[perl] 알고리즘 문제 해결 전략

26 Dec 2023

perl

소개

알고리즘 문제 해결 전략은 많은 사람들이 알고리즘 문제를 풀 때 참고하는 귀중한 자료입니다. 본인은 이 책을 통해 많은 것을 배웠고 이를 통해 많은 문제들을 해결할 수 있었습니다. 여기서는 가장 효율적으로 알고리즘 문제를 풀기 위한 다양한 방법들을 소개하고 있습니다.

동적 계획법

동적 계획법은 작은 부분 문제들로 나누어 해결하는 방법으로, 중복되는 계산을 피함으로써 효율적으로 해결할 수 있는 알고리즘의 한 종류입니다.

sub fibonacci {
    my $n = shift;
    my @dp;
    $dp[0] = 0;
    $dp[1] = 1;
    for (my $i = 2; $i <= $n; $i++) {
        $dp[$i] = $dp[$i-1] + $dp[$i-2];
    }
    return $dp[$n];
}

참고 자료: 동적 계획법 (위키백과)

그리디 알고리즘

그리디 알고리즘은 각 단계에서 가장 좋아보이는 선택을 하는 방법으로, 이 선택들의 집합이 최적해가 되는 경우에 사용할 수 있는 알고리즘입니다.

sub coin_change {
    my $total = shift;
    my @coins = @_;
    my $count = 0;
    foreach my $coin (reverse @coins) {
        $count += int($total / $coin);
        $total %= $coin;
    }
    return $count;
}

참고 자료: 그리디 알고리즘 (나무위키)

분할 정복

분할 정복은 문제를 더 이상 나눌 수 없을 때까지 나누고, 각각의 작은 문제들을 해결하여 전체 문제를 해결하는 방법으로, 재귀적으로 문제를 해결하는 알고리즘입니다.

sub binary_search {
    my ($arr, $target, $left, $right) = @_;
    if ($left > $right) {
        return -1;
    }
    my $mid = int(($left + $right) / 2);
    if ($arr->[$mid] == $target) {
        return $mid;
    } elsif ($arr->[$mid] > $target) {
        return binary_search($arr, $target, $left, $mid - 1);
    } else {
        return binary_search($arr, $target, $mid + 1, $right);
    }
}

참고 자료: 분할 정복 (위키백과)

이렇게 다양한 알고리즘을 소개해 드렸습니다. 알고리즘 문제를 해결하는 데 있어 이러한 다양한 전략을 이해하고 활용하는 것이 매우 중요합니다. 앞으로도 다양한 알고리즘에 대해 공부하고 문제를 풀면서 더 나은 프로그래머가 되어보세요!

소개

목차

동적 계획법

그리디 알고리즘

분할 정복