완전탐색문제를 효율적으로 푸는 방법

완전탐색 문제를 효율적으로 푸는 방법에는 몇 가지 접근 방식

1. 가지치기(pruning):
   모든 경우를 탐색하는 대신,
   불필요한 경우를 미리 배제하는 방법입
   예를 들어,
   어떤 조건을 만족하지 않는 경우에는
   더 이상 탐색하지 않도록 함

2. 동적 프로그래밍(Dynamic Programming):
   문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 해결하고,
   그 결과를 저장하여 중복 계산을 줄이는 방법
   완전탐색이 필요한 경우에도 중복된 계산을 피할 수 있어 효율적

3. 비트마스크(Bitmasking): 집합을 비트로 표현하여 상태를 관리하는 방법입니다. 이를 통해 조합이나 순열을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

4. 메모이제이션(Memoization):
   재귀적으로 문제를 해결할 때,
   이미 계산한 결과를 저장하여
   같은 계산을 반복하지 않도록 하는 기법

5. 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm):
   문제의 특성상 현재 최적의 선택이 전체 최적해로 이어지는 경우,
   매 단계에서 최선의 선택을 하는 방법

6. 우선순위 큐(Priority Queue):
   특정 조건을 만족하는 경우를 우선적으로 탐색할 수 있도록 하는
   자료구조를 활용하는 것