코딩 테스트 대비! 파이썬으로 동적 프로그래밍(DP) 기법 익히기

파이썬으로 동적 프로그래밍(DP) 기법 익히기


문제 설명

가능한 최대 구간 합(Maximum Subarray Sum) 문제를 동적 프로그래밍 기법으로 해결하세요. 주어진 배열에서 연속된 부분 배열의 합 중 최대값을 구하는 문제입니다.

예시 입출력

입력: nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
출력: 6 (구간 [4, -1, 2, 1]의 최대 합)

솔루션 코드

def max_subarray(nums):
    n = len(nums)
    dp = nums.copy()

    for i in range(1, n):
        dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])

    return max(dp)

# 테스트 케이스
nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
print("최대 구간 합:", max_subarray(nums))

코드 설명

이 포스팅에서는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP) 기법을 활용하여 가능한 최대 구간 합 문제를 해결했습니다. 동적 프로그래밍은 코딩 테스트와 실무에서 많이 사용되는 알고리즘 기법이므로 반드시 학습해야 합니다.

동적 프로그래밍(DP)은 주어진 문제를 작은 부분 문제로 나누고, 이미 계산된 부분 문제의 결과를 활용하여 전체 문제를 해결하는 방식입니다. 즉, 중복되는 계산을 제거하여 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

코드에서는 `dp` 리스트를 사용하여 각 인덱스까지의 최대 부분 배열 합을 저장합니다. `dp[i]`는 `nums[i]`까지의 최대 부분 배열 합을 의미합니다. 이를 계산하기 위해 `dp[i-1] + nums[i]`와 `nums[i]` 중 최대값을 선택합니다. 이렇게 하면 매번 연속된 구간의 합을 계산할 필요 없이, 이전에 계산된 결과를 활용할 수 있습니다.

동적 프로그래밍 기법은 다양한 최적화 문제, 조합 문제 등에서 사용됩니다. 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하고, 중복 계산을 제거하여 효율성을 높일 수 있습니다. 하지만 모든 문제에 동적 프로그래밍을 적용할 수 있는 것은 아니므로, 문제의 특성을 파악하고 적절한 기법을 선택하는 것이 중요합니다.

동적 프로그래밍 기법을 잘 활용하면 복잡한 문제도 효과적으로 해결할 수 있습니다. 따라서 알고리즘 문제 해결 능력을 높이기 위해서는 동적 프로그래밍에 대한 깊이 있는 이해와 연습이 필수적입니다.