1차원 DP (1D Dynamic Programming) - GitHub Pages 해설¶

문서 목적¶

원본 템플릿 03-dynamic-programming/01-dp-1d.md 의 내부 동작을 GitHub Markdown에서 바로 읽을 수 있게 설명합니다.
코드 레이어(초기화/루프/조건/갱신/종료)를 분해하고, Mermaid로 제어 흐름을 시각화합니다.
실전 문제에 붙일 때 반드시 수정해야 하는 지점을 체크리스트로 제공합니다.

원본 템플릿¶

Source: 03-dynamic-programming/01-dp-1d.md

내부 메커니즘 (Flow)¶

flowchart TD
    A[Define dp array] --> B[Set base cases]
    B --> C[Iterate i from 2 n]
    C --> D[Apply recurrence]
    D --> E[Store dp i]
    E --> F{more states}
    F -- Yes --> C
    F -- No --> G[Return dp n]

내부 상호작용 (Sequence)¶

sequenceDiagram
    participant I as index i
    participant D as dp table
    I->>D: read previous states
    D-->>I: dp i 1 dp i 2
    I->>D: write dp i
    loop until n
      I->>D: advance i
    end

핵심 코드¶

# [1D DP 템플릿: 아키텍트 버전]
# Use Case: 피보나치, 계단 오르기, 최대 부분 합
# Components: DP Table (1차원 배열)
# Constraint: 이전 상태로부터 현재 상태 도출

def dp_1d_template(n):
    # 1. 초기화 (Initialization Layer)
    #    - DP 테이블 생성 및 베이스 케이스 설정
    dp = [0] * (n + 1)
    dp[0] = 1  # 베이스 케이스
    dp[1] = 1  # 베이스 케이스

    # 2. 상향식 계산 (Bottom-Up Calculation)
    for i in range(2, n + 1):
        # 3. 점화식 (Recurrence Relation)
        #    - 이전 상태들로부터 현재 상태 계산
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]  # 예: 피보나치

    return dp[n]

코드 레이어 해설¶

Initialization: 상태 테이블/포인터/큐/스택/부모 배열 등 탐색의 기준 상태를 만든다.
Process Loop / Recursion: 입력 공간을 순회하며 상태 전이를 반복한다.
Decision Rule: 분기 조건(완화 가능 여부, 유효 선택 여부, 종료 조건)을 적용한다.
State Update: 거리/DP/집합/결과 배열을 갱신하고 다음 단계로 전달한다.
Termination: 목표 도달, 범위 소진, 큐/스택 고갈, 사이클 검출 등으로 종료한다.

실전 적용 체크리스트¶

입력 자료구조 형식(인접 리스트, 간선 리스트, 정렬 여부, 1-index/0-index)을 먼저 고정한다.
시간 복잡도 한계에 맞게 자료구조를 교체한다 (list.pop(0) -> deque.popleft 등).
실패/예외 경로를 명시한다 (도달 불가, 음수 사이클, 빈 결과, 사이클 존재).
테스트는 최소 3개: 정상 케이스, 경계 케이스, 반례 케이스를 포함한다.