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프로그래밍97

메모이제이션(Memoization) 적용을 통한 성능 개선 (2) - 백트래킹 백트래킹(Backtracking)은 문제를 해결하기 위해 모든 가능한 경우를 탐색하되 가지치기를 통해 확인할 필요가 없는 경우는 생략하는 기법입니다. 하지만, 중복된 계산이 많아질 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 메모이제이션(Memoization)을 적용하면 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 백트래킹과 메모이제이션을 결합하는 방법을 설명하고, C언어, Java, Python으로 구현한 예제 코드를 통해 두 접근법의 차이를 비교해 보겠습니다. 1. 백트래킹과 메모이제이션이란?백트래킹가능한 모든 경우를 재귀적으로 탐색하며 해를 찾는 알고리즘입니다.조건에 맞지 않는 경로는 빠르게 포기(가지치기, Pruning)하여 탐색을 줄이는 방식으로 동작합니다.메모이제이션.. 2024. 12. 21.
메모이제이션(Memoization) 적용을 통한 성능 개선 (1) - 브루트포스 프로그래밍 문제를 해결하는 데 있어 브루트포스(완전 탐색)는 간단하면서도 강력한 접근 방식입니다. 하지만 입력 크기가 커지면 성능 문제가 발생하기 마련입니다. 이를 해결하기 위해 메모이제이션(Memoization)이라는 기술을 적용하면 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이번 글에서는 브루트포스와 메모이제이션의 차이를 살펴보고, C언어, Java, Python으로 각각 메모이제이션을 적용한 예제를 통해 메모이제이션의 강력함을 확인하겠습니다. 1. 브루트포스와 메모이제이션이란?브루트포스(완전 탐색)가능한 모든 경우를 탐색하며 답을 찾는 방식입니다.단순하지만, 경우의 수가 많아지면 계산량이 폭발적으로 증가합니다.메모이제이션한 번 계산한 결과를 저장해둠으로써 동일한 계산을 반복하지 않도록 하는 기법입니다.중복 계.. 2024. 12. 21.
다이나믹 프로그래밍 개념부터 활용까지 완벽 정리 - 메모이제이션, 반복문, C, Java, Python 예시코드 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)은 알고리즘 문제 풀이에서 매우 중요한 기법입니다. 많은 사람들이 처음에는 어려워하지만, 원리를 이해하면 복잡한 문제도 효율적으로 해결할 수 있습니다. 이번 글에서는 다이나믹 프로그래밍의 개념, 원리, 시간복잡도, 구현 방법(메모이제이션과 반복문 방식), 장단점, 대표적인 코딩테스트 문제, 그리고 C, Java, Python 예제 코드를 소개하겠습니다.1. 다이나믹 프로그래밍의 개념다이나믹 프로그래밍은 문제를 작은 하위 문제로 나누고, 이를 해결한 결과를 저장해두었다가 나중에 재사용하는 알고리즘 기법입니다. Overlapping Subproblems(중복되는 부분 문제)와 Optimal Substructure(최적 부분 구조)라는 두 가지 속.. 2024. 12. 20.
브루트포스, DFS, 백트래킹 차이점 정리 브루트포스(Brute Force), DFS(깊이 우선 탐색), 백트래킹(Backtracking)은 알고리즘 문제 해결에서 자주 언급되는 기법입니다. 이 세 가지는 개념적으로 유사한 점이 많지만, 실제 사용 방식과 효율성에서는 큰 차이가 있습니다. 오늘은 이 세 가지 알고리즘을 비교하면서 각 기법의 특징, 차이점, 사용 시기를 명확히 정리해보겠습니다.1. 브루트포스 (Brute Force)개념브루트포스는 가능한 모든 경우를 전부 탐색하는 방법입니다. 가장 직관적이고 간단한 알고리즘으로, 조건에 맞는 결과를 찾기 위해 모든 경우의 수를 시도합니다.특징구현이 간단.최적해를 반드시 찾음.효율성은 낮음.장점모든 경우를 탐색하므로 정확한 결과를 보장.직관적이고 쉽게 이해 가능.단점데이터 크기가 커질수록 시간복잡도가.. 2024. 12. 20.
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