[Python]24416번, 피보나치 수 1

문제

 

오늘도 서준이는 동적 프로그래밍 수업 조교를 하고 있다. 

아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자.

오늘은 n의 피보나치 수를 재귀호출과 동적 프로그래밍으로 구하는 알고리즘을 배웠다. 

재귀호출에 비해 동적 프로그래밍이 얼마나 빠른지 확인해 보자. 

아래 의사 코드를 이용하여 n의 피보나치 수를 구할 경우 코드1 코드2 실행 횟수를 출력하자.

피보나치 수 재귀호출 의사 코드는 다음과 같다.

fib(n) {
    if (n = 1 or n = 2)
    then return 1;  # 코드1
    else return (fib(n - 1) + fib(n - 2));
}

피보나치 수 동적 프로그래밍 의사 코드는 다음과 같다.

fibonacci(n) {
    f[1] <- f[2] <- 1;
    for i <- 3 to n
        f[i] <- f[i - 1] + f[i - 2];  # 코드2
    return f[n];
}

 

입력

 

첫째 줄에 n(5 ≤ n ≤ 40)이 주어진다.

 

출력

 

코드1 코드2 실행 횟수를 한 줄에 출력한다.

 

풀이

 

어느덧 파이썬이 자바 진도를 따라잡아, 가능하면 같이 올릴 생각이다.

 

문제에 주어진 그대로 작성했으나 python3에서는 시간초과가 나서 통과하지 못했고,

 

pypy3에서만 통과할 수 있었다.

 

여기서 어떻게 더 시간을 줄이라는 건지 잘 모르겠어서..

 

일단 코드는 아래와 같다.

import sys

recursion_cnt = 0
dp_cnt = 0

n = int(sys.stdin.readline().rstrip())
memo = [0 for _ in range(n + 1)]


def recursion(n):
    global recursion_cnt
    if n == 1 or n == 2:
        recursion_cnt += 1
        return 1
    else:
        return recursion(n - 1) + recursion(n - 2)


def dp(n):
    global dp_cnt
    memo[1] = 1
    memo[2] = 2
    for i in range(3, n + 1):
        dp_cnt += 1
        memo[i] = memo[i - 1] + memo[i - 2]
    return memo[n]


recursion(n)
dp(n)

print(recursion_cnt, dp_cnt)