DP 풀이방법에 있어 탑바텀, 바텀업 풀이 방식의 선택 방식

안녕하세요 윽쓰님 ㅎㅎ

제 느낌은 바텀업풀이가 점화식을 유도할 수 있다면 코드 자체가 간단하여(재귀호출x) 구현 난이도가 쉬운데, 점화식을 생각하는 과정이 경우에 따라 매우 어려운것 같습니다.

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사실 어떤 경우에는 탑버텀을 써야 한다. 이런 것은 없습니다. 탑버텀으로 풀 수 있는 문제는 바텀업으로도 풀 수 있습니다. 구현하기 쉬운 쪽은 = 탑버텀입니다. 근데 이것도 개인차가 있는 거 같아요. 저는 탑버텀이 쉽긴한데 다른 분은 또 바텀업이 쉽다고 하거든요.

먼저 점화식을 짜고 -> 풀이를 만드는게 맞습니다. 바텀업이든 탑바텀이든.

효율성을 따지면...

sparse하게 데이터가 분포된 경우 탑다운 방식이 유리할 수 있으며, 특정 조건에서는 바텀업 방식이 더 효율적일 수 있습니다. 하지만 보통은 반복적 - for문을 쓰는 바텀업이 더 효율적이긴 합니다.

또 질문 있으시면 언제든지 질문 부탁드립니다.

좋은 수강평과 별점 5점은 제게 큰 힘이 됩니다. :)

감사합니다.

강사 큰돌 올림.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

윽쓰욱스님의 질문은 다이나믹 프로그래밍(DP) 문제를 접근할 때 탑다운(Top-down) 방식과 바텀업(Bottom-up) 방식 중 어떤 방식을 선택해야 하는지에 대한 고민으로 해석됩니다. 이와 관련하여, 큰돌님의 답변을 참조할 수 있는 링크를 제공드리겠습니다. 해당 답변은 DP 문제를 접근할 때 탑다운과 바텀업 방식 선택에 대한 고민을 해소할 수 있는 유용한 정보를 담고 있습니다.

• dp 관련 질문드립니다: 이 링크에서 큰돌님은 일반적으로 DP 문제는 탑다운 방식과 바텀업 방식 모두 사용 가능하다고 언급합니다. 단, sparse하게 데이터가 분포된 경우 탑다운 방식이 유리할 수 있으며, 특정 조건에서는 바텀업 방식이 더 효율적일 수 있음을 설명합니다. 특히, 문제를 접근할 때 구현의 용이성, 메모리 사용량, 실행 시간 등을 고려하여 방식을 선택하는 것이 좋다고 조언합니다.
  

이 답변은 DP 문제를 효과적으로 접근하기 위해 필요한 기본적인 지식과 더불어, 탑다운과 바텀업에 따른 실행 속도와 메모리 사용량의 차이를 고려하여 문제유형에 맞는 방식을 선택할 수 있는 방법을 제공합니다. DP 문제에 접근할 때, 특정 상황에서 더 유리한 방식을 선택하는 것이 중요하며, 이는 문제의 성격과 요구하는 해결책에 따라 달라진다는 점을 강조합니다.

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

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