[패스트캠퍼스 :: 코딩테스트 인강] 9주차 ② 탐욕 알고리즘

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탐욕 알고리즘 - 01. 탐욕 알고리즘의 이해

탐욕 알고리즘 - 02. 탐욕 알고리즘 예제와 실습

그래프 고급 탐색 알고리즘 - 최단 경로 알고리즘 이해 - 1

 

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탐욕 알고리즘 이란?

• Greedy algorithm 또는 탐욕 알고리즘이라고 불림
• 최적의 해에 가까운 값을 구하기 위해 사용됨
• 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다, 매 순간 최적이라고 생각되는 경우를 선택하는 방식으로 진행해서, 최종적인 값을 구하는 방식

 

탐욕 알고리즘 예

문제 1: 동전 문제

• 지불해야 하는 값이 4720원 일 때 1원 50원 100원, 500원 동전으로 동전의 수가 가장 적게 지불하시오.
  • 가장 큰 동전부터 최대한 지불해야 하는 값을 채우는 방식으로 구현 가능
  • 탐욕 알고리즘으로 매 순간 최적이라고 생각되는 경우를 선택하면 됨

 

coin_list = [500, 100, 50, 1]

def min_coin_count(value, coin_list):
    total_coin_count = 0
    details = list()
    coin_list.sort(reverse=True)
    for coin in coin_list:
        coin_num = value // coin
        total_coin_count += coin_num
        value -= coin_num * coin
        details.append([coin, coin_num])
    return total_coin_count, details

 

 

문제 2: 부분 배낭 문제 (Fractional Knapsack Problem)

• 무게 제한이 k인 배낭에 최대 가치를 가지도록 물건을 넣는 문제
  • 각 물건은 무게(w)와 가치(v)로 표현될 수 있음
  • 물건은 쪼갤 수 있으므로 물건의 일부분이 배낭에 넣어질 수 있음, 그래서 Fractional Knapsack Problem으로 부름
    • Fractional Knapsack Problem의 반대로 물건을 쪼개서 넣을 수 없는 배낭 문제도 존재함 (0/1 Knapsack Problem으로 부름)

 

def get_max_value(data_list, capacity):
    data_list = sorted(data_list, key=lambda x: x[1] / x[0], reverse=True)
    total_value = 0
    details = list()
    
    for data in data_list:
        if capacity - data[0] >= 0:
            capacity -= data[0]
            total_value += data[1]
            details.append([data[0], data[1], 1])
        else:
            fraction = capacity / data[0]
            total_value += data[1] * fraction
            details.append([data[0], data[1], fraction])
            break
    return total_value, details

 

탐욕 알고리즘의 한계

• 탐욕 알고리즘은 근사치 추정에 활용
• 반드시 최적의 해를 구할 수 있는 것은 아니기 때문
• 최적의 해에 가까운 값을 구하는 방법 중의 하나임

 

 

 

 

시작' 노드에서 시작해서 가장 작은 값을 찾아 leaf node까지 가는 경로를 찾을 시에

• Greedy 알고리즘 적용 시 시작 -> 7 -> 12를 선택하게 되므로 7 + 12 = 19 가 됨
• 하지만 실제 가장 작은 값은 시작 -> 10 -> 5이며, 10 + 5 = 15 가 답

 

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