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동적 계획법(DP, Dynamic Programming) 입력 크기가 작은 부분 문제들을 해결한 후, 해당 부분 문제의 해를 활용하여 보다 큰 크기의 부분 문제를 해결. 최종적으로 전체 문제를 해결하는 알고리즘 상향식 접근으로, 가장 최하위 해답을 구한 후 이를 이용해서 상위 문제를 풀어가는 방식 문제를 잘게 분할할 때, 부분 문제는 서로 중복되어 재활용됨 Memoization 기법 사용 (참고) 분할 정복이란? 문제를 나눌 수 없을 때까지 각각 나누어서 풀고, 다시 합병하여 문제의 답을 얻는 알고리즘 하향식 접근 방법 (일반적으로 재귀 함수로 구현) 문제를 잘게 분할할 때, 부분 문제는 서로 중복되지 않음(ex. 병합 정렬, 퀵 정렬) 예시) 피보나치 수열 # recursive call 사용 def f..

11726번: 2×n 타일링 2×n 크기의 직사각형을 1×2, 2×1 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 아래 그림은 2×5 크기의 직사각형을 채운 한 가지 방법의 예이다. www.acmicpc.net Solution 가장 적은 경우의 수부터 직접 해본 후, 점화식을 세우는 것이 핵심! # 0. 사용자 입력 n = int(input()) # 1. 빈 리스트 생성 dp = [0] * 1001 # 2. 초기값 세팅 dp[1] = 1 dp[2] = 2 # 3. 점화식 for i in range(3, 1001): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] # 4. 출력 (방법의 수를 10,007로 나눈 나머지) print(dp[n] % 10007)