1. 문제 설명 📌문제 링크회의시간의 시작과 끝이 주어질 때, 최대한 많은 강의를 회의실에 배정해라 (A 강의의 끝시간과 B 강의의 시작 시간이 같으면 연달아 배정할 수 있는 것으로 간주한다.) 2. 접근 방식 🗃️KEY WORDS: GREEDY ALGORITHMGreedy Algorithm은 선택의 순간에 최적의 선택지를 고르는 것이 전체 문제에서 최적의 선택을 하는 것이라 가정하는 알고리즘이다.빨리 끝나는 순으로 회의를 정렬제일 빨리 끝나는 회의가 A라면 A 회의 이후에 시작할 수 있으면서도, 최대한 빨리 끝나는 회의를 선택하는 것이 전체 문제에서 봤을 때 최대한 많은 강의를 고를 수 있는 방법임.2번을 모든 회의를 돌아보며 더 이상 고를 수 있는 회의가 없을 때까지 반복 3. 코드 소개 🔎..

1. 그리디 알고리즘은 무엇인가요? 💡Greedy Algorithm은 매 선택의 순간마다 당시에 고를 수 있는 최선의 선택지를 골라가는 것이 전체에서 봤을 때 최선의 선택이라고 가정하는 알고리즘이다.예를 들어 다음과 같은 문제가 있다고 해보자.현재 A의 시점에서 고를 수 있는 선택지 중 C가 최단거리이다. 그러므로 C를 선택한다.C 시점에서 고를 수 있는 선택지 중 최단 거리로 갈 수 있는 노드는 G이다. 따라서 G를 선택한다. 두번의 선택 후 무조건 F를 비용 0으로 갈 수 있다고 할 때, 전체 노드는 다음과 같다.매 순간 갈 수 있는 최선의 선택지를 골랐더니 전체에서 봤을 때도 최선의 선택이었다. 이와 같이 매 순간의 최선 = 전체의 최선 이 성립할 때, 이러한 논리를 Greedy 알고리즘이라 한다..

1. 문제 설명문제 링크2. 접근 방식KEY WORD: GREEDY Algorithm광물을 캐는 비용을 최소화 하기 위해서는, 돌 곡괭이로 캤을 때, 비용이 제일 많이 드는 구간이 앞에 오도록, 광물 리스트를 정렬하고, 구간들을 순회하며, 그때 그때 최선의 곡괭이로 일처리를 해야한다.그 의미에서 Greedy Algorithm을 써야 하는 것이다.광물의 크기가 50밖에 안됨으로 시간복잡도 관련해서 걱정할 것은 없을 것 같다. 그렇다면 해야할 일은,광물 List를 5개씩 자른다. 그것이 일의 단위이기 때문이다.(근데 광물이 5의 배수로 안 맞아 떨어질 수 있다. 그러면 맨 마지막은 3개나 4개가 하나의 묶음이 될 수도 있음으로 이를 주의해서 Loop를 짠다.)나눠진 광물 묶음을 돌 곡괭이로 작업했을 때 피로..