예외가 존재할 가능성?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

lano님께서 올려주신 질문에 대해 고민해보았습니다. 질문하신 회의실 배정 문제에서 종료 시간을 기준으로 정렬하여 해결하는 방법은 그리디 알고리즘의 한 종류로, 가능한 많은 회의를 선택하기 위한 최적 해법입니다.

그리디 알고리즘은 “국소 최적 해법을 모아서 전체 최적 해법을 얻는다”라는 개념에 기반하여 작동합니다. 그러나 해당 방식은 모든 입력 경우에도 최적의 결과를 보장합니다. 질문하신 예제에서도 종료 시간을 기준으로 정렬하였을 때가 최적인 해결 방법이 됩니다.

그렇기 때문에 아래의 대표적인 답변들을 참고하실 수 있을 것 같습니다.

회의실 배정 문제 풀이 방법에서는 종료시간이 가장 빠른 회의를 선택하며 최적해를 찾는 방식에 대해 설명하고 있습니다.
그리디 알고리즘의 정당성을 확인하고 증명하는 방법을 통해 알고리즘을 신뢰할 수 있습니다.

이 경우 아래의 사항들을 기억해두시면 좋을 것 같습니다.

회의의 종료시간이 같을 경우, 시작 시간에 따라 정렬하면 모든 경우에 적합한 답을 찾아갈 수 있습니다.
그리디 알고리즘에서 전제로 하는 조건들을 명확하게 이해하시면 예외적인 경우도 제대로 처리할 수 있습니다.

이해하신 내용을 바탕으로 그리디 알고리즘을 적용해 보시며 학습을 이어가세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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