1. 재귀적인 문제들

1.1 하노이의 탑

하노이의 탑은 원반 여덟 개로 된 탑으로 시작한다. 원반들은 세 개의 기둥 중 하나에 큰 것부터 크기순으로 쌓여 있다. 목표는 원반을 하나씩 이동해서 탑 전체를 다른 기둥으로 옮기는 것이다. 단, 작은 원반 위에 큰 원반을 놓아서는 안된다.

문제를 해결하는 방법

1. 작은 사례들을 살펴본다.

• 원반 이동 횟수
  • 원반이 1개일 때, 1번
  • 원반이 2개일 때, 3번
  • 원반이 3개일 때, 7번

2. 적절한 표기법을 도입한다.(명명정복, name and conquer)

1개의 원반을 옮길 때의 총 이동횟수를 (( T ))라고 명명하자. 그러면 아래와 같이 표현할 수 있다.

\[ T_0 = 0 \] \[ T_1 = 1 \] \[ T_2 = 3 \] \[ T_3 = 7 \]

3. 크게 생각해보자.

n개의 원반이 있을 때, 모든 원반을 옮기는 최소 이동횟수는 아래와 같은 수식으로 표현할 수 있다.

\[ T_0 = 0 \] \[ T_n = 2T_{n-1} + 1, n \geq 0 \]

코드

function tower_of_hanoi_recursive(n) {
    if(n == 0) {
        return 0;
    }
    return 2 * tower_of_hanoi_recursive(n-1) + 1
}

console.time('하노이의탑-재귀:n=3');
console.log(tower_of_hanoi_recursive(3));
console.timeEnd('하노이의탑-재귀:n=3');

점화식 (recurrence formula or recurrence relation)

• 구성요소
  • 경곗값 (boundary value)
  • 등식: 일반항의 값을 이전 값들로 서술
• 경곗값이 있어야 점화식이 완성된다.
• 점화식이 있으면 임의의 \( n \)에 대해 \( T_n \)을 계산할 수 있다.
  • \( n \)이 크면 점화식으로 값을 계산하는데 시간이 많이 걸린다.
  • 점화식의 해가 있다면 \( T_n \)을 빠르게 계산할 수 있다.
  • 닫힌 형식(clsoed form) 의 공식

수학적 귀납법 (mathematical induction)

정수 \( n \) 에 관한 어떤 명제가 모든 \( n \geq n_0 \) 에 대해 참임을 증명하는 일반적인 방법

• 기초(basic): 명제를 \( n \)의 가장 작은 값 \( n_0 \)에 대해 증명
• 귀납(induction): 명제가 \( n_0 \)에서 \( n-1 \)까지 증명되었다는 가정 하에 \( n \geq n_0 \)에 대해 명제를 증명

계속해서 작은 사례를 살펴보자.

\[ T_4 = T_3 + 8 = 15 \] \[ T_5 = T_4 + 16 = 31 \] \[ ... \] \[ T_n = 2^n - 1, n > 0 \]

코드

function tower_of_hanoi_closed(n) {
    return Math.pow(2, n) -1;
}

console.time('하노이의탑-닫힌 형식:n=3');
console.log(tower_of_hanoi_closed(3));
console.timeEnd('하노이의탑-닫힌 형식:n=3');

1.2. 평면의 선들

칼로 피자를 \( n \) 번 자른다고 할 때, 피자 조각이 최대 몇개나 나올까?

작은 사례 살펴보기

평면의 선의 개수 \( n \)으로 정의되는 영역을 \( L_n \)이라 할 때, \( L_0 = 1 \)이다.

\[ L_0 = 1 \] \[ L_1 = 2 \] \[ L_2 = 4 \] \[ L_3 = 7 \] \[ L_4 = 11 \] \[ L_5 = 16 \]

규모를 확장해보기

\( L_n = 2^n \)이라고 생각할 수 있지만, \( L_3 = 7 \)이므로 공식은 성립하지 않는다. 새로 놓일 직선이 기존에 놓인 다른 모든 직선을 가로질러 간다면, 아래와 같은 공식이 성립된다.

\[ L_0 = 1 \] \[ L_n = L_{n-1} + n, n > 0 \]

\( n \) 번째 선이 분할하는 기존 영역이 \( k \) 개이면, 영역의 수는 \( k \) 만큼 증가한다. \( n \) 번째 선은 최대 \( n-1 \) 개의 선과 최대 \( n-1 \) 개의 점에서 만난다.

이는 기존에 구한 1 ~ 3의 값과도 일치한다. 점화식을 풀어보면 1부터 n까지의 수를 더하는 것을 관찰할 수 있다. 그렇다면 아래와 같이 쓸 수 있다.

\[ L_5 = L_0 + ( 1 + 2 + 3 + 4 + 5 ) \] \[ L_{10} = L_0 + ( 1 + 2 + 3 + ... + 9 + 10 ) \]

좀 더 일반적으료 표현하면, 아래와 같은 공식으로 풀 수 있다.

\[ L_n = L_0 + ( 1 + 2 + 3 + ... + (n-1) + n) \] \[ L_n = L_0 + \frac{n (n + 1)}{2} \] \[ L_n = 1 + \frac{n (n + 1)}{2} \]

닫힌 형식

점화식이 아닌, 명시적인 표준연산방식으로 계산할 수 있는 형식

• 닫힌 형식의 해는 유한하다.
• 닫힌 형식은 간단하다.
• 닫힌 형식의 해가 없는 점화식도 존재한다.

1.3. 요세푸스 문제

1에서 \( n \)까지의 번호가 매겨진 \( n \)명의 사람이 원을 형성하며, 오직 한 사람이 남을 때까지 매 두 번째 사람이 죽는다.

작은 사례

1부터 \( n \)까지의 번호가 매겨진 사람들이 둘러앉아 1부터 시작할 때, 마지막까지 남은 사람의 번호를 \( J_n \)이라고 하자.

\[ J_1 = 1 \] \[ J_2 = 1 \] \[ J_3 = 3 \] \[ J_4 = 1 \] \[ J_5 = 3 \]

확장해보기

작은 사례를 관찰하면 값에 어떤 규칙이 있음을 알 수 있다. 아래의 표를 보자.

2의 지수를 기준으로 \(n\)이 증가할 때마다 2를 더한 값이 반복된다.

위 결과 값에 모두 1을 더해주면 아래와 같이 2의 배수임을 확인할 수 있다.

그리고 2를 나누면 1씩 증가하는 순열이 된다.

이를 수식으로 표현하면 아래와 같이 나타날 수 있을 것이다.

\[ J_n = 2(n-m) + 1, m = n보다 작거나 같은 2의 지수 \]

\(m\)은 n의 구간마다 값이 달라지기 때문에 아래 코드와 같이 따로 함수를 만들었다.

function max_of_n(n) {
    var x = 0;
    while(n >> ++x) {
    }
    return Math.pow(2, --x);
}

function j(n) {
    return 2*(n-max_of_n(n)) + 1;
}

console.log(j(1));
console.log(j(2));
console.log(j(3));
console.log(j(4));
console.log(j(5));
console.log(j(6));
console.log(j(7));
console.log(j(8));
console.log(j(9));
console.log(j(16));
console.log(j(15));

패턴을 기반으로 점화식의 해를 찾았는데, 책에선 점화식을 정의하는 부분도 있었다.