동적 프로그래밍(Dynamic Programming)과 메모이제이션(Memoization)은 파이썬 프로그램의 메모리 최적화를 위해 아주 유용한 기법입니다. 이번 글에서는 동적 프로그래밍과 메모이제이션에 대해 소개하고, 어떻게 이를 활용하여 메모리 사용량을 최적화할 수 있는지 알아보겠습니다.

동적 프로그래밍(Dynamic Programming)

동적 프로그래밍은 큰 문제를 작은 부분 문제로 분할하여 해결하는 방법입니다. 이 방법을 사용하면 반복적인 계산을 효율적으로 줄일 수 있습니다. 대표적인 예제로는 피보나치 수열을 계산하는 문제가 있습니다. 일반적인 재귀 함수를 사용하면 중복 계산이 발생하여 시간 복잡도가 급격히 증가하지만, 동적 프로그래밍을 사용하면 중복 계산을 피할 수 있습니다.

아래는 피보나치 수열을 동적 프로그래밍으로 구현한 예제 코드입니다.

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        dp = [0] * (n + 1)
        dp[0] = 0
        dp[1] = 1
        for i in range(2, n + 1):
            dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
        return dp[n]

메모이제이션(Memoization)

메모이제이션은 중복 계산을 피하기 위해 이전에 계산한 값을 저장해두는 기법입니다. 동적 프로그래밍과 함께 사용되면 효율적으로 중복 계산을 제거할 수 있으며, 이를 통해 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다.

아래는 메모이제이션을 활용한 피보나치 수열 예제 코드입니다.

cache = {}

def fib(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n <= 1:
        return n
    else:
        result = fib(n-1) + fib(n-2)
        cache[n] = result
        return result

위 코드에서는 계산한 결과를 cache라는 사전에 저장해두고, 이후에 같은 입력이 들어오면 cache에서 값을 찾아 반환합니다. 이렇게 함으로써 중복 계산을 피할 수 있습니다.

결론

동적 프로그래밍과 메모이제이션은 파이썬 프로그램에서 메모리 사용량을 최적화하기 위한 중요한 기법입니다. 동적 프로그래밍은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하고, 메모이제이션은 중복 계산을 피하기 위해 이전에 계산한 값을 저장해둡니다. 이러한 기법들을 공부하고 활용하여 메모리 사용량을 최적화해보세요.

#Python #DynamicProgramming #Memoization