그리디 알고리즘

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왜 왜 그리디를 배우는가? — 단순함의 위력이 필요한가? 실무에서 이 개념 없이는 문제를 해결할 수 없습니다. 핵심 동기와 배경을 먼저 이해합시다. 그리디(Greedy) 알고리즘 은 매 순간 지금 가장 좋은 선택 을 하는 전략입니다. 그리디의 매력: DP보다 훨씬 간단하고 빠릅니다 코드가 짧고 직관적입니다 O(n log n) 또는 O(n)으로 풀리는 경우가 많습니다 그리디의 위험: "지금 최선"이 "전체 최선"을 보장하지 않을 수 있습니다 반례를 찾기 어려울 수 있습니다 증명 없이 그리디를 쓰면 틀립니다 그리디가 적용되는 조건: 1. 그리디 선택 속성(Greedy Choice Property) : 지역 최적 선택이 전역 최적을 구성 2. 최적 부분 구조(Optimal Substructure) : 부분 문제의 최적이 전체 최적에 포함 이 레슨에서 배울 것: 활동 선택, 허프만 코딩, 그리디 증명 방법, 교환 논법, 그리디 vs DP 판단법

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