다이내믹 프로그래밍 완전 정복: 빠르고 우아한 상향식 문제 풀이법
About this ebook
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.
▶ 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
About the author
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.