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안녕하세요. 오늘 다뤄볼 주제는 다이나믹 프로그래밍입니다.
위키에 따르면 동적 프로그래밍은 "복잡한 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 알고리즘 설계 기법" 이라고 설명하고 있습니다.
나무위키에 조금 더 와닿는 설명이 있는데, 답을 재활용하는 것입니다. 앞에서 구했던 답을 뒤에서 이용하고, 옆에서도 이용해서 더 빠르게 답을 구하는 문제 해결 패러다임이라고 볼 수 있습니다.
가장 많이 사용하는 예제는 피보나치 수열입니다.
아래 피보나치를 재귀를 이용해 동적프로그래밍으로 구현한 코드입니다.
import time
def fibonacci(n):
if n<=1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
def fibonacci_with_cache(n,cache={}):
if n in cache:
return cache[n]
if n <=1:
return n
cache[n] = fibonacci_with_cache(n-1) + fibonacci_with_cache(n-2)
return cache[n]
def benchmark():
start_time = time.time()
print(fibonacci_with_cache(40))
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"Execution time: {execution_time:.6f} seconds")
# 102334155
# (fibonacci - Execution time: 21.109457 seconds
#102334155
# Execution time: 0.000057 seconds
benchmark()
위 예제에서 피보나치 함수를 2 가지 버전으로 만들었는데요. 하나는 일반 피보나치 함수이고, 다른 하나는 캐시라는 이름이 붙어있습니다.
fibonacci_with_cache 함수는 dictionary 타입(k,v) 의 변수를 캐시라고 가정해서 피보나치의 결과를 캐시에 저장했습니다.
이렇게 답을 구한 결과를 메모리에 저장하는 방법을 메모이제이션(memoization) 이라고 합니다..
응답속도의 결과를 비교해보면 차이가 꽤 납니다.
끝.
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