Note

동적 프로그래밍을 활용하여 피보나치 수열과 유사한 패턴의 문제를 해결하는 문제입니다.


문제

지원이에게 2진 수열을 가르쳐 주기 위해, 지원이 아버지는 그에게 타일들을 선물해주셨다. 그리고 이 각각의 타일들은 0 또는 1이 쓰여 있는 낱장의 타일들이다.

어느 날 짓궂은 동주가 지원이의 공부를 방해하기 위해 0이 쓰여진 낱장의 타일들을 붙여서 한 쌍으로 이루어진 00 타일들을 만들었다. 결국 현재 1 하나만으로 이루어진 타일 또는 0타일을 두 개 붙인 한 쌍의 00타일들만이 남게 되었다.

그러므로 지원이는 타일로 더 이상 크기가 N인 모든 2진 수열을 만들 수 없게 되었다. 예를 들어, N=1일 때 1만 만들 수 있고, N=2일 때는 00, 11을 만들 수 있다. (01, 10은 만들 수 없게 되었다.) 또한 N=4일 때는 0011, 0000, 1001, 1100, 1111 등 총 5개의 2진 수열을 만들 수 있다.

우리의 목표는 N이 주어졌을 때 지원이가 만들 수 있는 모든 가짓수를 세는 것이다. 단 타일들은 무한히 많은 것으로 가정하자.

문제 링크: https://www.acmicpc.net/problem/1904

입력

첫 번째 줄에 자연수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000,000)

출력

첫 번째 줄에 지원이가 만들 수 있는 길이가 N인 모든 2진 수열의 개수를 15746으로 나눈 나머지를 출력한다.

예제

예제 입력 1:

4

예제 출력 1:

5

문제 원리 분석

이 문제는 동적 프로그래밍을 사용하여 해결할 수 있는 전형적인 문제입니다.

핵심 이해

  • 사용 가능한 타일:
    • 1 (길이 1)
    • 00 (길이 2, 0은 반드시 쌍으로만 사용 가능)
  • 목표: 길이 N인 2진 수열을 만들 수 있는 모든 경우의 수

작은 예시로 패턴 찾기

N가능한 수열개수
111
200, 112
3100, 001, 1113
40011, 0000, 1001, 1100, 11115

점화식 유도

길이 i인 수열을 만들 때, 마지막에 올 수 있는 타일을 기준으로 생각해봅시다:

  1. 마지막이 1인 경우:

    • 앞의 i-1 길이에는 모든 가능한 수열이 올 수 있음
    • 경우의 수: dp[i-1]
  2. 마지막이 00인 경우:

    • 앞의 i-2 길이에는 모든 가능한 수열이 올 수 있음
    • 경우의 수: dp[i-2]

따라서 점화식은:

dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

이는 피보나치 수열과 동일한 패턴입니다!

초기 조건

  • dp[1] = 1: 길이 1인 수열은 1만 가능
  • dp[2] = 2: 길이 2인 수열은 00, 11 가능

피보나치 수열과의 관계

idp[i]피보나치
11fib(1) = 1
22fib(2) = 1
33fib(3) = 2
45fib(4) = 3
58fib(5) = 5

실제로는 피보나치 수열의 인덱스가 하나씩 밀려있는 형태입니다:

  • dp[i] = fib(i+1) (단, fib(1)=1, fib(2)=1로 정의할 때)

코드 구조 분석

제공된 코드

dn = [0] * 1000001
 
dn[0] = 1
dn[1] = 2
dn[2] = 3
dn[3] = 5
 
n = int(input())
 
for i in range(4, n + 1):
    dn[i] = (dn[i - 2] + dn[i - 1]) % 15746
 
print(dn[n-1])

코드 분석

1. 배열 초기화

dn = [0] * 1000001
  • 최대 N이 1,000,000이므로 배열 크기를 1,000,001로 설정
  • 인덱스 0부터 1,000,000까지 사용 가능

2. 초기 값 설정

dn[0] = 1
dn[1] = 2
dn[2] = 3
dn[3] = 5

이 초기화는 인덱스가 하나씩 밀려있는 구조입니다:

  • dn[0] = 1 → 실제로는 길이 1인 경우 (dp[1] = 1)
  • dn[1] = 2 → 실제로는 길이 2인 경우 (dp[2] = 2)
  • dn[2] = 3 → 실제로는 길이 3인 경우 (dp[3] = 3)
  • dn[3] = 5 → 실제로는 길이 4인 경우 (dp[4] = 5)

3. 점화식 적용

for i in range(4, n + 1):
    dn[i] = (dn[i - 2] + dn[i - 1]) % 15746
  • i = 4부터 시작 (이미 dn[0], dn[1], dn[2], dn[3]은 초기화됨)
  • 점화식: dn[i] = dn[i-2] + dn[i-1]
  • 모듈로 연산: 매번 15746으로 나눈 나머지를 저장하여 오버플로우 방지

4. 결과 출력

print(dn[n-1])
  • 입력 n에 대해 dn[n-1]을 출력
  • 인덱스가 하나씩 밀려있으므로 n-1을 사용

코드의 특징

장점

  1. 모듈로 연산: 매 반복마다 % 15746을 수행하여 큰 수 연산을 방지
  2. 미리 초기화: 작은 값들을 미리 설정하여 루프를 간소화
  3. 충분한 배열 크기: 최대 입력 크기에 맞게 배열을 미리 할당

주의사항

  1. 인덱스 혼동: dn[0]이 실제로는 길이 1을 의미하므로, 인덱스와 실제 길이의 관계를 명확히 이해해야 함
  2. 출력 인덱스: dn[n-1]을 출력하는 것이 올바른지 확인 필요

올바른 구현 (명확한 버전)

더 명확하게 작성한다면:

MOD = 15746
n = int(input())
 
# dp[i] = 길이 i인 수열의 경우의 수
dp = [0] * (n + 1)
 
# 초기 조건
dp[1] = 1  # 길이 1: "1"
dp[2] = 2  # 길이 2: "00", "11"
 
# 점화식 적용
for i in range(3, n + 1):
    dp[i] = (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD
 
print(dp[n])

이 버전이 더 직관적이고 이해하기 쉽습니다.


시간 및 공간 복잡도

시간 복잡도

  • O(N): 반복문이 4부터 n까지 실행되므로 최대 1,000,000번 반복
  • 각 반복에서 상수 시간 연산만 수행

공간 복잡도

  • O(N): 배열 dn이 최대 1,000,001 크기
  • 최적화 가능: 마지막 두 값만 저장하면 O(1) 공간으로도 해결 가능

공간 최적화 버전

MOD = 15746
n = int(input())
 
if n == 1:
    print(1)
elif n == 2:
    print(2)
else:
    a, b = 1, 2  # dp[1], dp[2]
    for _ in range(3, n + 1):
        a, b = b, (a + b) % MOD
    print(b)

이렇게 하면 O(1) 추가 공간만 사용합니다.


예제 동작 과정

예제: n = 4

초기화:

dn[0] = 1  (길이 1: "1")
dn[1] = 2  (길이 2: "00", "11")
dn[2] = 3  (길이 3: "100", "001", "111")
dn[3] = 5  (길이 4: "0011", "0000", "1001", "1100", "1111")

루프 실행:

  • i = 4: 이미 dn[3] = 5로 초기화되어 있음
  • 실제로는 루프가 실행되지 않음 (range(4, 5)는 비어있음)

출력:

  • dn[4-1] = dn[3] = 5 출력

예제: n = 5

초기화 후:

dn[0] = 1
dn[1] = 2
dn[2] = 3
dn[3] = 5

루프 실행:

  • i = 4: dn[4] = (dn[2] + dn[3]) % 15746 = (3 + 5) % 15746 = 8
  • i = 5: dn[5] = (dn[3] + dn[4]) % 15746 = (5 + 8) % 15746 = 13

출력:

  • dn[5-1] = dn[4] = 8 출력

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