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    다이내믹 프로그래밍 완전 정복

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    다이내믹 프로그래밍 완전 정복 빠르고 우아한 상향식 문제 풀이법

    • 미나크시, 카말 라와트 저
    • 박상은 역
    • 한빛미디어
    • 2019년 10월 04일
    • 정가
      18,000원
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    ISBN: 9791162242063 220쪽 152 x 223 (㎜)

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    빠르고 우아한 상향식 문제 풀이법으로
    코딩 면접 광탈에서 멘탈갑으로 거듭나기
    다이내믹 프로그래밍(동적 계획법)은 알고리즘을 공부하다 마주치는 첫 번째 큰 장벽이다. 이 책은 알고리즘 공부의 걸림돌을 디딤돌로 만들기 위해 다이내믹 프로그래밍이라는 한 가지 주제만을 철저히 파고든다. 재귀 호출, 메모 전략, 상향식 다이내믹 프로그래밍의 개념을 자세히 설명하고, 고전 알고리즘 문제부터 단골 인터뷰 문제까지 다양한 예제에 세 가지 방법을 적용해본다. 늘 헷갈리던 개념을 확실히 이해하고, 문제 풀이에 적용할 수 있게 될 것이다.

    출판사 리뷰

    알고리즘 공부의 걸림돌 극복하기
    다이내믹 프로그래밍을 이보다 더 자세히 설명한 책은 없다
    재귀, 정렬, 검색까지 순조롭게 알고리즘을 공부하다 마주치는 첫 번째 장벽이 바로 다이내믹 프로그래밍(동적 계획법)이다. 재귀에서 다이내믹 프로그래밍으로 사고를 바로 전환하기가 어렵다 보니 많은 사람이 여기서 좌절하게 된다. 하지만 이 걸림돌을 제대로 마스터하기만 한다면 올림피아드 문제도 코딩 인터뷰도 누구보다 빠르게 남들과는 다르게 돌파할 수 있다.
    이 책은 알고리즘 공부의 걸림돌을 디딤돌로 만들기 위해, 코딩 면접 광탈에서 멘탈갑으로 거듭나기 위해 다이내믹 프로그래밍이라는 한 주제만을 처음부터 끝까지 철저히 파고든다. 재귀 호출, 메모 전략, 다이내믹 프로그래밍 세 가지 개념을 자세히 설명하고, 문제 풀이에 이들을 적용해 성능을 개선해나가는 전략을 익힐 수 있다.

    1장에서는 제곱, 하노이의 탑, 피보나치 수열, 최소 비용 등 고전적인 문제의 풀이법을 재귀적 사고로 구체화하는 방법을 배우고, 재귀와 메모리 구조의 관계를 이해함으로써 재귀의 한계를 깨닫게 한다. 2장은 ‘최적의 하위 구조’와 ‘하위 문제의 반복 계산’이라는 재귀의 두 가지 특성을 살펴보고, 캐시로 재귀를 개선하는 메모 전략을 배운다.
    3장은 부분 수열, 계승, 이진 트리 등의 예제로 하향식인 재귀와 메모 전략을 대체할 수 있는 상향식 다이내믹 프로그래밍을 배운다. 4장은 문제가 주어졌을 때 재귀와 메모 전략으로 시작해 다이내믹 프로그래밍으로 개선해나가는 문제 풀이 전략을 다룬다. 행렬 내 최소 이동 비용, 타일로 공터 채우기, 특정 점수에 도달하는 경우의 수, 최대 부분 배열 같은 문제를 풀며 전략을 확실히 손에 익힐 수 있다.
    5장은 최소 교정 비용, 직사각형 내 총 경로 수, 문자열 인터리빙, 부분집합의 합, 최장 공통 부분 수열, 거스름돈, 철근 자르기, 0-1 배낭, 달걀 낙하 퍼즐 등 인터뷰에 단골로 나오는 실전 문제를 풀어본다. 각 문제에 대해 재귀 및 메모 전략을 먼저 적용해보고, 이어서 다이내믹 프로그래밍을 개선하는 방식으로 문제 풀이의 감을 확실히 익힐 수 있다.

    원서는 두뇌 강국 인도에서 쓰여 인도 화폐나 지명이 사용되었지만 역자를 갈아 넣어 한국 실정에 맞게 초월번역했다. 많은 오류를 바로잡고 설명과 그림을 추가했으며, 원서 예제는 C 코드로 작성되었으나 역자가 밤을 새워 파이썬 버전 코드도 작성해 깃허브로 제공한다.
    책의 편집은 다이내믹 프로그래밍 때문에 컴공과에 못 가고 출판사에서 일하는 기획자가 혼신을 다해 맡았다. 동병상련의 마음으로 조금이라도 더 독자가 읽기 쉬운 책을 만들기 위해 열렬히 야근하며 편집했다. 그때 이 책만 있었어도 컴공과에 들어갔을 텐데…

    [주요 내용]
    ● 재귀 호출의 A to Z
    ● 재귀 호출과 메모리 구조의 관계
    ● 최적의 하위 구조 + 하위 문제의 반복 계산
    ● 메모 전략을 활용한 재귀 호출 성능 개선
    ● 하향식 접근 vs 상향식 접근
    ● 다이내믹 프로그래밍 기초부터 문제 풀이 전략까지
    ● 부분집합의 합, 최장 공통 부분 수열, 0-1 배낭, 회문 등 실전 문제 풀이

    저자 소개

    미나크시, 카말 라와트

    저자 : 미나크시
    코딩 인터뷰 전문 스타트업 리탐바라 테크놀로지(www.ritambhara.in)의 공동설립자. 컴퓨터사이언스 석사 학위가 있으며 기술 스타트업 창업가, 공인 요가 트레이너, 두 아이의 엄마 등 역할이 많지만 워라밸을 잘 유지하고 있다. 말하자면 삶 속에서 문제 풀이와 최적화를 실천하고 있다.

    저자 : 카말 라와트
    소프트웨어 개발자이자 교육자, 저술가, 사업가. 다양한 분야와 플랫폼에 걸쳐 대규모 데스크톱, 클라우드, 모바일 애플리케이션의 전체 수명주기를 구현한 경력이 있다. MS 원노트, 어도비 포토샵, 삼성 갤럭시 커넥트 등 난도가 높은 프로젝트의 기술 아키텍트를 역임했다. MS, 어도비 및 많은 스타트업에서 핵심 인터뷰어를 맡기도 했다. MS에서 시니어 SDE로 근무하다 2006년부터 학생들에게 프로그래밍 인터뷰 돌파법을 코칭하고 있다.

    역자 : 박상은
    컴퓨터에 붙은 그림을 보고 애플이라는 단어의 뜻을 알게 된 이 땅의 흔한 개발자다. 포항공과대학교에서 전산학을, 한국과학기술원에서 인공지능을 공부한 덕분에 알파고와 스카이넷을 구분할 줄 아는 지혜를 갖추게 되었다. 메일, 브라우저, CMS, 도서 관리 시스템 등 일관성 없이 다양한 프로젝트에 참여했다. 이렇게 하여 물에 물 탄 듯한 경력이 완성되는 듯했으나, 최근 몇 년은 빅데이터 처리 관련 연구 개발에 집중했다. 현재 인공지능연구원의 Field AI팀 팀장으로 딥러닝을 활용해서 개인과 기업에 도움이 되는 서비스를 개발하고 있다. 특히 자연어 데이터와 금융 데이터를 딥러닝과 빅데이터 기술을 활용하여 분석하는 문제를 고민 중이다.

    역자 소개

    박상은

    컴퓨터에 붙은 그림을 보고 애플이라는 단어의 뜻을 알게 된 이 땅의 흔한 개발자다. 포항공과대학교에서 전산학을, 한국과학기술원에서 인공지능을 공부한 덕분에 알파고와 스카이넷을 구분할 줄 아는 지혜를 갖추게 되었다. 메일, 브라우저, CMS, 도서 관리 시스템 등 일관성 없이 다양한 프로젝트에 참여했다. 이렇게 하여 물에 물 탄 듯한 경력이 완성되는 듯했으나, 최근 몇 년은 빅데이터 처리 관련 연구 개발에 집중했다. 현재 인공지능연구원의 Field AI팀 팀장으로 딥러닝을 활용해서 개인과 기업에 도움이 되는 서비스를 개발하고 있다. 특히 자연어 데이터와 금융 데이터를 딥러닝과 빅데이터 기술을 활용하여 분석하는 문제를 고민 중이다.

    책 속에서

    목차

    [PART 1 재귀 호출의 모든 것]

    CHAPTER 01 재귀 호출의 이해
    1.1 재귀 접근 방법이란?
    __예제: 1에서 n까지 양의 정수의 합을 계산하기
    __예제: 점화식으로 제곱 계산하기
    __예제: 하노이의 탑
    __선행 재귀와 후행 재귀
    __재귀를 사용한 문제 해결
    1.2 재귀 호출과 메모리
    __프로세스 주소 공간
    __재귀 호출을 사용할 때와 사용하지 않을 때의 메모리 상태 비교
    __메모리 배치를 알면 문제 풀이에 도움이 됩니다
    __마치며

    CHAPTER 02 재귀 호출의 특징과 메모 전략
    2.1 최적의 하위 구조
    __다이내믹 프로그래밍에서 최적의 하위 구조 활용하기
    2.2 하위 문제의 반복 계산
    __예제: 피보나치 수열
    __예제: 역 사이 최소 비용 구하기
    2.3 메모 전략

    [PART 2 드디어 다이내믹 프로그래밍]

    CHAPTER 03 다이내믹 프로그래밍의 이해
    3.1 다이내믹 프로그래밍이란?
    __예제: 부분 문자열 다루기
    3.2 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법
    __예제: 계승 함수
    __예제: 이진 트리
    __상향식 다이내믹 프로그래밍이 좋지 않은 경우

    CHAPTER 04 다이내믹 프로그래밍 적용 전략
    4.1 세 방법을 차례대로 적용하며 문제 풀기
    __예제: 행렬에서 최소 이동 비용 구하기
    4.2 다이내믹 프로그래밍을 사용한 문제 해결
    __다이내믹 프로그래밍을 적용할 수 있을까요?
    __다이내믹 프로그래밍으로 문제 풀기
    __예제: 타일로 공터 채우기
    __예제: 특정 점수에 도달하는 경우의 수 구하기
    __예제: 연속된 부분 배열의 최댓값 구하기

    [PART 3 지금부터 게임을 시작하지]

    CHAPTER 05 실전 문제
    5.1 최소 교정 비용 문제
    5.2 직사각형에서 총 경로 수 구하기
    5.3 문자열 인터리빙 확인 문제
    5.4 부분집합의 합 구하기
    5.5 최장 공통 부분 수열 길이 구하기
    5.6 최장 공통 부분 수열 출력하기
    5.7 거스름돈 최적화
    5.8 철근 자르기
    5.9 0 -1 배낭
    5.10 최장 회문 부분 수열의 길이
    5.11 달걀 낙하 퍼즐

    [PART 4 부록은 덤이다]

    APPENDIX A 알고리즘의 효율성(시간과 공간 복잡도)
    A.1 알고리즘의 시간 복잡도
    A.2 시간 복잡도와 빅오 표기법
    A.3 공간 복잡도
    A.4 마치며

    APPENDIX B 코딜리티 활용하기
    B.1 코딜리티 소개 및 실습
    B.2 코딜리티 이용 팁

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