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Python
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# 퇴사 2
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import sys
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input = sys.stdin.readline
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def solution():
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n = int(input().rstrip())
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t = [0] * (n+1)
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p = [0] * (n+1)
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for i in range(1, n+1):
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t[i], p[i] = map(int, input().rstrip().split())
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dp = [0] * (n+2)
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max_p = 0
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for i in range(1, n+1):
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max_p = max(max_p, dp[i])
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nxt = i+t[i]
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if nxt <= n+1:
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dp[nxt] = max(dp[nxt], max_p+p[i])
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print(max(max_p, dp[n+1]))
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return
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solution()
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"""
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걸린 시간: 몰라
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시간 복잡도: 과거에서 미래 한 시점에만 업데이트를 하기 때문에 n 테이블을 다 채우기만 하면 되므로 O(n)이다.
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해설: 14501(퇴사)번 문제는 n이 작았기 때문에 dp[i]를 채울 때 이전 값들 중에 i로 올 수 있는 것들을 전부 보고 최대값을 구하는
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O(n^2)로 해도 괜찮았다.
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근데 이번 문제는 n이 많이 크기 때문에 기존 방식은 안된다.
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따라서 미래에서 과거를 보는 것이 아닌 과거에서 미래로 값을 놓는 방식을 선택했다.(답 보고 알았음)
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i를 볼 때 지금까지의 최대 수익을 계속 기록해놓으면서 i에서 상담을 했다고 쳤을 때,
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상담이 끝나는 날(nxt)에 i에 상담을 한 경우(max_p + p[i])와 더 과거에서 온 이력(dp[nxt])중 최대를 비교해서 갱신한다.
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이렇게 기록해놓으면 미래에는 과거에서 이 미래까지 온 최선의 경우의 수를 이미 가지고 있고,
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이것과 별개로 여기서 상담을 하지 않았을 때 최대 수익도 가지고 있다.
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이 둘을 계속 비교해가며 최대 수익을 갱신하고, 마지막에는 n+1날까지 온 최선의 수와 전체 최대 수익을 비교하여 마무리 한다.
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max_p = max(max_p, dp[n+1])은 하지 않았었기 때문.
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