[Python] 다이나믹 프로그래밍(1) - 개요

• 다이나믹 프로그래밍은 메모리를 적절히 사용하여 수행 시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법입니다.
• 이미 계산된 결과(작은 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장하여 다시 계산하지 않도록 합니다.
• 다이나믹 프로그래밍의 구현은 일반적으로 두 가지 방식(탑다운과 보텀업)으로 구성됩니다.
• 다이나믹 프로그래밍은 동적 계획법이라고도 부릅니다.
• 일반적인 프로그래밍 분야에서의 동적(Dynamic)이란 어떤 의미를 가질까요?
  • 자료구조에서 동적 할당(Dynamic Allocation)은 '프로그램이 실행되는 도중에 실행에 필요한 메모리를 할당하는 기법'을 의미
  • 반면에 다이나믹 프로그래밍에서 '다이나믹'은 별다른 의미 없이 사용된 단어입니다.

• 다이나믹 프로그래밍은 문제가 다음의 조건을 만족할 떄 사용할 수 있습니다.
  • 최적 부분 구조 (Optimal Substructure)
    • 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있습니다.
  • 중복되는 부분 문제 (Overlapping Subproblem)
    • 동일한 작은 문제를 반복적으로 해결해야 함