6. 마무리 및 심화 학습완전 탐색(Brute Force)은 가능한 모든 경우의 수를 확인하는 가장 기본적이고 직관적인 방법입니다.하지만 경우의 수가 많아질수록 연산량이 급격히 증가하여 비효율적일 수 있습니다.따라서 문제의 특성에 따라 최적화 기법을 함께 사용하여 성능을 개선하는 것이 중요합니다.✅ 완전 탐색의 장점과 한계🔹 장점✔ 직관적이고 쉬운 구현 → 특별한 알고리즘적 사고 없이도 쉽게 적용 가능✔ 정확한 정답 보장 → 가능한 모든 경우를 탐색하므로 정답을 놓칠 가능성이 없음✔ 기초 알고리즘 학습에 적합 → 초보자가 알고리즘의 동작 방식을 이해하는 데 매우 유용🔹 한계❌ 비효율적일 수 있음 → 경우의 수가 많아지면 시간 복잡도 증가❌ 실제 문제에서는 최적화 필요 → 단순히 모든 경우를 탐색하는 ..

5. DP 마스터하기동적 계획법(DP)을 충분히 연습했다면, 이제 고급 문제를 해결하는 전략과 코딩 테스트에서 효율적으로 활용하는 방법을 익혀야 합니다.이번 장에서는 DP 문제의 고급 접근법, 최적화 기법, 면접 및 코딩 테스트 대비 전략을 다룹니다.5-1. DP를 활용한 고급 문제 접근법📌 1️⃣ 상태(State) 정의 방법 학습DP 문제를 풀기 위해서는 문제에서 변하는 값(상태)을 정의하는 것이 가장 중요합니다.💡 예제 1: 계단 오르기 (Climbing Stairs)상태 정의:dp[i]: i번째 계단까지 오르는 방법의 수점화식: dp[i]=dp[i−1]+dp[i−2]💡 예제 2: 최장 증가 부분 수열 (LIS, Longest Increasing Subsequence)상태 정의:dp[i]: nu..

4. DP 실전 연습 (문제 풀이)동적 계획법(DP)의 개념을 이해했다면, 직접 문제를 풀어보는 것이 중요합니다.이번 장에서는 단계별 난이도의 문제를 통해 DP를 연습하고, 알고리즘 문제 풀이 사이트에서 추천 문제를 선정하여 실력을 향상시키는 방법을 소개합니다.4-1. 단계별 난이도 문제 풀이📌 기초 문제 (Basic)1️⃣ 피보나치 수열 (Fibonacci Numbers)시간 제한: 1초메모리 제한: 128MB공간 복잡도: O(1)문제: n번째 피보나치 수를 구하는 문제접근 방법:재귀 (O(2^n)) → 비효율적메모이제이션 (O(n)) → 최적화바텀업 (O(n), O(1) 메모리) → 최적화def fib(n): if not isinstance(n, int) or n 2️⃣ 계단 오르기 (Clim..

3. 실전 문제 응용동적 계획법(DP)을 실전 문제에 적용하면 최적의 해를 빠르게 구할 수 있습니다.이번 장에서는 경로 찾기, 문자열 및 수열 문제, 최적화 문제에서 DP를 활용하는 방법을 배웁니다.3-1. 경로 찾기 관련 문제📌 최단 경로 문제 (Minimum Path Sum) - 입력 검증 추가문제 설명m×n 크기의 2D 격자(grid)가 주어졌을 때,왼쪽 위에서 오른쪽 아래로 이동하는 최소 비용 경로를 찾는 문제입니다.이동 가능 방향: 오른쪽(→), 아래(↓)각 칸에는 이동 비용(양의 정수)이 주어짐.점화식dp[i][j]=min⁡(dp[i−1][j],dp[i][j−1])+grid[i][j]초기 조건:첫 번째 행과 첫 번째 열은 이동 경로가 1가지뿐이므로 누적합을 계산.시간 복잡도:O(m×n) (2..

2. DP의 기본 패턴 익히기동적 계획법(DP)을 효율적으로 사용하려면 기본적인 패턴을 익히는 것이 중요합니다. 여기서는 1차원 DP와 2차원 DP를 활용하는 대표적인 문제들을 소개합니다.2-1. 기본적인 1차원 DP1차원 DP는 배열 또는 변수 몇 개를 이용해 최적의 해를 구하는 방식입니다. 대표적인 예제로 피보나치 수열, 계단 오르기 문제, 동전 거스름돈 문제 등을 살펴보겠습니다.📌 계단 오르기 문제 (Climbing Stairs)문제 설명한 번에 1칸 또는 2칸씩 오를 수 있을 때, n개의 계단을 오르는 방법의 수를 구하는 문제.예시:계단이 3개일 때 가능한 경우: (1,1,1), (1,2), (2,1) → 총 3가지 방법.점화식dp(n)=dp(n−1)+dp(n−2)초기 조건:dp(1)=1,dp(..

1. 개념과 기초 이해1-1. 동적 계획법이란?📌 정의동적 계획법(Dynamic Programming, DP)이란 큰 문제를 작은 문제로 나누고, 이미 해결한 작은 문제의 결과를 저장하여 중복 계산을 피하는 최적화 기법입니다.이를 통해 연산 속도를 개선하고 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있습니다.📌 DP를 사용하는 이유완전 탐색(Brute Force) 방식으로 문제를 해결하면 시간 복잡도가 기하급수적으로 증가하여 비효율적입니다.DP는 중복 계산을 제거하여 문제를 빠르게 해결하는 방법을 제공합니다.📌 완전 탐색 vs 분할 정복 vs 동적 계획법 알고리즘 유형 개념 장점 단점완전 탐색 (Brute Force)가능한 모든 경우를 직접 계산구현이 쉬움비효율적 (시간 복잡도가 기하급수적으로 증가)분할 정복 ..