인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 병욱님 ㅎㅎ

하지만 만약에 저장했던 최초로 연산했던 최장 경로와 다른 경로 B가 겹치게 된다면 캐시값을 사용하지 않고 직접 연산했을 상황에서는 무한 loop가 발생한것

-> 혹시 이 경우 더 자세하게 얘기해주실 수 있나요?

이 문제에서 무한 루프가 발생하는 경우는 a -> b -> c -> a 이런식으로 사이클이 생겼을 때 입니다. 캐시와는 상관없는 것 같아서요.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 유병욱님의 질문에 대한 답변을 드리겠습니다.

유병욱님께서 언급하신 문제는 동적 계획법(DP)에서 흔히 발생할 수 있는 캐싱 문제로, 특히 경로 문제에서 어떤 상태로 다시 돌아올 때 발생할 수 있는 무한 루프와 관련이 있습니다.

이해를 돕기 위한 설명:

1. 동적 계획법의 캐싱:
   DP에서는 보통 문제의 각 상태를 특정 변수의 조합으로 표현하고, 그 상태에 대한 최적의 답을 dp 테이블에 저장합니다. dp[y][x]와 같은 위치 기반의 캐시는 특정 위치 (y, x) 에 대해 계산된 최적의 결과를 저장하는 방식입니다.

2. 경로와 상태 표현:
   주어진 문제에서 경로를 찾아야 할 때, 단순히 위치 (y, x) 만을 상태로 저장하면 다르게 도달했지만 같은 상태로 보이는 경우 문제를 발생시킬 수 있습니다. 그래서 외판원 순회 문제(TSP) 같은 경우에는 방문한 정점 집합을 추가로 상태로 사용하여 (현재 정점, 방문정점 집합)으로 DP를 해결하는 경우가 많습니다.

3. 중복 경로와 오류 방지:
   위치 정보만으로 캐싱했을 때, 문제에서 설명된 것처럼 이전에 계산된 최적 경로의 값이 나중에 다른 경로에 의해서 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, 이전 경로가 어떤 최적의 경로보다 길거나 불리하다면, 올바른 갱신이 어려울 수 있습니다. 따라서, 모든 가능한 상태(위치 + 방문 정보)를 고려하는 것이 중요합니다.

기존 지식 공유 및 추가 학습:

• 외판원 문제(TSP)와 같은 경로 최적화 문제들에서 각 상태를 명확히 정의하는 것은 중요합니다. 이는 주로 (현재 위치, 방문 상태) 같은 추가적인 정보가 포함된 상태로 정의되어야 합니다.
  
• 유사한 문제에 대한 토론과 답변이 있는 게시물을 참고하시면 큰 도움이 될 것입니다. 7-C 관련 질문과 답변에서 이를 더 자세히 다룬 바 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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