Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- Docker
- 정리
- redshift
- HADOOP
- 자료구조
- http
- S3
- AWS
- linux
- Django
- 컴퓨터 네트워크
- TCP
- Go
- 데이터엔지니어링
- 데이터 웨어하우스
- airflow.cfg
- 종류
- 파이썬
- 데이터 파이프라인
- 데브코스
- 운영체제
- airflow
- PYTHON
- TIL
- 가상환경
- 데이터 엔지니어링
- sql
- 컴퓨터네트워크
- 데이터베이스
- dockerfile
Archives
- Today
- Total
목록백준 (1)
홍카나의 공부방

그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 '탐욕(Greedy)'이라는 이름에 알맞게 지금 당장 가질 수 있는 최고의 이익을 따라가는 알고리즘을 의미한다. 모든 경우 최적해를 보장하지는 못하지만, 드물게 최적해를 결과로 내는 경우도 있다. 합리적인 시간 내로 최적에 가까운 해답을 찾을 수 있다는 점에서 유용한 알고리즘이다. 그리디 알고리즘이 잘 작동하는 문제들은 이전의 선택이 이후의 선택에 영향을 주지 않는 문제들이 많다. 물론 꼭 그렇지 않더라도 괜찮은 정답을 찾을 수 있는 알고리즘이다. 다이나믹 프로그래밍(DP)과는 최적 부분 구조 문제를 푼다는 점에서 약간 다른데, DP가 하위 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾은 다음, 이를 이용한 전역 최적 솔루션을 찾는 것이라면 그리디는 각 단계마다 지역 ..
Data Structure + Algorithm
2023. 2. 28. 21:57