JMK no matter what

Contents of my Dynamic Programming Chapter:

1. 도입 introduction
2. 메모이제이션 memoization
3. 전통적 최적화 문제들 classic optimization problems
4. 최적화 문제의 실제 답 계산하기 reconstructing solutions to optimization problems
5. 경우의 수 세기 counting with Dynamic Programming
6. 최적화 문제의 최적해 수 세기 counting number of optimal solutions for optimization problems
7. 확률 계산하기 probabilities
8. 정수 외의 입력에 대한 메모이제이션 memoization for inputs other than integers
9. 계산 게임 computational games
10. 다른 테크닉들 other techniques
    • 반복적 동적 계획법 iterative Dynamic Programming
    • 공간 복잡도 줄이기 reducing space complexity
    • 선형 변환 점화식을 행렬로 바꿔 풀기 solving recurrences formed as linear transformation
    • 자주 하는 실수들 common pitfalls

프로그래밍 대회 밖에서는 그렇게 자주 중요하진 않은 주제이지만 동적 계획법엔 여러 모로 애착이 많다. DPJM 의 모든 걸 담으려고 생각은 하는데, 생각처럼 쉽지 않다. 스스로가 아는 것을 계속해서 고치고, 새로 깨닫고 있다. 분량 면에서 압도적인 챕터가 될 것 같다.

Despite the fact that dynamic programming is hardly the most important algo/data structure technique outside the programming contest world, I do have a deep interest, or even affection, for dynamic programming problems. I am trying to put everything I know about DP in this chapter, but it's not really easy; I do keep realizing new things about what I've known, so I constantly reorganize. This chapter is going to be the longest, and has the largest stack of exercise problems so far.