 출력한다.

제한

• 1 ≤ N ≤ 10
• 1 ≤ M ≤ N2
• 1 ≤ K ≤ 1,000
• 1 ≤ A[r][c] ≤ 100
• 1 ≤ 입력으로 주어지는 나무의 나이 ≤ 10
• 입력으로 주어지는 나무의 위치는 모두 서로 다름

알고리즘 분류

• 구현
• 시뮬레이션

풀이

문제 자체는 어렵지 않다.

하지만 시간제한이 0.3초로, 문제 해결을 위해 사용할 자료구조와 최적화 방식 등에 고민을 해야 하는 문제이다.

우선 본인은 좌표와 나이 값을 가지는 Tree라는 data class를 만들고, 이 Tree를 배열로 관리하였다.

문제에서 주어진 A는 2차원 Int 배열로 관리하고, 양분의 상태는 energy라는  2차원 Int 배열로 관리했다.

입력으로 주어진 A는 각각 좌표에 추가될 양분들을 나타낸 것이고, 양분의 초기 상태는 5인 것을 명심하자.(본인은 이 부분을 못 봐서 틀렸었다.)

 

위에서 Tree 배열을 사용했다고 했는데. ArrayList<Tree>()요 형태로 관리하다 보니, 매 년 ArrayList를 정렬해주어야 했고,
ArrayList안의 요소를 remove, add하는 데에 시간을 많이 사용하기 때문에 시간 초과가 떴다.

이를 최적화하기 위해서 Deque 자료구조를 사용했다.

 

Deque 자료구조는 문제 풀면서 거의 1년 만에 사용하는 것 같다.

당시에는 C++로 풀었어서, 몇 개월 전에 시작한 Kotlin으로는 Deque를 처음 사용해 보았고, Queue처럼 

val tree: Deque<Tree> = LinkedLIst()

이렇게 사용했는데, 다른 사람들 풀이를 보니

val tree = ArrayDeque<Tree>()
ArrayDeque란 게 있더라!
무튼 Deque를 사용하면 초기 한 번만 정렬하면 이후에는 정렬된 상태를 유지할 수 있다.

 

- 초기에 나무들을 나이 순으로 오름차순 정렬한다.

- 봄에 나무들을 순서대로 deque에서 빼서 양분을 먹을 수 있는지, 죽는지 검사한다. 양분을 먹을 수 있다면 나이를 추가해서 deque의 뒤쪽에 삽입하고, 죽는다면 따로 tempTree에 저장한다.

- 가을에 나무들이 번식한다. deque를 순회하며 나이가 5의 배수가 있다면 해당 나무의 8방향에 나무를 추가한다. 이때 추가되는 나무의 나이는 1이므로, deque의 앞에 삽입한다.

 

위의 로직대로 한다면 deque는 항상 정렬된 상태를 유지할 수 있게 된다.

나머지 여름 겨울은 하란대로 하면 된다.

 

이 문제로 두 가지 수확이 있었는데, Deque 자료구조 사용 요령?과 sortBy, sortWith의 차이에 대해 알았다.

Deque를 이용해 정렬을 최적화하는 법을 알았고,

//sortWith
fun ArrayList.customSort() {
    this.sortWith { a, b ->
        when {
            a.age < b.age -> -1
            a.age == b.age -> 0
            else -> 1
        }
    }
}
//sortBy
tree.sortedBy { it.age }

위 사진을 보면 860ms가 sortBy, 1112ms가 sortWith이다.

sortBy는 내가 만든 Object나 Pair 등에서 특정한 프로퍼티를 기준으로 정렬할 때 사용하고,

sortWith는 진짜 정렬 커스텀, 즉 단순 사전 순, 크기 순 오름차순 내림차순이 아니라, 사용자 정의 오름차순 내림차순 등으로 정렬할 때 써야 하지 싶다. sortBy로도 가능한 정렬을 sortWith로 사용하면 되게 느리다! 왜 더 느린지, 내부 동작 방식은 천천히 알아보자.  

 

코드

import java.util.*

val br = System.`in`.bufferedReader()

//1<=n<=10 그래픜크기
//1<=m<=n^2 나무 개수
//1<=k<=1000 k년 후

data class Tree(
    var r: Int,
    var c: Int,
    var age: Int
)

lateinit var energy: Array<IntArray>
lateinit var A: Array<IntArray>

val tree= ArrayDeque<Tree>()
val dir = arrayOf(
    arrayOf(0, 1),
    arrayOf(1, 0),
    arrayOf(0, -1),
    arrayOf(-1, 0),
    arrayOf(1, 1),
    arrayOf(1, -1),
    arrayOf(-1, 1),
    arrayOf(-1, -1),
)

fun getIntGraph() = br.readLine().split(' ').map { it.toInt() }

fun simulation(n: Int, m: Int, k: Int) {

    var year = 0
    while (year < k) {
        val tempTree = ArrayList<Tree>()
        //봄
        var size = tree.size
        for(i in 0 until size){
            val t = tree.pollFirst()
            //die
            if (energy[t.r][t.c] < t.age) {
                tempTree.add(t)
            } else {
                energy[t.r][t.c] -= t.age
                tree.addLast(Tree(t.r,t.c,t.age+1))
            }
        }
        //여름
        for (dt in tempTree) {
            energy[dt.r][dt.c] += dt.age / 2
        }
        tempTree.clear()
        //가을
        for (t in tree) {
            if (t.age % 5 != 0) continue
            for (i in 0 until 8) {
                val nr = t.r + dir[i][0]
                val nc = t.c + dir[i][1]
                if (nr !in 0 until n || nc !in 0 until n) continue
                tempTree.add(Tree(nr, nc, 1))
            }
        }
        for (tt in tempTree) {
            tree.addFirst(tt)
        }
        //겨울
        for (r in 0 until n) {
            for (c in 0 until n) {
                energy[r][c] += A[r][c]
            }
        }
        year++
    }
}


fun main() = with(System.out.bufferedWriter()) {
    //input
    val (n, m, k) = getIntGraph()
    energy = Array(n) { IntArray(n) { 5 } }
    A = Array(n) { getIntGraph().toIntArray() }

    repeat(m) {
        val (r, c, age) = getIntGraph()
        tree.add(Tree(r - 1, c - 1, age))
    }

    tree.sortedBy { it.age }
    //solve
    simulation(n, m, k)

    //output
    write("${tree.size}")
    close()
}