그리디 알고리즘
위 그림처럼 그리디 알고리즘을 이용하면 매 순간 가장 좋아보이는 것을 선택하며, 현재의 선택이 나중에 미칠 영향에 대해서는 고려하지 않는다.
특정 문제를 만났을 때 단순히 현재 상황에서 가장 좋아보이는 것만을 선택해도 문제를 풀 수 있느지를 파악할 수 있어야 한다. 문제에서 '가장 큰 순서대로', '가장 작은 순서대로'와 같은 기준을 제시할 때 대체로 그리디 알고리즘과 정렬 알고리즘을 함께 사용할 수 있다.
거스름돈 문제
500원, 100원, 50원, 10원짜리 동전히 무한히 존재한다고 가정한다. 손님에게 거슬러 줘야 할 돈이 N원일 때 거슬러 줘야 할 동전의 최소 개수를 구하라. 단, 거슬러 줘야 할 돈 N은 항상 10의 배수이다.
1) 아이디어
: 가장 큰 화폐 단위부터 돈을 거슬러 주는 것
2) 그리디 알고리즘을 적용할 수 있는 이유
: 가지고 있는 동전 중에서 큰 단위가 항상 작은 단위의 배수이므로 작은 단위의 동전들을 종합해 다른 해가 나올 수 없기 때문이다.
n = 1260
count = 0
# 큰 단위의 화폐부터 차례대로 확인
coin_types = [500, 100, 50, 10]
for coin in coin_types:
# 해당 화폐로 거슬러 줄 수 있는 동전의 개수 세기
count += n // coin
n %= coin
print(count)
대부분의 문제는 그리디 알고리즘을 이용했을 때 '최적의 해'를 찾을 수 없을 가능성이 다분하다. 하지만 거스름돈 문제에서 '가장 큰 화폐 단위부터' 돈을 거슬러 주는 것과 같이 탐욕적으로 문제에 접근했을 때 정확한 답을 찾을 수 있다는 보장이 있을 때는 매우 효과적이고 직관적이다.
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