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다이나믹 프로그래밍과 분할 정복은 모두 최적 부분 구조를 가질 때 사용 가능 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있는 상황 다이나믹 프로그래밍과 분할 정복의 차이점은 부분 문제의 중복입니다. 다이나믹 프로그래밍 문제에서는 각 부분 문제들이 서로 영향을 미치며 부분 문제가 중복됩니다. 분할 정복 문제에서는 동일한 부분 문제가 반복적으로 계산되지 않습니다. 분할 정복의 대표적인 예시로 퀵 정렬을 살펴봅시다. 한 번 기준 원소(Pivot)가 자리를 변경해서 자리를 잡으면 그 기준 원소의 위치는 바뀌지 않습니다. 분할 이후에 해당 피벗을 다시 처리하는 부분 문제는 호출하지 않습니다. 다이나믹 프로그래밍 문제에 접근하는 방법 주어진 문제가 다이나믹 프로그래밍 유형..

Python/이코테 2022. 6. 24. 03:12

# 한 번 계산된 결과를 메모이제이션(Memoization)하기 위한 리스트 초기화 d = [0] * 100 # 피보나치 함수(Fibonacci Function)를 재귀함수로 구현(탑다운 다이나믹 프로그래밍) def fibo(x): # 종료 조건(1 혹은 2일 때 1을 반환) if x == 1 or x == 2: return 1 # 이미 계산한 적 있는 문제라면 그대로 반환 if d[x] != 0: return d[x] # 아직 계산하지 않은 문제라면 점화식에 따라서 피보나치 결과 반환 d[x] = fibo(x - 1) + fibo(x - 2) return d[x] print(fibo(99)) #218922995834555169026

Python/이코테 2022. 6. 24. 02:43

메모이제이션 (Memoization) 메모이제이션은 다이나믹 프로그래밍을 구현하는 방법 중 하나입니다. (탑다운 방식=하향식) 한 번 계산한 결과를 메모리 공간에 메모하는 기법입니다. 같은 문제를 다시 호출하면 메모했던 결과를 그대로 가져옵니다. 값을 기록해 놓는다는 점에서 캐싱(Caching)이라고도 합니다. 탑다운 vs 보텀업 탑다운(메모이제이션) 방식은 하향식이라고도 하며 보텀업 방식은 상향식이라고도 합니다. 다이나믹 프로그래밍의 전형적인 형태는 보텀업 방식입니다. 결과 저장용 리스트는 DP 테이블이라고 부릅니다. 엄밀히 말하면 메모이제이션은 이전에 계산된 결과를 일시적으로 기록해 놓는 넓은 개념을 의미합니다. 따라서 메모이제이션은 다이나믹 프로그래밍에 국한된 개념은 아닙니다. 한 번 계산된 결과를..

Python/이코테 2022. 6. 24. 02:27