貪心演算法入門

2021-09-25 21:48:05 字數 755 閱讀 7902

什麼是貪心呢?

貪心演算法(又稱貪婪演算法)是指,在對問題求解時,總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說,不從整體最優上加以考慮,他所做出的是在某種意義上的區域性最優解。

貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解,關鍵是貪心策略的選擇,選擇的貪心策略必須具備無後效性,即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態,只與當前狀態有關。

貪心的基本要素

貪心選擇:

貪心選擇是指所求問題的整體最優解可以通過一系列區域性最優的選擇,即貪心選擇來達到。這是貪心演算法可行的第乙個基本要素,也是貪心演算法與動態規劃演算法的主要區別。貪心選擇是採用從頂向下、以迭代的方法做出相繼選擇,每做一次貪心選擇就將所求問題簡化為乙個規模更小的子問題。對於乙個具體問題,要確定它是否具有貪心選擇的性質,我們必須證明每一步所作的貪心選擇最終能得到問題的最優解。通常可以首先證明問題的乙個整體最優解,是從貪心選擇開始的,而且作了貪心選擇後,原問題簡化為乙個規模更小的類似子問題。然後,用數學歸納法證明,通過每一步貪心選擇,最終可得到問題的乙個整體最優解。

最優子結構:

當乙個問題的最優解包含其子問題的最優解時,稱此問題具有最優子結構性質。運用貪心策略在每一次轉化時都取得了最優解。問題的最優子結構性質是該問題可用貪心演算法或動態規劃演算法求解的關鍵特徵。貪心演算法的每一次操作都對結果產生直接影響,而動態規劃則不是。貪心演算法對每個子問題的解決方案都做出選擇,不能回退;動態規劃則會根據以前的選擇結果對當前進行選擇,有回退功能。動態規劃主要運用於二維或三維問題,而貪心一般是一維問題

貪心演算法入門

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總結 貪心演算法 貪心演算法入門總結

英語 greedy algorithm,又稱貪婪演算法,是一種在每一步選擇中都採取在當前狀態下最好或最優 即最有利 的選擇,從而希望導致結果是最好或最優的演算法。比如在旅行推銷員問題中,如果旅行員每次都選擇最近的城市,那這就是一種貪心演算法。貪心演算法在有最優子結構的問題中尤為有效。最優子結構的意思...

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