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Algorithm

[Algorithm]다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming)

by Vintz 2021. 6. 22.
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다이나믹 프로그래밍이란?

먼저 다이나믹 프로그래밍은 최단 경로를 구하는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)처럼 특정한 문제를 해결 할 수 있는 알고리즘이 아닌 문제를 해결하기 위한 접근 방식 중 하나이다. 즉 다이나믹 프로그래밍으로 풀 수 있는 문제들에 대해서 해당 문제를 푸는 것에 대해 생각의 틀을 제공해주는 프로그래밍 방법이다.

다이나믹 프로그래밍의 다양한 표현들

  • 점화식
  • 큰 문제를 작은 문제로 나누어 푸는 방법
  • 과거에 구한 답을 활용하는 방법
  • 메모이제이션

다이나믹 프로그래밍을 나타내는 다양한 표현들이 있지만 기본 개념은 다음과 같다.

  • 재귀적으로 생각하기 + 불필요한 계산 줄이기(중복 제거하기)

재귀적으로 생각하기 ≒ 귀납적으로 생각하기

작은 문제는 해결이 되어 있다는 믿음을 가지고 큰 문제를 해결하는 방법이다.

피보나치 수열을 예를 들어보자. f₀ = 1, f₁ = 1, f𝑛 = f𝑛-₁ + f𝑛-₂(𝑛 ≥ 2)식에서 f의 n번째 수열을 구하려고 한다면 f𝑛-₁ 와 f𝑛-₂의 수가 계산이 되어 있다고 생각을 하고 두 수를 더해 f의 n번째 수열을 구한다.

여기서 f𝑛은 큰 문제, f𝑛-₁와 f𝑛-₂는 작은 문제로 볼 수 있다. 

이 방법을 자바스크립트 코드로 옮기면 다음과 같다.

// 큰 문제
function f(n) {
    if(n <= 1) return 1;
    // f(n-1), f(n-2) 작은 문제
    return f(n - 1) + f(n - 2);
}

성능은 어떨까?

f(5)를 계산하기 위한 중복되는 계산들..만약 수가 크다면?

f(5)를 구하기 위해 f(4)와 f(3)을 호출, f(4)를 호출하기 위해 f(3), f(2)을 호출...이런 계산들이 수행이 되고 결국 중복되는 계산들로 인해 낭비가 발생하게 된다. 만약 그 수가 크다면 낭비는 더욱더 크다.

따라서 다이나믹 프로그래밍은 이런 재귀적인 사고방식에 불필요한 계산을 줄이는 기술을 더하는 것과 같다.

해결책1 : 메모이제이션

메모이제이션을 이용한 계산 방법

똑같은 코드를 수행했을 때 오른쪽의 f(4)의 계산을 보자. f(4)의 계산에서 이미 f(2)와 f(3)의 계산을 수행했기 때문에 저 값을 기억한 후 오른쪽의 f(2), f(3)을 계산할 필요 없이 기억한 값 그대로를 반환하면 밑의 불필요한 계산을 피할 수 있다.

이 방법을 코드로 나타내면 다음과 같다.

let memo = [];
function f(n) {
    if(n <= 1) return 1;
    // 이미 계산된 값이 있다면 그 값을 반환
    if(memo[n]) return memo[n];
    return memo[n] = f(n - 1) + f(n - 2);
}

계산한 값들을 memo 배열에 저장을 하고 이미 계산한 값들은 바로 반환을 하는식으로 중복된 계산을 하지 않을 수 있다.

f(100)도 무난하게 계산을 수행한다.

기존 코드로 f(100)을 호출 시 노트북이 굉장히 뜨거워지고 3분 이상 계산이 되지 않아 결국 브라우저를 종료했다. 하지만 메모이제이션을 사용했을 땐 무난하게 값이 나온다.

해결책2 : 밑에서부터 계산하기

또 다른 방식으로 불필요한 계산을 줄이는 방법은 밑에서부터 계산하기가 있다. 마찬가지로 피보나치 수열로 예를 들어보자.

f₀ = 1, f₁ = 1, f𝑛 = f𝑛-₁ + f𝑛-₂(𝑛 ≥ 2)식에서 보통 사람이 계산할 때는 밑에서부터 계산을 하는데,

이 방식을 똑같이 적용해서 배열에 f(0)에 1, f(1)에 1을 넣고 f(2)부터 계산을 해서 2, 3, 5, 8...이런식으로 한 번씩 계산을 해서 값을 얻어내는 방식이다.

f(0) f(1) f(2) f(3) f(4) f(5)
1 1 2 3 5 8

이 방식을 코드로 옮기면 다음과 같다.

let f = [1, 1];
function calculateOnce(n) {
    for(let i = 2; i < n; i++) f[i] = f[i-1] + f[i-2];
}

반복문을 돌며 밑에서부터 계산을 해나가기 때문에 큰 수라 하더라도 계산한 값들이 배열에 저장되어 있어서 중복 계산을 하지 않는다.

이 방식 또한 f(100)을 무난하게 수행한다.

이 두 방법을 통틀어 다이나믹 프로그래밍이라고 부른다.

따라서 메모이제이션, 밑에서부터 계산하는 이 두 방법을 다이나믹 프로그래밍이라고 할 수 있다.

피라미드 형태의 지나간 수들의 최댓값 구하기

다이나믹 프로그래밍을 적용할 수 있는 예제를 하나 풀어보자. 

피라미드 형태로 수들이 주어질 때, 꼭대기에서 아래로 내려오면서 지나간 수들의 합의 최댓값은 무엇일까?(단, 내려올 때는 반드시 자신의 바로 아래 두 수 중 한 군데로 내려가야 한다.)

최댓값을 구해보자.

여기서 단순하게 (왼쪽, 왼쪽, 왼쪽), (왼쪽, 왼쪽, 오른쪽) ... (오른쪽, 오른쪽, 오른쪽)의 8가지 경우 중에서 최댓값을 구하면 되긴 하지만 좀 더 효율적인 방법으로 풀어보자.

재귀적인 사고 방식

재귀적으로 생각해보자.

양쪽 삼각형의 값(작은 문제)이 계산되어져 있다고 생각을 하면 피라미드의 최댓값(큰 문제)은 다음과 같다.

  • 꼭대기 숫자 5 + (둘 중 큰 값)

이런식으로 작은 문제들이 해결 되었다고 가정을 하면 전체 문제를 빠르게 해결할 수 있다.

따라서 f(x)를 현재 위치 x의 아래 삼각형만 봤을 때의 답을 정답이라 가정을 하고, 코드로 옮기면 다음과 같다.

function f(현재 위치) {
    if(현재 위치가 바닥) return 현재 위치에 적힌 수;
    return (현재 위치에 적힌 수) 
    + Math.max(f(현재 위치의 왼쪽 아래), f(현재 위치의 오른쪽 아래));
}

여기에 더불어 메모이제이션 또는 밑에서부터 계산하기를 적용하면 효율적인 해답을 구할 수 있다.

💡 유튜브 IOI KOREA 채널의 [알고리즘 강의] DP1. 다이나믹 프로그래밍이란 영상을 토대로 정리한 글입니다.
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