グレースケールアルゴリズム

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Gredyアルゴリズムとは?
「それぞれの選択肢の中で、この時点で最適な答えを選択して、適切な結果を得る」

グリディ->貪欲で、その名の通り貪欲なアルゴリズムです.

グリディアルゴリズムは、동적 프로그래밍と類似した各段階で最適な選択を行うアルゴリズムである.(ダイナミックプログラミングは次のレッスンで説明します)

の下図の中で、ソウルで大邱を探した時の最短距離は?
上記の問題を満たすためには、以下のような方法がいくつかあります.
それぞれの都市から最短距離の都市を探す方法も一つの方法になります.

ですが、これは各段階で最高ですが、最終結果からは最適値とは思えません.このとき,この方法を그리디 알고리즘と呼ぶ.

の別の例は、マシュマロが

  1. 당장 마시멜로 1개를 먹을 수 있다.
  2. 2분뒤에 2개를 먹을 수 있다.

で優遇されている

以下の場合、現在の基準は1、0である.
将来は1,2であるが,GRADYアルゴリズムは各段階の最適値を選択するので1を選択する.この場合、最適値は2つですが、結果値は1です.このようにすべての部分でGRADYアルゴリズムを使用することはできません.

Reference

この問題について(グレースケールアルゴリズム), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@donglee99/그리디-알고리즘

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