메모이제이션(Memoization) vs 반복문 비교

🔥 메모이제이션 vs 반복문, 무엇이 더 효율적일까?

프로그래밍에서 성능 최적화는 매우 중요한 요소입니다.

특히 반복적으로 계산해야 하는 문제에서는 어떤 방법을 선택하느냐에 따라 속도와 메모리 사용량이 크게 달라질 수 있어요.

가장 많이 비교되는 기법이 바로 메모이제이션(재귀)과 반복문(반복 구조) 입니다.

그렇다면, 두 방식 중 어떤 것이 더 효율적일까요? 🤔

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💡 메모이제이션(Memoization)이란?

메모이제이션은 이전에 계산한 값을 저장하여 동일한 연산을 반복하지 않도록 하는 기법이에요.

주로 재귀(탑다운 방식)와 함께 사용되며, 동적 계획법(DP)의 핵심 개념 중 하나로 활용됩니다.

✔️ 장점: 중복 연산을 방지하여 속도를 향상시킬 수 있음 🚀
✔️ 단점: 추가적인 메모리 공간이 필요할 수 있음 📦

function fib(n, memo = {}) {
  if (n <= 1) return n;
  if (memo[n]) return memo[n];
  memo[n] = fib(n - 1, memo) + fib(n - 2, memo);
  return memo[n];
}

이 코드에서는 memo 객체를 사용하여 중복 계산을 피하고 있어요! 💡

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🔁 반복문(타뷸레이션)이란?

반복문을 이용한 방식은 작은 문제부터 차근차근 해결해 나가는 바텀업(Bottom-Up) 방식이에요.

✔️ 장점: 재귀를 사용하지 않기 때문에 스택 오버플로우 방지 ⛑️
✔️ 단점: 모든 값을 미리 계산해야 하므로, 일부 경우 불필요한 연산이 발생할 수 있음 ⚠️

function fib(n) {
  let dp = [0, 1];
  for (let i = 2; i <= n; i++) {
    dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
  }
  return dp[n];
}

이 방식은 불필요한 재귀 호출 없이 빠르게 답을 구할 수 있어요! 🚀

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🏆 메모이제이션 vs 반복문, 어떤 것이 더 좋을까?

✅ 1. 속도 비교

• 메모이제이션: 필요할 때만 계산하여 불필요한 연산 최소화 🎯
• 반복문: 모든 경우를 미리 계산하여 빠른 실행 가능 ⏩

✅ 2. 메모리 사용

• 메모이제이션: 추가적인 캐시 공간이 필요 💾
• 반복문: 전체 결과를 저장해야 할 경우 배열 크기가 커질 수 있음 📊

✅ 3. 적용하기 좋은 경우

• 메모이제이션: 특정 경우만 계산하면 되는 경우 (예: DFS 탐색)
• 반복문: 전체 결과를 모두 사용할 때 (예: 피보나치, DP 최적화)

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🎯 결론

어떤 방법이 더 좋은지는 문제의 특성에 따라 다릅니다!

✔️ 메모이제이션은 재귀 기반 문제에서 강력한 성능을 발휘하고, 불필요한 연산을 줄일 수 있어요.

✔️ 반복문은 모든 경우를 계산해야 하는 문제에서 유리하며, 추가적인 메모리 사용 없이 빠른 연산이 가능해요.

🔥 결론: 특정 문제에서는 메모이제이션이, 또 다른 경우에는 반복문이 더 효율적일 수 있으니,

문제 상황에 맞는 방법을 선택하는 것이 가장 중요합니다! 🚀