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0/1 배낭 문제(Knapsack Problem)로 배우는 DP vs Greedy: 차이점과 실제 적용 비교**0/1 배낭 문제(0/1 Knapsack Problem)**는 동적 프로그래밍(DP)과 탐욕(Greedy) 알고리즘의 차이를 극명하게 보여주는 대표적인 문제입니다.이 문제를 통해 우리는 탐욕은 항상 최적해를 보장하지 않는다는 사실과, DP의 점화식 접근이 얼마나 강력한지를 체감하게 됩니다.이번 글에서는 0/1 Knapsack 문제를 중심으로, 두 방식의 접근법을 비교하고 구현까지 함께 진행합니다.🎒 0/1 Knapsack 문제란?문제 정의:무게 제한이 있는 배낭에 물건들을 넣는데, 각 물건은 **무게(W)와 가치(V)**를 가지고 있습니다.한 물건은 최대 1개만 선택할 수 있으며, 배낭에 넣을..

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 완벽 가이드: 개념, DP와의 차이, 실전 예제 분석탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)은 알고리즘 문제를 빠르고 직관적으로 해결할 수 있는 강력한 전략 중 하나입니다.하지만 항상 최적의 해를 보장하지는 않기 때문에, 언제 사용해야 할지 문제의 조건과 특성을 정확히 파악하는 것이 핵심입니다.이번 글에서는 탐욕 알고리즘의 원리, 동적 프로그래밍과의 차이점, Greedy 문제에서 자주 보이는 패턴 및 실전 예제를 차근차근 정리합니다.✅ 탐욕 알고리즘(Greedy)이란?탐욕 알고리즘은 현재 상황에서 가장 좋아 보이는 선택을 하는 알고리즘입니다.전체적인 최적해를 구하려는 것이 아니라, **매 순간의 지역 최적해(Local Optimal Solution)**..