Cộng đồng Hỏi & Đáp của Inflearn
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for x in range (1, k+1): # 가방 무게가 x일 때
# 물건을 담을 수 있을 때 (x보다 무게가 작거나 같을 때)
if x < weight :
dp[y][x] = dp[y-1][x]
# 물건을 담을 수 없을 때 ( 전에 넣어뒀던 무게로 유지)
else:
dp[y][x] = max(dp[y-1][x],dp[y-1][x-weight] + value )
이렇게 나와있는데, x < weight이면 물건을 못담을때 아닌가요??
Quiz
재귀 함수가 무한히 호출되지 않고 멈추기 위해 반드시 필요한 것은 무엇일까요?
함수 자기 자신을 호출하는 부분
재귀 호출을 멈추는 조건 (Base Case)
전역 변수를 사용하는 것
값을 반환하지 않는 return 문
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
ukson 님께서 질문하신 부분은 강의에서 다루는 배낭 문제(Knapsack Problem)에서의 조건 표현 관련입니다. 말씀하신 부분에서 "x < weight"는 현재 가방의 남은 무게(x)보다 물건의 무게(weight)가 큰 경우를 의미합니다. 따라서 이 경우에는 물건을 담지 못합니다.
즉, 코드 상에서는 "x < weight" 조건문은 물건을 담을 수 없는 상황에 해당하며, 이때는 이전 상태를 유지해야 하므로 dp[y][x] = dp[y-1][x]로 설정됩니다.
반대로, else문 이하에서는, x >= weight인 경우, 즉 물건을 추가로 담을 수 있는 경우를 나타냅니다. 이 경우에는 물건을 담지 않을 때의 가치와, 물건을 담았을 때의 가치 중 더 큰 값을 선택하여 dp[y][x] = max(dp[y-1][x], dp[y-1][x-weight] + value)로 설정합니다.
배낭 문제에서 이와 같은 조건 설정은 매우 중요하며, 해당 조건에 따라 DP 상태 배열이 정확하게 갱신됩니다. 아래의 유사한 질문 링크에서 보다 상세한 설명을 보실 수 있습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕기 위해 기존 관련 질문과 답변을 참고하여 설명드리고 있으며, 현재 베타 기능으로 제공되는 점 양해 부탁드립니다. 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다. 🙏