자바 코딩테스트 강좌, 행렬 곱 연산 횟수의 최솟값 구하기

코딩테스트는 다양한 알고리즘 문제를 해결하는 능력을 평가하는 중요한 과정입니다. 특히, 행렬의 곱셈과 관련된 문제는 그 복잡성과 효율성을 고려했을 때, 많은 사람들이 어려워하는 주제 중 하나입니다. 이번 강좌에서는 “행렬 곱 연산 횟수의 최솟값 구하기”라는 문제를 통해 이를 자세히 다루어 보겠습니다.

문제 정의

두 개의 행렬 A(행렬 A는 m x n 크기)와 B(행렬 B는 n x p 크기)가 주어질 때, 이 두 행렬을 곱하는 데 필요한 연산 횟수를 최소화하려고 합니다. 연산 횟수는 각 행렬의 차원과 관련되어 있으며, 행렬 곱셈을 수행할 때 필요한 기본적인 연산은 다음과 같습니다:

A의 한 행과 B의 한 열을 곱하고 그 결과를 더하는 연산을 수행합니다.

즉, A의 행 수를 m, B의 열 수를 p, 그리고 A의 열 수 또는 B의 행 수를 n이라고 할 때, 한 번의 행렬 곱셈 연산의 연산 횟수는 m * n * p입니다. 우리는 여러 개의 행렬을 곱할 때 이 연산 횟수를 최소화하는 방법을 찾고자 합니다.

구현해야 할 문제

예를 들어, 다음과 같은 행렬들이 있을 때:

행렬 A: 10 x 30
행렬 B: 30 x 5
행렬 C: 5 x 60

AB를 먼저 곱한 후 C와 곱하는 것이나, AC를 먼저 곱한 후 B와 곱하는 것은 결과가 같지만, 연산 횟수는 다를 수 있습니다. 따라서 최적의 순서를 찾아야 합니다.

해법

이 문제를 해결하기 위해 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 기술을 사용할 수 있습니다. 여러 개의 행렬이 주어졌을 때, 각 행렬 곱셈 순서를 고려하면서 최소 연산 횟수를 계산하는 방식입니다.

알고리즘 설명

행렬의 차원 정보를 배열에 저장합니다.
동적 프로그래밍 배열을 생성하여 각 부분 문제의 최적 해를 저장합니다.
각 행렬 곱셈의 순서를 계산하여 최소 연산 횟수를 구합니다.

구체적으로 다음과 같은 단계를 따릅니다:

풀이할 행렬의 크기를 char 배열로 저장합니다. 예를 들어, {10, 30, 5, 60}이라면, 이를 통해 10×30, 30×5, 5×60 형태의 행렬을 정의합니다.
각 부분 행렬을 곱하는 데 필요한 최소 연산 횟수를 구하기 위해 2차원 배열을 사용하여 저장합니다.
문제를 재귀적으로 나누어 해결하며, 기존에 계산했던 값을 재사용하는 방식으로 효율성을 높입니다.

자바로 구현하기


public class MatrixChainMultiplication {
    static int[][] dp;
    static int[] dims;

    public static void main(String[] args) {
        // 행렬 차원 입력
        dims = new int[] {10, 30, 5, 60}; // (10x30) * (30x5) * (5x60)

        int n = dims.length - 1;
        dp = new int[n][n];

        // 행렬 곱셈 최소 연산 횟수 계산
        System.out.println("최소 연산 횟수: " + calculateMinOperations(0, n - 1));
    }

    public static int calculateMinOperations(int i, int j) {
        // 기저 사례: 단일 행렬은 연산이 필요 없다.
        if (i == j) {
            return 0;
        }

        // 이미 계산된 경우 반환
        if (dp[i][j] != 0) {
            return dp[i][j];
        }

        dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;

        // 서로 다른 두 행렬 곱셈 조합에 대해 최적 연산 횟수 계산
        for (int k = i; k < j; k++) {
            int operations = calculateMinOperations(i, k) + calculateMinOperations(k + 1, j) + dims[i] * dims[k + 1] * dims[j + 1];

            // 최소 연산 횟수 업데이트
            dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], operations);
        }

        return dp[i][j];
    }
}

성능 분석

이 알고리즘은 O(n^3)의 시간 복잡도를 가집니다. 여기서 n은 행렬의 개수입니다. 이는 각 부분 문제를 O(n^2)로 접근하면서, 각 두 부분 문제 간의 행렬 곱 연산을 고려해야 하므로 발생하는 복잡성입니다. 이러한 알고리즘은 최적화된 방법으로 주어진 입력에 대해 효율적입니다.

결론

이번 강좌를 통해 행렬 곱셈 문제의 최적화 방법, 동적 프로그래밍을 통한 접근 방식, 자바 구현 방법 등을 살펴보았습니다. 이러한 문제는 실제 프로그래밍에 자주 등장하기 때문에, 충분히 연습하고 익혀 두는 것이 중요합니다. 특히 코딩테스트와 같은 곳에서 자주 볼 수 있는 유형이므로, 이 강좌에서 다룬 내용을 잘 숙지하시기 바랍니다.

관련 자료가 필요하시거나 질문이 있으시면 댓글로 남겨 주시길 바랍니다. 감사합니다!