👨🏻🏫 fastcampus 알고리즘/기술면접 완전 정복 올인원패키지 - 이준희 강사님
1. 정의
- 동적계획법 (DP 라고 많이 부름)
- 입력 크기가 작은 부분 문제들을 해결한 후, 해당 부분 문제의 해를 활용해서, 보다 큰 크기의 부분 문제를 해결, 최종적으로 전체 문제를 해결하는 알고리즘
- 상향식 접근법으로, 가장 최하위 해답을 구한 후, 이를 저장하고, 해당 결과값을 이용해서 상위 문제를 풀어가는 방식
- Memoization 기법을 사용함
- Memoization (메모이제이션) 이란: 프로그램 실행 시 이전에 계산한 값을 저장하여, 다시 계산하지 않도록 하여 전체 실행 속도를 빠르게 하는 기술
- 문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 중복되어, 재활용됨
- 예: 피보나치 수열
- 분할 정복
- 문제를 나눌 수 없을 때까지 나누어서 각각을 풀면서 다시 합병하여 문제의 답을 얻는 알고리즘
- 하양식 접근법으로, 상위의 해답을 구하기 위해, 아래로 내려가면서 하위의 해답을 구하는 방식
- 일반적으로 재귀함수로 구현
- 문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 서로 중복되지 않음
- 예: 병합 정렬, 퀵 정렬 등
2. 공통점과 차이점
- 공통점
- 문제를 잘게 쪼개서, 가장 작은 단위로 분할
- 차이점
- 동적 계획법
- 부분 문제는 중복되어, 상위 문제 해결 시 재활용됨
- Memoization 기법 사용 (부분 문제의 해답을 저장해서 재활용하는 최적화 기법으로 사용)
- 분할 정복
- 부분 문제는 서로 중복되지 않음
- Memoization 기법 사용 안함
- 동적 계획법
3. 동적 계획법 알고리즘 이해
프로그래밍 연습
피보나치 수열: n 을 입력받아서 다음과 같이 계산됨
$$Fn := \begin{Bmatrix}
0 & ifn = 0; \\
1 & if n = 1; \\
F_{n-1} + F_{n-2} & if > 1\\
\end{Bmatrix}$$
# n 을 입력받았을 때 피보나치 수열로 결과값을 출력하세요
fibonacci(0):0
fibonacci(1):1
fibonacci(2):1
fibonacci(3):2
fibonacci(4):3
def fibo_DP(num):
cache = [ 0 for index in range(num + 1)]
cache[0] = 0
cache[1] = 1
for index in range(2, num + 1):
cache[index] = cache[index - 1] + cache[index - 2]
return cache[num]
fibo_DP(8) #21
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