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동적 계획법 (Dynamic Programming)과 분할 정복 (Divide and Conquer)

1. 정의
    동적계획법 (DP 라고 많이 부름)
        입력 크기가 작은 부분 문제들을 해결한 후, 해당 부분 문제의 해를 활용해서, 보다 큰 크기의 부분 문제를 해결, 최종적으로 전체 문제를 해결하는 알고리즘
        상향식 접근법으로, 가장 최하위 해답을 구한 후, 이를 저장하고, 해당 결과값을 이용해서 상위 문제를 풀어가는 방식
        Memoization 기법을 사용함
            > Memoization (메모이제이션) 이란: 프로그램 실행 시 이전에 계산한 값을 저장하여, 다시 계산하지 않도록 하여 전체 실행 속도를 빠르게 하는 기술
        문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 중복되어, 재활용됨
            > 예: 피보나치 수열

    분할 정복
        문제를 나눌 수 없을 때까지 나누어서 각각을 풀면서 다시 합병하여 문제의 답을 얻는 알고리즘
        하양식 접근법으로, 상위의 해답을 구하기 위해, 아래로 내려가면서 하위의 해답을 구하는 방식
            > 일반적으로 재귀함수로 구현
        문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 서로 중복되지 않음
            > 예: 병합 정렬, 퀵 정렬 등

2. 공통점과 차이점
    공통점
        문제를 잘게 쪼개서, 가장 작은 단위로 분할
    차이점
        동적 계획법
            > 부분 문제는 중복되어, 상위 문제 해결 시 재활용됨
            > Memoization 기법 사용 (부분 문제의 해답을 저장해서 재활용하는 최적화 기법으로 사용)
        분할 정복
            > 부분 문제는 서로 중복되지 않음
            > Memoization 기법 사용 안함

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def fibo_dp(num):
    chache = [0 for index in range(num + 1)]

    chache[0] = 0
    chache[1] = 1

    for index in range(2, num + 1):
        chache[index] = chache[index - 1] + chache[index - 2]

    return chache[num]


print(fibo_dp(10))
