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안녕하세요, logro입니다 😊
오늘은 알고리즘을 다루다 보면 자주 듣게 되는 개념, 바로 '휴리스틱(Heuristic)'에 대해 알아보겠습니다!
🌟 휴리스틱(Heuristic)이란?
휴리스틱이란 '정확한 답을 찾기 어렵거나 시간이 많이 걸리는 복잡한 문제를 해결할 때 사용하는 빠르고 간편한 추정 방법'을 말해요. 완벽한 해답을 찾기보다는, 대략적으로 옳은 해답을 빠르게 찾아내기 위한 방법이죠.
쉽게 말하면, 휴리스틱은 문제 해결의 '직감적이고 빠른 판단' 같은 거예요!
🧭 언제 사용하나요?
- 모든 경우의 수를 다 확인하기엔 시간이 너무 오래 걸릴 때 ⏳
- 실시간으로 빠르게 결정해야 하는 상황 (게임 AI, 로봇 경로 탐색 등) 🎮🤖
- 100% 정확하지 않아도 괜찮고, 빠른 결과가 중요한 문제를 해결할 때 🚀
📌 대표적인 휴리스틱 예시
- 맨해튼 거리(Manhattan Distance)
- 2D 격자에서 목표 지점까지 상하좌우로만 이동할 수 있을 때 쓰는 거리 측정법입니다.
- 공식: |x1 - x2| + |y1 - y2|
- 유클리드 거리(Euclidean Distance)
- 두 점 사이의 직선 거리를 구하는 방법입니다.
- 공식: √((x1 - x2)² + (y1 - y2)²)
⚠️ 휴리스틱의 주의사항
휴리스틱은 빠른 판단을 돕지만, 추정값이 정확하지 않으면 최적의 해답에서 벗어날 수 있어요. 특히 A* 알고리즘처럼 휴리스틱 값을 사용하는 알고리즘에서는 적절한 휴리스틱 선택이 중요합니다.
적절한 휴리스틱은 문제 해결의 속도를 크게 높이지만, 잘못 선택하면 오히려 정확성을 해칠 수 있답니다!
✨ 정리하면
- 휴리스틱 = 복잡한 문제를 해결하는 빠르고 효율적인 '추정 방식'
- 적절한 휴리스틱 선택이 중요!
- 게임, 로봇, AI 분야에서 필수 개념입니다 😎
오늘 개념도 잘 정리되었나요? 다음에 다뤘으면 하는 개념이 있다면 편하게 말씀해 주세요! 😊
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