브루트 포스 알고리즘 정의

백준 문제를 풀다가 아무리 생각해도 푸는 방법이 쉽게 떠오르지 않는 문제가 있었다.

문제에 대한 고민을 하던 중 알고리즘 분류에 "브루트 포스 알고리즘"이라고 되어있어서 찾아보고 나도 브루트 포스 알고리즘에 대해 블로그 글을 써본다.

 

밑에는 브루트 포스 알고리즘을 처음 만난 문제이다.

(C#) AI와의 대결 : 백준 알고리즘 2231번 Chat-GPT와 코드 비교

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브루트 포스 알고리즘 (무차별 대입 알고리즘)

무차별 대입 알고리즘은 최적화, 암호 크래킹 및 암호화를 해결하는데 강력한 기술이라고 한다. 왜 강력하다고 할까? 자세히 알아보자.

 

무차별 대입 알고리즘이란?

강력할 수밖에 없는 무차별 대입 알고리즘은 주어진 문제에 대한 가능한 모든 솔루션을 확인하는 철저한 검색기술이다. 최적화나 가지치기 없이 모든 솔루션을 평가하는 순수한 접근 방식이기 때문에 무차별 대입 알고리즘이라고 하는 것이다. 즉 검색 대상이 적을때 주로 사용된다.

 

알고리즘 작동방식

브루트 포스 알고리즘은 주어진 문제에 대해 가능한 모든 솔루션을 생성하고 각 솔루션을 평가해 최적의 솔루션을 찾는 방식으로 작동된다. 예를 들어 4자리 숫자 비밀번호 크래킹을 시도한다면 4자리 숫자로 만들 수있는 모든 조합을 생성하고 올바른 비밀번호를 찾을때 까지 테스트 한다는 것이다.

 

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Brute Force 알고리즘 응용

 

1. 암호 크래킹: 무차별 대입 알고리즘은 일반적으로 가능한 모든 암호 조합을 생성하고 올바른 암호를 찾을 때까지 각각을 테스트하여 암호를 해독하는 데 사용된다.

2. 암호화: 무차별 대입 알고리즘을 사용하여 가능한 모든 키 조합을 생성하고 올바른 키를 찾을 때까지 각 조합을 테스트하여 암호화 코드를 해독할 수 있다.

3. 최적화 문제: 무차별 대입 알고리즘은 가능한 모든 솔루션을 생성하고 각 솔루션을 평가하여 최적의 솔루션을 찾아 최적화 문제를 해결하는 데 사용할 수 있다.

4. 게임 이론: 무차별 대입 알고리즘은 가능한 모든 게임 전략을 생성하고 각 전략을 평가하여 최적의 전략을 찾아 게임을 해결하는 데 사용할 수 있다.

 

 

알고리즘의 장단점

장점 : 단순성과 보편성, 다양한 문제에 적용할 수 있다.

단점 : 검색 공간이 큰 경우에는 시간 복잡도가 높아진다. 또한 무차별 대입 알고리즘은 경우에 따라 최적의 솔루션을 보장하지 않으며 계산 비용이 많이 들 수 있다.

 

무차별 대입 알고리즘을 구현하는 방법

1. [검색 공간 식별] : 문제에 대한 모든 가능한 솔루션 집합인 검색 공간을 확인하는 것이다.

2. [가능한 모든 솔루션 생성] :  검색 공간 내에서 가능한 모든 솔루션을 생성하는 하기,  루프 또는 재귀를 사용하여 수행할 수 있다.
3. [각 솔루션 평가] : 솔루션을 평가하여 품질을 결정하는 하기, 예를 들어 최적화 문제에서 점수가 가장 높은 솔루션이 최고로 간주된다는 것이다.
4. [최상의 솔루션 선택] :  평가된 솔루션 중에서 최상의 솔루션을 선택하기

 

 

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결론

 

무차별 대입 알고리즘은 최적화 문제, 암호 크래킹, 암호화 및 게임 이론을 해결하는 데 사용할 수 있는 강력한 기술이다. 일부 제한 사항이 있지만 전체 검색이 가능할 정도로 검색 공간이 작을 때 최적의 솔루션을 찾는 데 유용한 도구라는 것이다. 그러기 때문에 내가 앞으로 풀어야할 백준 알고리즘에서 가장 첫번째로 나온 알고리즘이 아닌가 싶다.