dynamic programming

[이것이 코딩 테스트다 with Python] 개미 전사 : Dynamic Programming

문제 개미전사는 부족한 식량을 충당하고자 메뚜기 마을의 식량창고를 몰래 공격하려고 한다. 메뚜기 마을에는 여러 개의 식량창고가 있는데 식량창고는 일직선으로 이어져 있다. 각 식량창고에는 정해진 수의 식량을 저장하고 있으며 개미 전사는 식량창고를 선택적으로 약탈하여 식량을 빼앗을 예정이다. 이때 메뚜기 정찰병들은 일직선상에 존재하는 식량창고 중에서 서로 인접한 식량창고가 공격받으면 바로 알아챌 수 있다. 따라서 개미 전사가 정찰병에게 들키지 않고 식량창고를 약탈하기 위해서는 최소한 한 칸 이상 떨어진 식량창고를 약탈해야 한다. 예를 들어 식량창고 4개가 다음과 같이 존재한다고 가정하자. {1, 3, 1, 5} 이때 개미 전사는 두 번째 식량창고와 네 번째 식량창고를 선택했을 때 최댓값인 총 8개의 식량을 ..

[이것이 코딩 테스트다 with Python] 1로 만들기 : Dynamic Programming

문제 정수 X가 주어질 때 정수 X에 사용할 수 있는 연산은 다음과 같이 4가지 입니다. a. X가 5로 나누어떨어지면, 5로 나눈다. b. X가 3으로 나누어떨어지면, 3으로 나눈다. c. X가 2로 나누어떨어지면, 2로 나눈다. d. X에서 1을 뺀다. 정수 X가 주어졌을 때, 연산 4개를 적절히 사용해서 1을 만들려고 한다. 연산을 사용하는 횟수의 최솟값을 출력하세요. 예를 들어 정수가 26이면 다음과 같이 계산해서 3번의 연산이 최솟값이다. 1. 26 – 1 = 25 (d) 2. 25/5 = 5 (a) 3. 5/5 = 1 (a) 입력 조건 첫째 줄에 정수 X가 주어진다. (1 ≤ X ≤ 30,000) 출력 조건 첫째 줄에 연산을 하는 횟수의 최솟값을 출력한다. ✔ Solution x = int(i..

Dynamic Programming 동적 프로그래밍

Dynamic Programming (동적 계획법) 이란? 큰 문제를 작은 문제로 나누어 푸는 문제 같은 문제라면 한 번씩만 풀어서 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘 기법 ✔ 다이나믹 프로그래밍 사용 조건 1. 최적 부분 구조 (Optimal Substructure) 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있다 2. 중복되는 부분 문제 (Overlapping Subproblem) 동일한 작은 문제를 반복적으로 해결해야 한다 📌 메모이제이션 (Memoization) 메모이제이션은 다이나믹 프로그래밍을 구현하는 방법 중 하나입니다 한 번 계산한 결과를 메모리 공간에 메모하는 기법입니다 같은 정보를 다시 호출하면 메모했던 결과를 그대로 가져옵니다 값을 기억해둔다..