1.3.1 貪心演算法
以下的貪心演算法展示了如何找到凸包上的每個點：
刪除p中的最低點low——low必須在凸包上。
垂直畫一條穿過點low的直線，將剩餘的n－1個點分別和點low連線，以垂直直線右側的點的夾角為正值降序排列，夾角的範圍是從90皛－90啊n-2是最右側的點，而p0是最左側的點。圖1-3中顯示了垂直線以及每個點與其的夾角。
以這個順序組成的點集為基礎，在剩餘的點中選擇可以組成凸包的點——從p1開始，將每個點嘗試加至這個點集的尾部，如果這個點集的最後三個點組成的兩條線段向左拐，那麼就需要移除這個錯誤的點。
在訪問完所有的點之後，就得到了乙個凸包，如圖1-3所示。
圖1-3：使用貪心演算法得到的凸包
演算法 貪心演算法
把乙個複雜問題分解為一系列較為簡單的區域性最優選擇，每乙個選擇都是對當前解的乙個擴充套件，知道獲得問題的完整解。在解決問題的策略上目光短淺，只根據當前已有的資訊做出選擇，而且一旦做出了選擇，不管將來有什麼結果這個選擇都不會改變。換言之，貪心法並不是從整體最優考慮，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域...
演算法 貪心演算法
集合覆蓋問題 旅行商問題等都屬於np完全問題，在數學領域上並沒有快速得到最優解的方案，非常適合用貪婪演算法。判斷方法 1.元素較少時，一般執行速度很快，但隨著元素數量增多，速度會變得非常慢 2.涉及到需要計算比較 所有的組合 情況的通常是np完全問題 3.無法分割成小問題，必須考慮各種可能的情況。這...
演算法 貪心演算法
貪心演算法，又稱貪婪演算法 greedy algorithm 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，不從整體最優解出發來考慮，它所做出的僅是在某種意義上的區域性最優解。貪婪演算法是一種分階段的工作，在每乙個階段，可以認為所做決定是最好的，而不考慮將來的後果。這種 眼下能夠拿到...