코딩 알고리즘 그리디 예제 풀이

그리디 알고리즘 소개

그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 문제를 해결하기 위해 매 순간 최선의 선택을 하는 방식입니다. 이 알고리즘은 눈앞에 주어진 상황에서 현재 가능한 최상의 선택을 하여 문제를 해결하려고 합니다. 이러한 접근법은 직관적이고 구현이 간편하며, 많은 경우 짧은 시간 안에 결과를 도출해낼 수 있습니다. 그러나 항상 최적의 해를 보장하지는 않습니다.

그리디 알고리즘의 핵심 원리

그리디 알고리즘은 다음 두 가지 조건을 충족해야 최적의 해를 보장할 수 있습니다:

• 탐욕적 선택 속성: 이전의 선택이 이후의 선택에 영향을 미치지 않아야 합니다.
• 최적 부분 구조: 전체 문제의 최적 해를 찾기 위해 작은 부분 문제의 최적 해를 활용할 수 있어야 합니다.

이러한 조건이 충족되지 않는다면, 그리디 알고리즘으로는 최적의 해를 도출하기 어려울 수 있습니다.

그리디 알고리즘의 사용 예시

그리디 방식의 대표적인 문제로는 ‘거스름돈 문제’가 있습니다. 비유적으로 설명하자면, 음식점에서 손님에게 거슬러 줘야 할 돈이 있을 때, 가장 큰 화폐 단위부터 차례로 거슬러 주는 방법입니다. 예를 들어, 1260원을 거슬러 주어야 할 때, 500원, 100원, 50원, 10원 동전을 사용하여 최소 개수로 거슬러 주는 것입니다.

거스름돈 문제 풀이

무한정 존재하는 동전으로 500원, 100원, 50원, 10원을 이용해 거슬러 주어야 할 비교적 간단한 문제입니다. 아래와 같은 방법으로 동전의 개수를 최소화할 수 있습니다.

def change(n):
  coins = [500, 100, 50, 10] # 동전의 종류
  count = 0
  for coin in coins:
    count += n // coin # 해당 동전으로 거슬러 주는 개수
    n %= coin # 남은 금액
  return count
print(change(1260)) # 결과: 총 동전 개수

이 코드는 1260원을 거슬러 주기 위해서 필요한 동전의 개수를 계산합니다. 각 동전의 가치를 이용하여 최대한 많은 금액을 거슬러 주는 방식입니다.

그리디 알고리즘 적용 시 유의점

그리디 알고리즘을 사용하기 전에는 항상 문제의 성격을 잘 파악해야 합니다. 그리디 방식이 항상 최적의 해를 보장하지는 않기 때문입니다. 예를 들어, ‘동전 2’ 문제의 경우에는 동전의 종류가 정해져 있지 않아 최적화를 보장할 수 없습니다. 따라서 더 나은 해를 찾기 위해 다이나믹 프로그래밍 같은 다른 알고리즘을 적용해야 합니다.

다양한 예제들

그리디 알고리즘은 여러 문제에서 효율적으로 사용됩니다. 예를 들어:

• 회의실 배정 문제: 여러 개의 회의 중 겹치지 않도록 하면서 최대한 많은 회의를 배정하는 문제입니다.
• 배낭 문제: 물건들의 무게와 가치를 고려하여 최대 가치를 배낭에 담는 문제입니다.

결론

그리디 알고리즘은 단순하고 직관적인 방법으로 문제 해결의 강력한 도구입니다. 그러나 모든 문제에서 최적의 해를 보장하는 것은 아닙니다. 따라서 문제의 특성을 잘 이해하고, 상황에 따라 그리디 알고리즘이 적합한지를 판단하는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식을 통해 효율적이고 효과적인 알고리즘 설계를 할 수 있습니다.

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