탐욕 알고리즘이 매 순간 최적의 선택을 찾는 방식이라면, Dynamic Programming은 모든 경우의 수를 조합해 최적의 해법을 찾는 방식입니다. Dynamic Programming의 원리 주어진 문제를 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀고, 하위 문제들의 해결 방법을 결합하여 최종 문제를 해결하는 문제 해결 방식입니다. 하위 문제를 계산한 뒤 그 해결책을 저장하고, 나중에 동일한 하위 문제를 만날 경우 저장된 해결책을 적용해 계산 횟수를 줄입니다. 조건 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있고, 이 작은 문제가 중복해서 발견된다. (Overlapping Sub-problems) 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 같다. 즉, 작은 문제에서 구한 정답을 큰 문제에서도 사용할 수 있다..