Greedy Strategy(탐욕 알고리즘)에 대하여

“Greedy Strategy(탐욕 알고리즘)”에 대하여

이 글에서는 Greedy Strategy의 개념과 작동 방식, 그리고 어떤 상황에서 유용하게 활용될 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

Greedy Strategy 또는 탐욕 알고리즘은 알고리즘 이론에서 중요한 역할을 하는 기법 중 하나입니다.

이 기법은 항상 현재 상황에서 최선의 선택을 하는 방식으로 동작하여 최적의 해를 찾는 방법 중 하나입니다.

Greedy Strategy는 매 순간마다 최적의 선택을 하는 알고리즘입니다.

이는 현재 시점에서의 최선의 선택을 계속해서 반복하며 최종 결과를 얻는 방법입니다. 이 때 선택의 기준은 각 단계에서의 가장 이상적인 선택입니다.

이 선택이 단계별로 최적이라면, 전체적으로도 최적일 것이라는 믿음에 기반합니다.

Greedy Strategy의 핵심은 간단한 규칙을 따르는 것입니다.

매 순간의 최적 선택을 찾아내고, 그 선택이 전체적으로 최적인지 확인하는 것이 중요합니다.

Greedy 알고리즘은 문제를 부분 문제로 나누고, 각 부분 문제에서 최적해를 찾아 전체 문제의 최적해를 구하는 방식으로 작동합니다.

거스름돈 문제: 최소한의 동전 개수로 거스름돈을 주는 문제에서, 가장 큰 단위의 동전부터 선택하는 것이 Greedy 알고리즘의 한 예입니다.
Prim 알고리즘: 최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree)를 찾는 Prim 알고리즘은 Greedy 방식을 활용하여 가장 작은 가중치의 간선을 선택하는 과정을 반복합니다.
Kruskal 알고리즘: 또 다른 최소 신장 트리 알고리즘인 Kruskal 알고리즘은 간선을 가중치 오름차순으로 정렬하고, 사이클을 형성하지 않는 간선을 선택합니다.
Dijkstra 알고리즘: 최단 경로 문제에서 Dijkstra 알고리즘은 가장 짧은 경로를 선택하는 Greedy 방식을 사용합니다.

Greedy Strategy는 많은 문제에 유용하지만, 모든 문제에 적합한 것은 아닙니다.

Greedy 알고리즘은 각 단계에서의 최적 선택을 찾지만, 그 선택이 전체적으로 최적해를 보장하지는 않습니다.

어떤 문제에서는 Greedy 접근법이 최적해에 수렴하지 않을 수도 있습니다.

이러한 한계를 이해하고, 문제의 특성에 따라 Greedy를 사용할지 결정해야 합니다.

Greedy Strategy는 간단하고 직관적인 방식으로 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구입니다.

하지만 모든 문제에 적용 가능한 것은 아니며, 각 문제의 특성에 따라 최적의 해결 방법을 선택해야 합니다.

Greedy 알고리즘은 단계마다 최적 선택을 찾는 방식으로 동작하므로, 문제를 분해하고 각 부분 문제를 최적화하는데 유용합니다.