인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

dfs(깊이 우선 탐색)와 dp(동적 계획법) 사이에서 어떤 방법을 사용해야 하는지 구별하는 것은 종종 초보자에게 혼란을 줄 수 있습니다. 문제를 푸는 방법을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.

1. 재귀적 구조와 중복 호출:

   • dfs는 재귀적으로 문제를 해결하며, 같은 문제를 여러 번 풀 수 있습니다. 특히 그래프 문제에서 모든 가능한 경로를 탐색할 때 유용합니다.
     
   • dp는 문제의 중복 계산을 피하기 위해 각 부분 문제의 해결책을 저장(메모이제이션)하고, 이를 재사용함으로써 효율을 높입니다. 주로 최적화 문제나 카운팅 문제에서 사용됩니다.
     

2. 문제의 성격:

   • 그래프에서 모든 가능한 경로를 찾거나, 특정 조건을 만족하는 경로를 찾는 문제는 dfs가 적합할 수 있습니다.
     
   • 최소 비용, 최대 이익, 최적의 해를 찾는 문제, 큰 문제가 작은 문제들로 나뉘어져 있고 이 문제들이 겹치는 경우(예: 피보나치 수열, 최소 편집 거리 등) dp가 적합합니다.
     

3. 성능 문제:

   • dfs만으로 접근했을 때 시간 초과가 발생한다면, dp를 고려해야 할 수 있습니다. dp를 통해서 불필요한 계산을 줄일 수 있기 때문입니다.
     

작성하신 코드는 계단 오르기 문제(혹은 비슷한 문제)를 푸는 것처럼 보이며, 여기서는 모든 경우를 탐색하는 dfs방식보다는 중복된 계산을 피할 수 있는 dp가 더 효율적일 수 있습니다. 이 문제에서는 각 단계에서 해당 단계에 도달하는 방법의 수를 메모리에 저장하여 중복 계산을 피하는 방식으로 접근할 수 있습니다.

문제의 유형과 요구사항을 꼼꼼히 살펴보고, 가능한 해결책을 시도해 보면서 경험을 쌓아 가면, dfs와 dp 중 어떤 방식이 더 적합한지 판단하는 능력이 점차 향상될 것입니다.