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문제 설명 Minimum Path Sum - LeetCode 2D 격자(grid)에서 좌측 상단(0,0) → 우측 하단(m-1, n-1)으로 이동하는 최소 비용 경로를 찾는 문제입니다. 오른쪽 또는 아래쪽으로만 이동 가능 각 칸의 값은 해당 칸을 방문할 때 드는 비용 최소 비용 경로의 합을 반환 ✅ 제약 조건 1 ≤ m, n ≤ 200 (격자 크기) 0 ≤ grid[i][j] ≤ 100 (비용 값) O(m × n) 이하의 시간 복잡도로 해결하는 것이 바람직 해설 1️⃣ DFS + 백트래킹 (O(2^(m+n))) → 비효율적 모든 가능한 경로 탐색 → 시간 초과 O(2^(m+n)) → 너무 비효율적이므로 사용 불가 2️⃣ 동적 계획법 (DP, O(m × n)) [추천] 최적 부분 구조를 가지므로 DP를 활용 가능 점화식: dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j] 즉, 위쪽 또는 왼쪽에서 오는 최소 비용 + 현재 위치 비용 시간 복잡도: O(m × n) 공간 복잡도: O(1) (grid를 직접 수정하여 사용 가능) 코드 풀이 Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 def minPathSum(grid): m, n = len(grid), len(grid[0]) # 첫 번째 행 초기화 (왼쪽에서 오는 값 누적) for j in range(1, n): grid[0][j] += grid[0][j - 1] # 첫 번째 열 초기화 (위쪽에서 오는 값 누적) for i in range(1, m): grid[i][0] += grid[i - 1][0] # DP 점화식 적용 for i in range(1, m): for j in range(1, n): grid[i][j] += min(grid[i - 1][j], grid[i][j - 1]) return grid[m - 1][n - 1] # 우측 하단 값 반환 Javascript 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 var minPathSum = function(grid) { let m = grid.length, n = grid[0].length; // 첫 번째 행 초기화 for (let j = 1; j < n; j++) { grid[0][j] += grid[0][j - 1]; } // 첫 번째 열 초기화 for (let i = 1; i < m; i++) { grid[i][0] += grid[i - 1][0]; } // DP 점화식 적용 for (let i = 1; i < m; i++) { for (let j = 1; j < n; j++) { grid[i][j] += Math.min(grid[i - 1][j], grid[i][j - 1]); } } return grid[m - 1][n - 1]; // 우측 하단 값 반환 }; 참고 및 출처 programmers Coding Test LeetCode - The World’s Leading Online Programming Learning Platform ...