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큰돌님 코드중에
int& ret = dp[here][visited];
if(ret != -1) return ret;
이 부분이 결국 메모이제이션으로 해석되었는데요.
강의중 {a,b,c} -> d 로 가려고 할때
{a,b,c}의 순서는 상관없다고 말씀해주신게
ret = min(ret, tst(i, visited | (1<<i)) + dist[here][i])
이 부분을 거치면서 {a,b,c} -> d로 가기 전 이미 최소 경로로 갱신된 상태이기 때문인가요?
즉, 실제로 a->b->c->d와 b->c->a->d의 경로비용은 다르지만 위의 코드로 인해서 이미 최소비용 경로로
{a,b,c} 가 끝난 상황. 이라고 해석하면 될까요?
답변 2
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안녕하세요 ㅎㅎ
이 부분을 거치면서 {a,b,c} -> d로 가기 전 이미 최소 경로로 갱신된 상태이기 때문인가요?
>> 넵 맞습니다. a -> b -> c 로 가냐.. a -> c -> b로 가냐는 중요하지 않습니다. 해당 정점을 "지났는지"가 중요하고 그 다음에 d로 갔을 때 그러한 정점들의 집합을 지나는 거리 중 최소 + 가 되면 되는 것입니다.
즉, 실제로 a->b->c->d와 b->c->a->d의 경로비용은 다르지만 위의 코드로 인해서 이미 최소비용 경로로
{a,b,c} 가 끝난 상황. 이라고 해석하면 될까요?
>> 여기서 중요한 점은 최소비용으로 가는 거리로 갱신되었냐입니다. 네 맞습니다. ㅎㅎ
또 질문 있으시면 언제든지 질문 부탁드립니다.
좋은 수강평과 별점 5점은 제게 큰 힘이 됩니다. :)
감사합니다.
강사 큰돌 올림.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Park SungEun님의 질문을 기반으로 관련 질문과 유사한 답변을 찾았습니다.
Park SungEun님께서 질문하신 내용은 메모이제이션이 어떻게 동작하면서 {a, b, c} -> d
로 가는 경로를 최소 경로로 갱신하는지에 대한 부분으로 이해됩니다. 이에 대한 해설은 다음과 같은 질문에서 찾아볼 수 있습니다.
해당 질문에서 다룬 내용 중 일부는 Park SungEun님의 질문과 유사한 개념을 다루고 있습니다. 특히, 메모이제이션 처리 방법과 최소 경로를 찾는 방법에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 이는 알고리즘에서 중복 계산을 피하고 최적화하는 과정을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
질문에서 다루는 코드 스니펫은 알고리즘 내에서 메모이제이션을 활용하여 이미 계산된 결과를 저장하고, 이를 다시 사용함으로써 계산 시간을 단축하는 전략을 시사합니다. 특히, 주어진 문제에서 {a, b, c}
의 순서에 상관없이 최종 목적지 d
로 가는 최소 경로로 갱신되는 과정을 보여주는 것이 핵심입니다.
Park SungEun님께서 언급한 ret = min(ret, tst(i, visited | (1<<i)) + dist[here][i])
코드는 경로의 최소값을 업데이트하는 과정을 담고 있으며, 이는 동적 프로그래밍과 메모이제이션을 결합한 효율적인 해결 방식을 잘 보여줍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.