이진 탐색 + 그리디 전략으로 LeetCode 2616번 문제 '최대 쌍 차이 최소화' 해결

핵심 기술: 이 콘텐츠는 LeetCode 2616번 문제인 'Minimize the Maximum Difference of Pairs'를 해결하기 위해 이진 탐색(Binary Search)과 그리디(Greedy) 알고리즘을 결합하는 전략을 심도 있게 분석합니다. "최소화 최대화" 문제 유형에 대한 효과적인 접근 방식을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 정의: 주어진 정수 배열 nums와 쌍을 이룰 개수 p가 주어졌을 때, p개의 disjoint 쌍을 선택하여 모든 쌍의 최대 절대 차이를 최소화하는 것을 목표로 합니다.
* 해결 전략: "최소화 최대화" 문제이므로, 가능한 최대 차이 값에 대해 이진 탐색을 적용합니다.
* 정렬의 중요성: 그리디 선택을 위해 입력 배열 nums를 먼저 정렬합니다.
* 이진 탐색 범위: 탐색 범위는 0부터 배열의 최대값과 최소값의 차이까지로 설정합니다.
* 검증 함수 (numPairs / countPairs): 특정 maxDiff 값이 주어졌을 때, 해당 maxDiff 이하의 차이를 갖는 쌍을 최대 몇 개 만들 수 있는지 그리디하게 계산합니다. 인접한 요소 간의 차이가 maxDiff 이하이면 쌍을 만들고 다음 요소로 건너뜁니다.
* 그리디 선택: 검증 함수 내에서는 정렬된 배열에서 인접한 두 요소의 차이가 maxDiff 이하일 때, 해당 쌍을 형성하고 쌍의 개수를 증가시키며, 다음 탐색은 해당 쌍의 두 번째 요소 다음부터 시작합니다.
* 이진 탐색 로직: 검증 함수가 p개 이상의 쌍을 만들 수 있다면, 더 작은 maxDiff를 탐색하기 위해 탐색 범위를 줄이고, 그렇지 않다면 더 큰 maxDiff를 탐색합니다.
* 구현 언어: C++, JavaScript, Python 코드가 모두 제공됩니다.

개발 임팩트: 이진 탐색과 그리디 알고리즘의 조합을 통해 복잡한 최적화 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 배울 수 있습니다. 알고리즘적 사고력을 향상시키고 실제 코딩 테스트 환경에서 유사한 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (본문에서 특정 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 전문적이고 교육적인 톤으로, 알고리즘 문제 해결 과정을 단계별로 명확하게 설명합니다.