그리디
현재 상황에서 가장 좋아 보이는 것만 선택하는 알고리즘
그리디 알고리즘을 이용하면 매 순간 가장 좋아보이는 것을 선택하며, 현재의 선택이 나중에 미칠 영향에 대해서는 고려하지 않는다. '다른 알고리즘과 비교했을 때 사전에 외우고 있지 않아도 풀 수 있을 가능성이 높은 문제 유형'이라는 특징을 갖는다.
예를 들어 여러 여러 개의 데이터를 빠르게 정렬해야 하는 문제는 정렬 라이브러리의 사용 방법을 알고 있어야 한다. 또
다른 예시로 최단 경로를 빠르게 찾아야 하는 문제는 플로이드 워셜 혹은 다익스트라 알고리즘과 같은 특정 알고리즘을 미리 알고 있거나 팀 노트를 통해 준비해야 풀 수 있다. 참고로 다익스트라 알고리즘은 엄밀히 말하면 그리디 알고리즘으로 분류되므로, 그리디 알고리즘이면서도 '암기'가 필요한 알고리즘이기도 하다. 다만, 그리디 알고리즘 자체가 문제 출제의 폭이 매우 넓기 때문에, 다익스트라 알고리즘과 같은 특이 케이스를 제외하고는 단순 암기를 통해 모든 문제를 대처하기 어렵다.
이외에도 그리디 알고리즘 유형의 문제는 매우 다양하기 때문에 암기한다고 해서 항상 잘 풀 수 있는 알고리즘 유형이 아니다. 사전 지식 없이도 풀 수 있는 문제도 있겠지만, 많은 유형을 접해보고 문제를 풀어보며 훈련을 해야 한다.
그리디 알고리즘은 기준에 따라 좋은 것을 선택하는 알고리즘이므로 문제에서 '가장 큰 순서대로', '가장 작은 순서대로'와 같은 기준을 알게 모르게 제시해준다. 대체로 이 기준은 정렬 알고리즘을 사용했을 때 만족시킬 수 있으므로 그리디 알고리즘 문제는 자주 정렬 알고리즘과 짝을 이뤄 출제된다.