강의를 듣기에 앞서 계단오르기 문제를 DFS로 풀었습니다. 아래와 같이 문제를 풀어도 문제가 없을까요?// 계단 오르기 function solution(target){ const count = [1,2]; const answerArr = [] const set = [] let answer = 0; function dfs(n){ if(n>target) return if(n === target){ answer+=1 answerArr.push([...set]) return } for(let el of count){ set.push(el) dfs(n+el) set.pop() } } dfs(0) console.log(answerArr) return answer }; console.log(solution(7)) console.log(solution(8)) console.log(solution(4))

dp 문제 중 효율적인 화폐 구성이라는 문제가 있는데요. k개의 화폐로 n원을 만들 때 가작 작은 화폐 개수를 구하는 문제입니다. 예를 들어, k = 2, 3, 5로 구성되어 있고, n = 7, 정답이 a(n)이라면, 7 = 2 + 5이므로, a(7) = 2 개가 되는 문제입니다.   여기서 점화식은 a(n) = min( a(n), a(n-k) + 1 ), a(n-k) + 1: 화폐 k원을 반드시 사용하는 경우를 의미 위의 예시에 점화식을 적용해본다면, 시작 전 a(n)을 모두 INF 값으로 초기화, a(7) = min( a(7), a(7-2)+1, a(7-3)+1, a(7-5)+1 ) = min( a(7), a(5)+1, a(4)+1, a(2)+1 )   여기까지는 이해가 됐는데요, 설명이나 코드를 찾아보면 반복문의 위치가 제가 생각한거랑 반대로 돼있더라구요ㅠㅠ 저는 n에 대한 루프 안에 k의 루프가 와야 위의 점화식과 같은 방식이 된다고 생각했지만, 설명에서는 k = 2일 때 n=0~7까지 a(n)을 쫘르륵 구하고, 그다음 k = 3일 떄 쫘르륵, 마지막 k=7일 때 쭉 구해서 최종답을 구합니다.   왜 반복문의 위치가 이렇게 바뀌는 건가요?? 아시는 분 답변 주시면 정말 감사하겠습니다ㅠㅠ  

안녕하세요, 선생님 좋은 강의 감사합니다!!! 다이나믹프로그래밍 에제 풀다보니 궁금한점이 생겼는데 모든 다이나믹프로그래밍 문제는 탑다운, 바텀업 두 방식으로 다 풀 수 있는건가요?

안녕하세요. 목차중에 DP가 들어있는데 아직 강의 준비 중이신지 궁금합니다. 혼자 DP문제를 여러개 접해보면서 점화식이라는게 있지만 이게 조금만 바꿔서 내면 응용이 전혀 안되고있습니다. ㅠㅠ DP문제도 역시 BFS처럼 공식으로 푸는게 가능할까요?