어려움
Maximum Profit in Job Scheduling
코드 라인과 단계 ID를 동기화하고, 변수/포인터/배열·행렬·그래프 엔티티의 상태 스냅샷을 단계마다 갱신한다.
1 / 10계단 8칸을 오르는 방법의 수를 셉니다(한 번에 1칸 또는 2칸). 같은 질문을 반복하지 않는 것이 DP입니다 — 작은 답을 표에 적어 두고 재사용합니다.
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구현 계약펼쳐서 명세 보기 · 참고 자료
- 분류
- Dynamic Programming · dsa-workbench
- 구현 핵심
- 코드 라인과 단계 ID를 동기화하고, 변수/포인터/배열·행렬·그래프 엔티티의 상태 스냅샷을 단계마다 갱신한다.
- 의도
- Maximum Profit in Job Scheduling의 입력·판단·결과 변화를 Dynamic Programming 관점에서 단계별로 시각화한다.
- 입력 프리셋
- 페이지별 프리셋 버튼 제공
- 입력 검증
- integer
- 언어/코드
- python, java, cpp, javascript, typescript, go, csharp; 코드 템플릿 있음; 단계↔라인 키 start, init_jobs, sort_jobs, init_dp, start_job, binary_search_found, binary_search_not_found, update_dp, complete
- 단계 모델
- 초기 프리셋 12단계; 기록 ID init_jobs, sort_jobs, init_dp, start_job, binary_search_found, binary_search_not_found, update_dp, complete
- 시각 상태
- 엔티티 arrayElement; 상태/단계 값 pending, done
- 화면 옵션
- 입력 패널 있음, 시각화 있음, 변수표 숨김, 전체화면 지원