재귀 알고리즘은 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방식으로, 복잡한 문제를 간단하고 명확하게 표현할 수 있게 해줍니다. 재귀는 분할 정복, 탐색, 정렬 알고리즘 등 다양한 분야에서 활용되며, Java 같은 현대 프로그래밍 언어는 재귀 호출을 지원하여 복잡한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 돕습니다. 본문에서는 팩토리얼 계산과 피보나치 수열 생성과 같은 기본적인 재귀 알고리즘을 Java로 구현하는 방법을 소개합니다. 팩토리얼 계산 팩토리얼은 가장 기본적인 재귀 알고리즘 예제 중 하나로, 주어진 수 n의 팩토리얼은 n×(n−1)×(n−2)×⋯×1 입니다. 재귀적으로는 n!을 n×(n−1)!로 정의할 수 있습니다. public int factorial(int n) { if (n
동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 간단한 하위 문제로 나누어 해결한 후, 이 결과를 저장하여 중복 계산을 방지함으로써 효율적으로 문제를 해결하는 방법입니다. 특히, 최적화 문제에서 이 방법은 중요한 역할을 합니다. Kotlin을 활용하여 동적 계획법의 개념을 적용하고 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 이 글에서는 피보나치 수열과 배낭 문제(Knapsack Problem)를 예로 들어 동적 계획법의 적용 방법을 소개합니다. 피보나치 수열 피보나치 수열에서 n번째 숫자는 n−1번째와 n−2번째 숫자의 합으로 정의됩니다. 이 문제를 동적 계획법으로 해결할 때, 이미 계산한 값을 저장하고 재사용함으로써 계산 시간을 크게 줄일 수 있습니다. fun fibonacci(n: In..
동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 간단한 하위 문제로 나누어 해결한 후, 이 결과를 저장하여 중복 계산을 방지함으로써 효율적으로 문제를 해결하는 방법입니다. 이러한 접근 방식은 특히 최적화 문제와 카운팅 문제에서 유용하게 사용됩니다. Kotlin을 사용하여 동적 프로그래밍 알고리즘을 구현하는 방법을 통해, 복잡도를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 여기서는 피보나치 수열과 동전 교환 문제를 예로 들어 설명합니다. 피보나치 수열과 동적 프로그래밍 피보나치 수열은 앞서 재귀적 방법으로 구현하는 방법을 살펴보았습니다. 재귀적 접근은 간단하고 이해하기 쉽지만, 같은 값을 여러 번 계산하는 문제가 있습니다. 동적 프로그래밍을 사용하면 이 문제를 해결..
재귀 알고리즘은 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방식을 말합니다. 재귀는 복잡한 문제를 간단하고 명확한 코드로 해결할 수 있게 해주며, 특히 분할 정복 알고리즘과 밀접한 관련이 있습니다. Kotlin에서 재귀 알고리즘을 구현하는 것은 간결하고 이해하기 쉬운 코드로 효율적인 문제 해결 방법을 제공합니다. 본 글에서는 Kotlin을 사용한 재귀 알고리즘의 기본 개념과 함께 팩토리얼 계산과 피보나치 수열 계산 예시를 통해 재귀의 구현 방법을 소개합니다. 재귀 알고리즘의 기본 원리 재귀 알고리즘은 기본적으로 두 부분으로 나뉩니다: 기반 조건(base case)과 재귀적 부분(recursive case). 기반 조건은 재귀 호출을 멈추는 조건이며, 재귀적 부분은 문제의 규모를 줄여나가며 자기 자신을 ..
