[Java/자바] 프로그래머스 Lv2 - 2 x n 타일링(DP 알고리즘)

문제 설명

가로 길이가 2이고 세로의 길이가 1인 직사각형모양의 타일이 있습니다.

이 직사각형 타일을 이용하여 세로의 길이가 2이고 가로의 길이가 n인 바닥을 가득 채우려고 합니다.

타일을 채울 때는 다음과 같이 2가지 방법이 있습니다.

  • 타일을 가로로 배치 하는 경우
  • 타일을 세로로 배치 하는 경우

예를들어서 n이 7인 직사각형은 다음과 같이 채울 수 있습니다.

직사각형의 가로의 길이 n이 매개변수로 주어질 때, 이 직사각형을 채우는 방법의 수를 return 하는 solution 함수를 완성해주세요.

 

제한사항
  • 가로의 길이 n은 60,000이하의 자연수 입니다.
  • 경우의 수가 많아 질 수 있으므로, 경우의 수를 1,000,000,007으로 나눈 나머지를 return해주세요.

 

입출력 예
n result
4 5

 


Solution.java

이 문제는 DP를 활용하여 쉽게 풀이 할 수 있는 문제입니다.

왜 DP를 이용할 수 있는지 다음을 통해 알아봅시다.

그림을 보면, n이 1, 2, 3, 4 ~ 로 커질 때마다 경우의 수는 다음과 같습니다.

n 1 2 3 4
경우의 수 1 2 3 5

 

n이 3일 때 경우의 수는, n이 2일 때의 경우의 수 2 + n이 1일 때의 경우의 수 1더한 값과 같습니다.

n이 4일 때 경우의 수는, n이 3일 때의 경우의 수 3 + n이 2일 때의 경우의 수 2더한 값과 같습니다.

 

그러면 위 결과를 바탕으로

DP의 조건부분 반복 문제, 최적 부분 구조가 성립되며 피보나치 수열 같이 이런 을 만들 수 있습니다.

arr[n] = arr[n - 1] + arr[n - 2]

이제 이 DP점화식을 이용하여 문제를 풀어 봅시다.

 

 

만약 DP 알고리즘에 대한 설명이 필요하다면 아래 링크를 참고해주세요.

 

[알고리즘] 동적 프로그래밍 (DP) 란? feat.동적 계획법

동적 프로그래밍(Dynamic programming) 란? 동적 프로그래밍은 "큰 문제"를 "부분 문제"로 나누고, "부분 문제"의 정답으로 "큰 문제"의 답을 찾는 알고리즘 설계 기법입니다. 동적 프로그래밍의 대표적

hstory0208.tistory.com

 

정답 코드
public class 타일링 {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(solution(4));
    }

    public static int solution(int n) {
        int[] arr = new int[n];
        arr[0] = 1; // 세로
        arr[1] = 2; // 가로

        // arr[2] 부터 시작
        for (int i = 2; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = arr[i - 1] + arr[i - 2] % 1000000007;
        }

        return arr[n - 1];
    }
}