안녕하세요 😊 코드카인 여러분!
오늘은 컴퓨터 공학과 알고리즘 공부에서 빠질 수 없는 그리디 알고리즘에 대해 이야기해 볼게요. 그리디 알고리즘은 마치 우리가 가장 쉬운 길을 선택해 문제를 풀어가듯, 순간적으로 최선의 선택을 반복해서 전체 문제를 해결하는 방법이에요. 과연 이 방법이 언제나 성공할 수 있을지, 그리고 어떻게 활용되는지 궁금하지 않나요? 😊
📌 그리디 알고리즘이란?
그리디(Greedy)는 직역하면 "욕심쟁이"라는 뜻이에요. 이름처럼, 각 단계에서 최적이라고 생각되는 선택을 하는 방식이에요. 이렇게 하면 단순해 보이지만, 항상 최적의 결과를 보장하는 건 아니랍니다. 😅
예를 들어볼게요!
- 여러분이 동전으로 530원을 거슬러 줘야 한다고 상상해보세요. 동전 단위가 500원, 100원, 50원, 10원이라면 어떤 방식으로 거슬러 줄까요?
- 가장 큰 동전부터 선택합니다.
- 500원을 선택 → 나머지 30원
- 10원을 세 번 선택 → 해결!
이 과정에서 매 순간 "현재 상황에서 가장 큰 동전을 고르는" 것이 그리디 알고리즘의 핵심이에요. 😊
📌 그리디 알고리즘의 활용 사례
💡 동전 거스름돈 문제
앞서 말한 것처럼, 그리디 알고리즘은 단위가 서로 배수 관계일 때 항상 최적의 해를 보장합니다. 하지만, 단위가 400원, 300원, 1원이라면? 이때는 그리디가 최적 해를 보장하지 못해요. 🙃
💡 활동 선택 문제
여러분이 하루에 할 일을 선택해야 한다고 가정해요. 각 활동이 시작과 끝나는 시간이 다르고, 겹치지 않도록 가장 많은 활동을 하고 싶다면?
그리디 알고리즘은 끝나는 시간이 가장 빠른 활동부터 선택해서 최적의 결과를 냅니다!
📌 그리디 알고리즘의 장점과 한계
😊 장점
- 구현이 간단하고 빠릅니다.
- 문제를 작은 단계로 나누어 해결하기 좋습니다.
😅 한계
- 매 순간 최적의 선택이 전체적으로도 최적인지 보장할 수 없어요.
- 문제의 구조가 탐욕적 선택 속성을 가져야만 사용할 수 있습니다.
📌 그리디 알고리즘의 실전 예제
✍️ 문제: "회의실 예약 문제"
여러분이 회의실을 관리하는 담당자라고 상상해 보세요. 여러 회의가 있고, 각 회의마다 시작 시간과 종료 시간이 주어집니다. 겹치지 않도록 최대한 많은 회의를 예약하려면 어떻게 해야 할까요?
입력 예시
회의 시간: [(1, 4), (3, 5), (0, 6), (5, 7), (3, 9), (5, 9), (6, 10)]풀이
- 종료 시간을 기준으로 오름차순 정렬합니다.
- 회의를 하나씩 선택하며, 다음 회의의 시작 시간이 이전 회의의 종료 시간 이후인 경우에만 선택합니다.
코드 예시 (Python)
meetings = [(1, 4), (3, 5), (0, 6), (5, 7), (3, 9), (5, 9), (6, 10)]
# 종료 시간을 기준으로 정렬
sorted_meetings = sorted(meetings, key=lambda x: x[1])
# 회의 선택
selected_meetings = []
last_end_time = 0
for start, end in sorted_meetings:
if start >= last_end_time:
selected_meetings.append((start, end))
last_end_time = end
print("선택된 회의:", selected_meetings)결과
선택된 회의: [(1, 4), (5, 7), (6, 10)]😊 마무리하며..
그리디 알고리즘은 단순하면서도 강력한 문제 해결 도구예요. 하지만 모든 문제에 적용할 수 있는 만능 열쇠는 아니랍니다. 😇 문제의 특성을 잘 파악하고, 최적화 조건을 충족하는지 판단해야 해요.
코딩 초보자분들, 너무 걱정하지 마세요! 😊 코드를 반복해서 따라 해 보고, 문제를 이해하다 보면 어느새 그리디 알고리즘이 손에 익을 거예요.
다음에도 재미있는 알고리즘 이야기를 가지고 돌아올게요! 💖