Dynamic Programming
2020-1학기, 대학에서 ‘알고리즘’ 수업을 듣고 공부한 바를 정리한 글입니다. 지적은 언제나 환영입니다 :)
DP는 정말 알고리즘 PS를 하면서, 빠질 수 없는 주제다!! 실제 동작하는 많은 알고리즘이 DP의 테크닉을 사용하고 있으며, 우리는 DP가 가져다주는 효율성을 늘 누리고 있다.
DP의 컨셉은 아래와 같다.
1. Identifying a collection of subproblems.
2. Tackling them one by one.
2.1. smallest first.
2.2. using the result of small ones to solve the larger ones.
2.3. repeat this until solve the whole problems!
좀더 추상화한 관점에서 DP를 바라보면, “DAG ordering on btw subproblems”, and “smaller subproblem을 푸는 방식이 bigger subproblem을 푸는 데에 그대로 사용된다”라고 말할 수 있다.
DP 테크닉의 중심은 <Memoization>이라고 할 수 있다. subproblem의 결과를 바탕으로 problem을 풀기 때문에 당연히 subproblem의 결과를 저장(memo)할 필요가 있고, 이때 쓰는 테크닉이 바로 <Memoization>이다. 간단히 말하자면, <Memoization>은 그냥 subproblem의 결과를 배열에 저장한다!이다. 이 Memoization을 어떻게 할껀지 고민하는 것 역시 DP에서 중요한 부분이기 때문에 많은 연습이 필요하다.
이번 챕터에서 다루는 문제들은 아래와 같다.
- LIS; Longest Incresaing Subsequences
- Edit Distance
- Knapsack
- Chain Matrix Multiplication
- Shortest Reliable Paths
- All Pairs Shortest Paths
- TSP; Traveling Salesman Problem
- Weighted Interval Scheduling
(상당히 많은 문제가 DP의 테크닉을 사용한다. 그만큼 DP가 중요하다는 말!)