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접근 방법
- N명의 사람을 두 팀으로 나누어 두 팀 간 능력치 차이의 최솟값을 구하는 문제
- N은 최대 20명 → 완전탐색(Brute Force)이 가능
- N명 중 N/2명을 선택 → 조합 문제
이번 풀이에서는 백트래킹을 이용해 조합을 구성한다.
핵심 로직
1️⃣ 백트래킹으로 N명 중 N/2명 선택
2️⃣ 선택된 팀과 나머지 팀으로 구분
3️⃣ 두 팀의 능력치 계산 후 최소 차이 갱신
4️⃣ 차이가 0이면 즉시 종료
코드
import sys
input = sys.stdin.readline
N = int(input())
S = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]
visited = [False] * N
min_diff = float('inf')
def backtrack(depth, idx):
global min_diff
# 팀 구성 완료 (N/2명)
if depth == N // 2:
start_team = []
link_team = []
for i in range(N):
if visited[i]:
start_team.append(i)
else:
link_team.append(i)
start_sum = 0
link_sum = 0
# 팀 능력치 계산
for i in range(N // 2):
for j in range(N // 2):
if i != j:
start_sum += S[start_team[i]][start_team[j]]
link_sum += S[link_team[i]][link_team[j]]
diff = abs(start_sum - link_sum)
min_diff = min(min_diff, diff)
if min_diff == 0:
print(0)
sys.exit(0)
return
# 백트래킹으로 조합 구성
for i in range(idx, N):
if not visited[i]:
visited[i] = True
backtrack(depth + 1, i + 1)
visited[i] = False
# 시작
backtrack(0, 0)
print(min_diff)
핵심 정리 (디테일하게)
- 조합 구성 (백트래킹)
- visited[] 배열 사용 (선택 여부 표시)
- index 기준으로 재귀 호출 → 중복 없이 조합 구성
- 팀 능력치 계산
- start_team, link_team 으로 나누어
- 두 팀 간 모든 (i, j) 쌍 능력치 합산
- 최솟값 갱신
- min_diff 값 계속 업데이트
- 차이가 0이면 최적해 → 즉시 종료
- 시간 복잡도
- C(N, N/2) 수준 → 충분히 가능 (N ≤ 20)
간단한 회고
- 백트래킹을 익히기 좋은 문제였다
- 조합을 직접 백트래킹으로 구현하면 combinations 같은 라이브러리 없이도 풀 수 있는 실력이 된다
- visited 배열과 index를 이용한 조합 설계는 다른 문제 (부분집합, 순열, 조합) 에서도 자주 쓰이는 기법
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