이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
동적 프로그래밍 알고리즘은 하위 문제로 나눌 수 있는 문제를 해결하기 위한 강력한 도구입니다. 하위 문제를 해결하고 결과를 저장하면 전체 문제를 훨씬 빠르게 해결할 수 있습니다.
동적 프로그래밍 알고리즘에는 하향식과 상향식의 두 가지 주요 유형이 있습니다.
하향식 알고리즘은 문제의 맨 위에서 시작하여 더 작은 하위 문제로 나눕니다. 그런 다음 하위 문제를 해결하고 결과를 저장합니다. 하위 문제가 이미 해결된 경우 하위 문제를 다시 해결하는 대신 저장된 결과를 사용합니다.
하향식 알고리즘은 종종 이해하기 쉽지만 상향식 알고리즘보다 느리고 더 많은 메모리를 사용할 수 있습니다.
상향식 알고리즘은 문제의 바닥에서 시작하여 위로 올라갑니다. 먼저 하위 문제를 해결한 다음 결과를 사용하여 전체 문제를 해결합니다.
상향식 알고리즘은 하향식 알고리즘보다 더 빠르고 더 적은 메모리를 사용할 수 있지만 이해하기 더 어려울 수 있습니다.
다음은 JavaScript로 작성된 하향식 동적 프로그래밍 알고리즘의 간단한 예입니다.
function fibonacci(n) {
// Base case: Fib(0) = 0, Fib(1) = 1
if (n <= 1) {
return n;
}
// Recursive case: Fib(n) = Fib(n-1) + Fib(n-2)
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
피보나치 수열에 대한 상향식 동적 프로그래밍 알고리즘을 구현해 보십시오.
function fibonacci(n) {
// Base case: Fib(0) = 0, Fib(1) = 1
if (n <= 1) {
return n;
}
// Recursive case: Fib(n) = Fib(n-1) + Fib(n-2)
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
하향식 및 상향식 동적 프로그래밍 알고리즘은 모두 문제를 보다 효율적으로 해결하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 대부분의 경우 상향식 접근 방식이 더 효율적이지만 하향식 접근 방식이 이해하기 더 쉬울 수 있습니다.