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id: ALGO-RAND-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [algorithm, math, randomized-algorithms, probability, monte-carlo, las-vegas, [[Complexity-Theory|Complexity-Theory]]]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Randomized Algorithms (확률적 알고리즘)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "완벽한 정답을 위한 끝없는 계산보다, '적당한 무작위성'을 가미하여 기하급수적인 연산 속도와 충분히 훌륭한 해답을 쟁취하라" — 알고리즘의 동작 과정에 무작위성(Randomness)을 도입하여, 평균적으로 우수한 성능을 내거나 매우 복잡한 문제를 효율적으로 해결하는 방법론.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Stochastic Exploration and Error Probability [[Management|Management]]" — 모든 경우의 수를 따지는 대신 무작위 샘플링을 통해 정답에 근접하고(Monte Carlo), 혹은 항상 정답을 내놓되 실행 시간을 확률적으로 단축하는(Las Vegas) 패턴.
- **주요 알고리즘 분류:**
    - **Las Vegas Algorithms:** 항상 정확한 정답을 내놓지만, 실행 시간이 확률 변수임 (예: Randomized QuickSort).
    - **Monte Carlo Algorithms:** 정해진 시간 내에 실행되지만, 결과에 미세한 오차 가능성이 있음 (예: MCTS).
- **의의:** 결정론적(Deterministic) 알고리즘으로는 풀기 어려운 거대 규모의 데이터셋이나 복잡한 최적화 문제에서 '실용적인 효율성'을 보장하는 핵심 도구.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 무작위성은 '운'에 의존한다는 고정관념을 깨고, 이제는 알고리즘 설계에서 최악의 경우(Worst-case)를 방지하고 평균적인 성능을 극대화하기 위한 가장 정교한 수학적 장치로 평가됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 경로 탐색([[Search|Search]])이나 대규모 문서 샘플링 시, 연산 자원을 아끼면서도 대표성 있는 결과를 얻기 위해 다양한 확률적 알고리즘 기법을 적용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS|Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS]], [[Probability-Theory-Foundations|Probability-Theory-Foundations]], [[Optimization-Algorithms|Optimization-Algorithms]], [[Ranking-Algorithms|Ranking-Algorithms]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Randomized-Algorithms.md
