[KAKAO BLIND RECRUITMENT / 2023 / Python] 이모티콘 할인행사

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문제

카카오톡에서는 이모티콘을 무제한으로 사용할 수 있는 이모티콘 플러스 서비스 가입자 수를 늘리려고 합니다.
이를 위해 카카오톡에서는 이모티콘 할인 행사를 하는데, 목표는 다음과 같습니다.

1. 이모티콘 플러스 서비스 가입자를 최대한 늘리는 것.
2. 이모티콘 판매액을 최대한 늘리는 것.

1번 목표가 우선이며, 2번 목표가 그 다음입니다.

이모티콘 할인 행사는 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.

• n명의 카카오톡 사용자들에게 이모티콘 m개를 할인하여 판매합니다.
• 이모티콘마다 할인율은 다를 수 있으며, 할인율은 10%, 20%, 30%, 40% 중 하나로 설정됩니다.

카카오톡 사용자들은 다음과 같은 기준을 따라 이모티콘을 사거나, 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.

• 각 사용자들은 자신의 기준에 따라 일정 비율 이상 할인하는 이모티콘을 모두 구매합니다.
• 각 사용자들은 자신의 기준에 따라 이모티콘 구매 비용의 합이 일정 가격 이상이 된다면, 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.

다음은 2명의 카카오톡 사용자와 2개의 이모티콘이 있을때의 예시입니다.

사용자	비율	가격
1	40	10,000
2	25	10,000

이모티콘	가격
1	7,000
2	9,000

1번 사용자는 40%이상 할인하는 이모티콘을 모두 구매하고, 이모티콘 구매 비용이 10,000원 이상이 되면 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.
2번 사용자는 25%이상 할인하는 이모티콘을 모두 구매하고, 이모티콘 구매 비용이 10,000원 이상이 되면 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입합니다.

1번 이모티콘의 가격은 7,000원, 2번 이모티콘의 가격은 9,000원입니다.

만약, 2개의 이모티콘을 모두 40%씩 할인한다면, 1번 사용자와 2번 사용자 모두 1,2번 이모티콘을 구매하게 되고, 결과는 다음과 같습니다.

사용자별 이모티콘 구매 정보

사용자	구매한 이모티콘	이모티콘 구매 비용	이모티콘 플러스 서비스 가입 여부
1	1, 2	9,600	X
2	1, 2	9,600	X

이모티콘 플러스 서비스 가입자는 0명이 늘어나고 이모티콘 판매액은 19,200원이 늘어납니다.

하지만, 1번 이모티콘을 30% 할인하고 2번 이모티콘을 40% 할인한다면 결과는 다음과 같습니다.

할인 적용 후 사용자별 이모티콘 구매 정보

사용자	구매한 이모티콘	이모티콘 구매 비용	이모티콘 플러스 서비스 가입 여부
1	2	5,400	X
2	1, 2	10,300	O

2번 사용자는 이모티콘 구매 비용을 10,000원 이상 사용하여 이모티콘 구매를 모두 취소하고 이모티콘 플러스 서비스에 가입하게 됩니다.

따라서, 이모티콘 플러스 서비스 가입자는 1명 증가하고, 이모티콘 판매액은 5,400원 증가하게 됩니다.

카카오톡 사용자 n 명의 구매 기준을 담은 2차원 정수 배열 users,
이모티콘 m 개의 정가를 담은 1차원 정수 배열 emoticons 가 주어집니다.
이때, 행사 목적을 최대한으로 달성했을 때 이모티콘 플러스 서비스 가입 수와 이모티콘 매출액을
1차원 정수 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

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내 답안

def solution(users, emoticons):
    answer = [0, 0]  # [이모티콘 플러스 서비스 가입자 수, 총 매출]
    rate = [10, 20, 30, 40]  # 가능한 할인율 목록
    discount = []  # 모든 할인율 조합을 저장할 리스트

    # 모든 이모티콘에 대한 할인율 조합을 생성하는 DFS 함수
    def dfs(tmp, d):
        if d == len(tmp):  # 모든 이모티콘에 대한 할인율을 설정했을 경우
            discount.append(tmp[:])  # 현재 할인율 조합을 저장
            return
        else:
            for i in rate:  # 10%, 20%, 30%, 40% 중에서 선택
                tmp[d] += i  # 현재 이모티콘의 할인율 적용
                dfs(tmp, d + 1)  # 다음 이모티콘의 할인율 설정
                tmp[d] -= i  # 원래 상태로 복구 (백트래킹)

    dfs([0] * len(emoticons), 0)  # 초기 할인율은 모두 0으로 설정

    # 만들어진 모든 할인율 조합을 하나씩 탐색
    for disc in discount:
        cnt = 0  # 플러스 멤버십 가입자 수
        get = 0  # 총 매출
        for i in users:
            pay = 0  # 현재 사용자가 구매한 이모티콘 가격 합산
            for j in range(len(disc)):
                if i[0] <= disc[j]:  # 사용자의 최소 할인율 요구 조건을 만족하면 구매
                    pay += emoticons[j] * (100 - disc[j]) / 100  # 할인된 가격 추가
                if pay >= i[1]:  # 예산 초과 시, 구매 취소 후 플러스 멤버십 가입
                    break
            if pay >= i[1]:  # 플러스 멤버십 가입
                pay = 0
                cnt += 1
            else:  # 구매한 금액만 추가
                get += pay

        # 최대 가입자 수를 갱신하거나, 같다면 최대 매출을 유지
        if cnt > answer[0]:  
            answer[0] = cnt
            answer[1] = get
        elif cnt == answer[0]:  
            answer[1] = max(answer[1], get)

    return answer

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결론 및 느낀점

이 문제를 해결하기 위해 DFS(깊이 우선 탐색)와 백트래킹을 활용하여
모든 할인율 조합을 생성하고, 각 조합에 대해 사용자들의 구매 패턴을 분석하는 방식으로 접근했다.

처음에는 단순히 할인율 조합을 찾는 문제라고 생각했지만,
이모티콘 플러스 서비스 가입 조건과 매출 최대화 조건을 동시에 고려해야 한다는 점에서 생각보다 복잡한 문제였다.
특히, 할인율을 조합하는 과정에서 완전 탐색(Brute-force)이 필요했고,
모든 경우의 수를 탐색하되 불필요한 연산을 줄이기 위해 백트래킹을 활용하는 것이 중요했다.

또한, 이모티콘 플러스 서비스 가입자를 최대한 늘리는 것이 1순위 목표이고,
그다음으로 매출을 최대화해야 한다는 조건을 정확히 구현하는 것이 핵심이었다.
이 부분을 고려하지 않고 단순히 매출이 높은 조합을 선택했다면,
문제에서 요구하는 최적의 해답을 도출하지 못했을 것이다.

이 문제를 풀면서 완전 탐색과 백트래킹을 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지 다시 한번 익힐 수 있었고,
조건 우선순위를 명확하게 정하는 사고 과정이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었다.
앞으로도 유사한 유형의 문제를 만났을 때,
이런 사고방식을 적용하면 보다 효과적으로 문제를 해결할 수 있을 것 같다.