๐Ÿšฉ TIL[Today I Learned

๐Ÿšฉ 221028 TIL[Today I Learned]

Dbswnstjd 2022. 10. 28. 22:48

๐Ÿšฉ 221028 TIL

๋ฐฑ์ค€

Class3

  • [Silver5] 1676๋ฒˆ_ํŒฉํ† ๋ฆฌ์–ผ 0์˜ ๊ฐœ์ˆ˜
  • [Silver5] 11723๋ฒˆ_์ง‘ํ•ฉ
  • [Silver4] 1764๋ฒˆ_๋“ฃ๋ณด์žก
  • [Silver4] 17129๋ฒˆ_๋น„๋ฐ€๋ฒˆํ˜ธ ์ฐพ๊ธฐ
  • [Silver3] 2579๋ฒˆ_๊ณ„๋‹จ์˜ค๋ฅด๊ธฐ

ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค

Level2

  • N๊ฐœ์˜ ์ตœ์†Œ ๊ณต๋ฐฐ์ˆ˜

CS

  • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ธฐ์ดˆ

    • ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ž€ ๋…ธ๋“œ์™€ ๋งํฌ๊ฐ€ ์„œ๋กœ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ์œผ๋ฉฐ ๋ฆฌ์†Œ์Šค๋ฅผ ๊ณต์œ ํ•˜๋Š” ์ง‘ํ•ฉ์„ ์˜๋ฏธ
    • ์ฒ˜๋ฆฌ๋Ÿ‰๊ณผ ์ง€์—ฐ ์‹œ๊ฐ„
      • ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ๊ตฌ์ถœํ•  ๋•Œ๋Š” '์ข‹์€'๋„คํŠธ์›Œํฌ๋กœ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”
        • ์ข‹์€ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ž€ ๋งŽ์€ ์ฒ˜๋ฆฌ๋Ÿ‰์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉฐ ์ง€์—ฐ ์‹œ๊ฐ„์ด ์งง๊ณ  ์žฅ์•  ๋นˆ๋„๊ฐ€ ์ ์œผ๋ฉฐ ์ข‹์€ ๋ณด์•ˆ์„ ๊ฐ–์ถ˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ
      • ์ฒ˜๋ฆฌ๋Ÿ‰์ด๋ž€ ๋งํฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ „๋‹ฌ๋˜๋Š” ๋‹จ์œ„ ์‹œ๊ฐ„๋‹น ๋ฐ์ดํ„ฐ์–‘์„ ๋งํ•œ๋‹ค.
      • ์ง€์—ฐ์‹œ๊ฐ„์ด๋ž€ ์š”์ฒญ์ด ์ฒ˜๋ฆฌ๋˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„์„ ๋งํ•˜๋ฉฐ ์–ด๋–ค ๋ฉ”์‹œ์ง€๊ฐ€ ๋‘ ์žฅ์น˜ ์‚ฌ์ด๋ฅผ ์™•๋ณตํ•˜๋Š”๋ฐ ๊ฑธ๋ฆฐ ์‹œ๊ฐ„
  • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ํ† ํด๋กœ์ง€

    • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ํ† ํด๋กœ์ง€๋Š” ๋…ธ๋“œ์™€ ๋งํฌ๊ฐ€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ฐฐ์น˜๋˜์–ด ์žˆ๋Š”์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฐฉ์‹์ด์ž ์—ฐ๊ฒฐ ํ˜•ํƒœ๋ฅผ ์˜๋ฏธ

    1. ํŠธ๋ฆฌ ํ† ํด๋กœ์ง€๋…ธ๋“œ์˜ ์ถ”๊ฐ€, ์‚ญ์ œ๊ฐ€ ์‰ฌ์šฐ๋ฉฐ ํŠน์ • ๋…ธ๋“œ์— ํŠธ๋ž˜ํ”ฝ์ด ์ง‘์ค‘ ๋ ๋•Œ ํ•˜์œ„ ๋…ธ๋“œ์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ผ์น  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.
    2. ๊ณ„์ธตํ˜• ํ† ํด๋กœ์ง€๋ผ๊ณ  ํ•˜๋ฉฐ ํŠธ๋ฆฌ ํ˜•ํƒœ๋กœ ๋ฐฐ์น˜ํ•œ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ตฌ์„ฑ

    1. ๋ฒ„์Šค ํ† ํด๋กœ์ง€
    • ๋ฒ„์Šค(bus) ํ† ํด๋กœ์ง€๋Š” ์ค‘์•™ ํ†ต์‹  ํšŒ์„  ํ•˜๋‚˜์— ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ์˜ ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ๊ณต์œ ํ•˜๋Š” ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ตฌ์„ฑ์„ ๋งํ•˜๋ฉฐ ๊ทผ๊ฑฐ๋ฆฌ ํ†ต์‹ ๋ง(LAN)์—์„œ ์‚ฌ์šฉ
    • ์„ค์น˜ ๋น„์šฉ์ด ์ ๊ณ  ์‹ ๋ขฐ์„ฑ์ด ์šฐ์ˆ˜ํ•˜๋ฉฐ ์ค‘์•™ ํ†ต์‹  ํšŒ์„ ์— ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์‚ญ์ œํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ์ง€๋งŒ ์Šคํ‘ธํ•‘์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๋ฌธ์ œ์ ์ด ์žˆ๋‹ค.

    1. ์Šคํƒ€ ํ† ํด๋กœ์ง€๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์—๋Ÿฌ๋ฅผ ํƒ์ง€ํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ณ  ํŒจํ‚ท์˜ ์ถฉ๋Œ ๋ฐœ์ƒ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์ ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์–ด๋– ํ•œ ๋…ธ๋“œ์— ์žฅ์• ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•ด๋„ ์‰ฝ๊ฒŒ ์—๋Ÿฌ๋ฅผ ๋ฐœ๊ฒฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉฐ ์žฅ์•  ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ์ค‘์•™ ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ์•„๋‹ ๊ฒฝ์šฐ ๋‹ค๋ฅธ ๋…ธ๋“œ์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ผ์น˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ค‘์•™ ๋…ธ๋“œ์— ์žฅ์• ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋ฉฐ ใ„ด์ „์ฒด ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์—†๊ณ  ์„ค์น˜ ๋น„์šฉ์ด ๊ณ ๊ฐ€์ด๋‹ค.
    2. ์Šคํƒ€ ํ† ํด๋กœ์ง€๋Š” ์ค‘์•™์— ์žˆ๋Š” ๋…ธ๋“œ์— ๋ชจ๋‘ ์—ฐ๊ฒฐ๋œ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ตฌ์„ฑ

    1. ๋งํ˜• ํ† ํด๋กœ์ง€๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋…ธ๋“œ์—์„œ ๋…ธ๋“œ๋กœ ์ด๋™์„ ํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋ฉฐ, ๊ฐ๊ฐ์˜ ๋…ธ๋“œ๋Š” ๊ณ ๋ฆฌ ๋ชจ์–‘์˜ ๊ธธ์„ ํ†ตํ•ด ํŒจํ‚ท์„ ์ฒ˜๋ฆฌ
    2. ๋…ธ๋“œ ์ˆ˜๊ฐ€ ์ฆ๊ฐ€๋˜์–ด๋„ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์ƒ์˜ ์†์‹ค์ด ๊ฑฐ์˜ ์—†๊ณ  ์ถฉ๋Œ์ด ๋ฐœ์ƒ๋˜๋Š” ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์ ๊ณ  ๋…ธ๋“œ์˜ ๊ณ ์žฅ ๋ฐœ๊ฒฌ์„ ์‰ฝ๊ฒŒ ์ฐพ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ตฌ์„ฑ ๋ณ€๊ฒฝ์ด ์–ด๋ ต๊ณ  ํšŒ์„ ์— ์žฅ์• ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋ฉด ์ „์ฒด ๋„คํŠธ์›Œํฌ์— ์˜ํ–ฅ์„ ํฌ๊ฒŒ ๋ผ์น˜๋Š” ๋‹จ์ ์ด ์žˆ๋‹ค.
    3. ๋งํ˜• ํ† ํด๋กœ์ง€๋Š” ๊ฐ๊ฐ์˜ ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ์–‘ ์˜†์˜ ๋‘ ๋…ธ๋“œ์™€ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜์—ฌ ์ „์ฒด์ ์œผ๋กœ ๊ณ ๋ฆฌ์ฒ˜๋Ÿผ ํ•˜๋‚˜์˜ ์—ฐ์†๋œ ๊ธธ์„ ํ†ตํ•ด ํ†ต์‹ ์„ ํ•˜๋Š” ๋ง ๊ตฌ์„ฑ ๋ฐฉ์‹

    1. ๋ฉ”์‹œ ํ† ํด๋กœ์ง€ํ•œ ๋‹จ๋ง ์žฅ์น˜์— ์žฅ์• ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•ด๋„ ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ์˜ ๊ฒฝ๋กœ๊ฐ€ ์กด์žฌํ•˜๋ฏ€๋กœ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ๊ณ„์† ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ  ํŠธ๋ž˜ํ”ฝ๋„ ๋ถ„์‚ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋…ธ๋“œ์˜ ์ถ”๊ฐ€๊ฐ€ ์–ด๋ ต๊ณ  ๊ตฌ์ถซ ๋น„์šฉ๊ณผ ์šด์šฉ ๋น„์šฉ์ด ๊ณ ๊ฐ€์ธ ๋‹จ์ ์ด ์žˆ๋‹ค.
    2. ๋ฉ”์‹œ ํ† ํด๋กœ์ง€๋Š” ๋งํ˜• ํ† ํด๋กœ์ง€๋ผ๊ณ ๋„ ํ•˜๋ฉฐ ๊ทธ๋ฌผ๋ง์ฒ˜๋Ÿผ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ๊ตฌ์กฐ

    • ๋ณ‘๋ชฉ ํ˜„์ƒ
      • ๋„คํŠธ์›Œํฌ์˜ ๊ตฌ์กฐ๋ผ๊ณ ๋„ ์ผ์ปซ๋Š” ํ† ํด๋กœ์ง€๊ฐ€ ์ค‘์š”ํ•œ ์ด์œ ๋Š” ๋ณ‘๋ชฉ ํ˜„์ƒ์„ ์ฐพ์„ ๋•Œ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ธฐ์ค€์ด ๋˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ
    • ๋ณ‘๋ชฉ ํ˜„์ƒ์€ ์ „์ฒด ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์„ฑ๋Šฅ์ด๋‚˜ ์šฉ๋Ÿ‰์ด ํ•˜๋‚˜์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋กœ ์ธํ•ด ์ œํ•œ์„ ๋ฐ›๋Š” ํ˜„์ƒ
  • ๋„คํŠธ์›Œํฌ์˜ ๋ถ„๋ฅ˜

    • WAN
      • ๊ด‘์—ญ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•˜๋ฉฐ ๊ตญ๊ฐ€ ๋˜๋Š” ๋Œ€๋ฅ™ ๊ฐ™์€ ๋” ๋„“์€ ์ง€์—ญ์—์„œ ์šด์˜
      • ์ „์†ก ์†๋„๋Š” ๋‚ฎ์œผ๋ฉฐ MAN๋ณด๋‹ค ํ˜ผ์žก
    • MAN
      • ๋Œ€๋„์‹œ ์ง€์—ญ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋ฉฐ ๋„์‹œ ๊ฐ™์€ ๋„“์€ ์ง€์—ญ์—์„œ ์šด์˜
      • ์ „์†ก ์†๋„๋Š” ํ‰๊ท ์ด๋ฉฐ LAN๋ณด๋‹ค๋Š” ํ˜ผ์žก
    • LAN
      • ๊ทผ๊ฑฐ๋ฆฌ ํ†ต์‹ ๋ง์„ ์˜๋ฏธํ•˜๋ฉฐ ์ข์€ ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ์šด์˜
      • ์ „์†ก ์†๋„๊ฐ€ ๋น ๋ฅด๊ณ  ํ˜ผ์žกํ•˜์ง€ ์•Š์Œ
  • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์„ฑ๋Šฅ ๋ถ„์„ ๋ช…๋ น์–ด

    • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๋ณ‘๋ชฉ ํ˜„์žฅ์˜ ์ฃผ๋œ ์›์ธ
      • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๋Œ€์—ญํญ
      • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ํ† ํด๋กœ์ง€
      • ์„œ๋ฒ„ CPU, ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์‚ฌ์šฉ๋Ÿ‰
      • ๋น„ํšจ์œจ์ ์ธ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ตฌ์„ฑ
    • ping(Packet INternet Groper)
      • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์ƒํƒœ๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜๋ ค๋Š” ๋Œ€์ƒ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ํ–ฅํ•ด ์ผ์ • ํฌ๊ธฐ์˜ ํŒจํ‚ท์„ ์ „์†กํ•˜๋Š” ๋ช…๋ น์–ด
      • ํ•ด๋‹น ๋…ธ๋“œ์˜ ํŒจํ‚ท ์ˆ˜์‹  ์ƒํƒœ / ๋„๋‹ฌํ•˜๊ธฐ๊นŒ์ง€ ์‹œ๊ฐ„ ๋“ฑ์„ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ์Œ
      • TCP/IP ํ”„๋กœํ† ์ฝœ ์ค‘ ICMP ํ”„๋กœํ† ์ฝœ์„ ํ†ตํ•ด ๋™์ž‘
    • netstat
      • ์ ‘์†๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ์„œ๋น„์Šค๋“ค์˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์ƒํƒœ๋ฅผ ํ‘œ์‹œํ•˜๋Š”๋ฐ ์‚ฌ์šฉ
      • ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์ ‘์†, ๋ผ์šฐํŒ… ํ…Œ์ด๋ธ”, ๋„คํŠธ์›Œํฌ ํ”„๋กœํ† ์ฝœ ๋“ฑ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์คŒ
      • ์ฃผ๋กœ ์„œ๋น„์Šค์˜ ํฌํŠธ๊ฐ€ ์—ด๋ ค ์žˆ๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉ
    • nslookup
      • DNS์— ๊ด€๋ จ๋œ ๋‚ด์šฉ์„ ํ™•์ธํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์“ฐ๋Š” ๋ช…๋ น์–ด
      • ํŠน์ • ๋„๋ฉ”์ธ์— ๋งคํ•‘๋œ IP๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์šฉ
    • tracert (Window)/ traceroute (Linux)
      • ๋ชฉ์ ์ง€ ๋…ธ๋“œ๊นŒ์ง€ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ํ™•์ธํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ช…๋ น์–ด
      • ๋ชฉ์ ์ง€ ๋…ธ๋“œ๊นŒ์ง€ ๊ตฌ๊ฐ„๋“ค ์ค‘ ์–ด๋Š ๊ตฌ๊ฐ„์—์„œ ์‘๋‹ต ์‹œ๊ฐ„์ด๋Š๋ ค์ง€๋Š”์ง€ ๋“ฑ์„ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ

์˜ค๋Š˜ ๋ฐฐ์šด ๋‚ด์šฉ

  • ์ง‘ํ•ฉ์ž๋ฃŒํ˜• set
    • ์ˆœ์„œ๊ฐ€ ์—†๋‹ค
    • ์ค‘๋ณต์„ ํ—ˆ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค.
    • ๊ต์ง‘ํ•ฉ, ํ•ฉ์ง‘ํ•ฉ, ์ฐจ์ง‘ํ•ฉ ๊ตฌํ•˜๊ธฐ
>>> s1 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> s2 = set([4, 5, 6, 7, 8, 9])

# ๊ต์ง‘ํ•ฉ
>>> s1 & s2
{4, 5, 6}

# ํ•ฉ์ง‘ํ•ฉ
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
>>> s1.union(s2) # union ํ•จ์ˆ˜ ์‚ฌ์šฉ
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

# ์ฐจ์ง‘ํ•ฉ
>>> s1 - s2
{1, 2, 3}
>>> s2 - s1
{8, 9, 7}
>>> s1.difference(s2) # difference ํ•จ์ˆ˜ ์‚ฌ์šฉ
{1, 2, 3}
>>> s2.difference(s1)
{8, 9, 7}
  • ์ง‘ํ•ฉ ์ž๋ฃŒํ˜• ๊ด€๋ จ ํ•จ์ˆ˜๋“ค
    • add
      • ๊ฐ’ 1๊ฐœ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ
    • update
      • ๊ฐ’ ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ
    • remove
      • ํŠน์ • ๊ฐ’ ์ œ๊ฑฐํ•˜๊ธฐ
# add
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s1.add(4)
>>> s1
{1, 2, 3, 4}

# update
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s1.update([4, 5, 6])
>>> s1
{1, 2, 3, 4, 5, 6}

# remove
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s1.remove(2)
>>> s1
{1, 3}
  • DP(Dynamic Programming) ๋™์  ๊ฒŒํš๋ฒ•
    • DP๋Š” ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์•„์ด๋””์–ด๋กœํ•˜๋‚˜์˜ ํฐ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐœ์˜ ์ž‘์€ ๋ฌธ์ œ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„์–ด์„œ ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜์—ฌ ๋‹ค์‹œ ํฐ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ ํŠน์ •ํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด ์•„๋‹Œ ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ฌธ์ œํ•ด๊ฒฐ ํŒจ๋Ÿฌ๋‹ค์ž„์œผ๋กœ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.
    • ์“ฐ๋Š” ์ด์œ 
      • ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ์žฌ๊ท€๋ฅผ ๋‹จ์ˆœํžˆ ์‚ฌ์šฉ ์‹œ ๋™์ผํ•œ ์ž‘์€ ๋ฌธ์ œ๋“ค์ด ์—ฌ๋Ÿฌ๋ฒˆ ๋ฐ˜๋ณต๋˜์–ด ๋น„ํšจ์œจ์ ์ธ ๊ณ„์‚ฐ์ด ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.
    • DP์˜ ์‚ฌ์šฉ ์กฐ๊ฑด
      • 1_Overlapping Subproblems(๊ฒน์น˜๋Š” ๋ถ€๋ถ„ ๋ฌธ์ œ)
        • DP๋Š” ๊ธฐ๋ณธ์ ์œผ๋กœ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋‚˜๋ˆ„๊ณ  ๊ทธ ๋ฌธ์ œ์˜ ๊ฒฐ๊ณผ ๊ฐ’์„ ์žฌํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์ „์ฒด ๋‹ต์„ ๊ตฌํ•œ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ๋™์ผํ•œ ์ž‘์€ ๋ฌธ์ œ๋“ค์ด ๋ฐ˜๋ณตํ•˜์—ฌ ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ์— ์‚ฌ์šฉ์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค.
      • 2_Optimal Substructure(์ตœ์  ๋ถ€๋ถ„ ๊ตฌ์กฐ)
        • ๋ถ€๋ถ„ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ตœ์  ๊ฒฐ๊ณผ ๊ฐ’์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ „์ฒด ๋ฌธ์ œ์˜ ์ตœ์  ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๋ฅผ ์˜๋ฏธ
        • ํŠน์ • ๋ฌธ์ œ์˜ ์ •๋‹ต์€ ๋ฌธ์ œ์˜ ํฌ๊ธฐ์— ์ƒ๊ด€์—†์ด ํ•ญ์ƒ ๋™์ผ
    • DP ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ธฐ1. DP๋กœ ํ’€ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฌธ์ œ์ธ์ง€ ํ™•์ธ``3. ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ„ ๊ด€๊ณ„์‹ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ(์ ํ™”์‹)``6. ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ
    • 4. ๋ฉ”๋ชจํ•˜๊ธฐ(Memoization or tabulation)
      5. ๊ธฐ์ € ์ƒํƒœ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ธฐ
    • 2. ๋ฌธ์ œ์˜ ๋ณ€์ˆ˜ ํŒŒ์•…

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