El Enfoque Greedy en Algoritmos de Optimización

En mi clase de Programación, Algoritmos y Estructuras de Datos en Python para Inteligencia Artificial exploramos el Enfoque Greedy, una técnica de diseño de algoritmos simple pero poderosa que se utiliza para resolver problemas de optimización. El principio fundamental de esta técnica es seleccionar siempre la opción que parece ser la mejor en el momento, sin considerar las consecuencias a largo plazo. Aunque esta estrategia no siempre garantiza la mejor solución global, es muy eficiente para ciertos tipos de problemas.

Un ejemplo clásico donde el Enfoque Greedy es muy útil es el problema del cambio de monedas.

Imagina que tienes diferentes denominaciones de monedas (por ejemplo, 10, 100, 200 y 500) y un monto específico que debes devolver como cambio. El algoritmo Greedy resuelve este problema de manera óptima seleccionando, en cada paso, la moneda de mayor valor disponible hasta alcanzar el monto exacto.

El proceso sigue estos tres pasos:

1. Selección de la moneda más grande disponible.

2. Comprobación de viabilidad: Si se puede dar el cambio con las monedas restantes.

3. Comprobación de la solución: Si se ha logrado el monto exacto, se detiene el proceso.

Para aplicar esto en programación, implementamos la función coin_change(), que calcula cuántas monedas de cada tipo se necesitan para un monto dado. Si es posible dar el cambio, el algoritmo muestra qué monedas se han utilizado; si no, indica que no es posible.

El Enfoque Greedy es ideal en escenarios donde necesitamos una solución rápida y eficiente, y la técnica de dar cambio de monedas es solo un ejemplo de su aplicación.

Si quieres saber mas de la explicación de este enfoque, y un ejemplo con Python también lo puedes consultar en mi GitHub:

Problem-Solving-with-Algorithms: El Enfoque Greedy

¡Feliz Programación!