[알고리즘] 4. 그리디 && 구현

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Greedy Algorithm

- 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법

- 정당성 분석, 반복적 선택시 최적의해 보존되는지 검토

(Exam)

- 거스름 돈: 가장 큰 동전의 단위가 항상 작은 단위의 배수이므로 작은 단위의 동전들을 종합해 다른 해가 나올 수 없음

Implementation

- 머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정(problem->thinking->solution)

- 2차원 공간을 다룰 경우 Matirx(행렬)을 사용

- 시뮬레이션 및 완전 탐색의 경우 2차원 공간에서의 방향 벡터가 활용

dx = [0, -1, 0, 1]
dy = [1, 0, -1, 0]


for i in range(4):
  nx = x + dx[i]
  ny = y + dy[i]

- 완전 탐색(Brute Forcing): 가능한 경우의 수를 모두 검사해보는 탐색 방법

(유형)

- 알고리즘은 간단한데 코드가 지나칠 만큼 길어지는 문제

- 실수 연산을 다루고, 특정 소수점 자리까지 출력해야 하는 문제

- 문자열을 특정한 기준에 따라 끊어서 처리하는 문제

- 적절한 라이브 사용하는 문제

그리디

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