프로그래밍 문제 해결: 아메리카노 시뮬레이션을 통한 최적 양 계산 알고리즘 분석

핵심 기술: 본문은 아메리카노에 얼음이 녹는 과정을 시뮬레이션하여 마실 수 있는 최대 양을 구하는 프로그래밍 문제의 해결 과정을 상세히 설명합니다. 핵심은 부동소수점 오차를 제거하기 위한 정수 변환 기법과 탐욕적인 접근 방식을 통한 최적화입니다.

기술적 세부사항:

• Case 1 & 2 (얼음 소진 시 농도 범위 밖 또는 범위 내): '마심'을 하지 않는 경우로, L+S 또는 0으로 답을 결정합니다.
• Case 3 (얼음 소진 시 농도 범위 미만): '마심'을 통해 농도 범위를 유지해야 하며, 이를 위해 '마심'을 최대한 늦추는 것이 최적입니다.

시간 복잡도: O((S/M)^2)의 시간 복잡도로 해결 가능성을 제시합니다.

개발 임팩트: 복잡한 물리적/화학적 시뮬레이션을 프로그래밍으로 모델링하고, 수치적 안정성을 확보하는 방법을 배울 수 있습니다. 특히 실수 연산의 오차를 피하는 기법은 다양한 시뮬레이션 및 계산 문제에 적용 가능합니다.