贪心算法，用最简单的逻辑解决最复杂的问题

Posted 2021-04-25 银河系算法指南

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1.贪心算法

假设你去菜市场买菜，去了以后才发现菜市场只供应下面的四种食品了，但是告诉你说现在清仓大甩卖，所有商品一律1块钱一斤处理。如果你的购物篮只能携带3斤左右的商品的情况下，怎么选择才能保证买到的商品最划算呢？

食物名称	每斤/单价（原价）	剩余
牛肉	20元	4斤
蔬菜	3元	10斤
三文鱼	50元	2斤
西瓜	2元	20斤

考虑最划算，就是折扣最大的情况，我们只要挑原来单价最贵的就可以，你可以选择买下所有剩余的2斤的三文鱼，还可以再选择买1斤的牛肉，这时候你实际食物总价值为60元。尽管我想没有人会去菜市场按这种方式买菜，但是不可否认这是一种最符合要求的购买方式。

整个计算方式描述起来就是，首先计算每个物品的单价，其次永远选择单价最高的，如果单价最高的已经使用完了，则选择次高的，直到达到容量限制。这种每次都选择当前来看最佳的选择，而不管后面的选择的方式这就是贪心算法

贪心法(Greedy algorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择，从而希望导致结果是最好/优的算法。

2.动态规划的区别

与贪心算法比较类似的是动态规划算法，我们之前在讲LCS（最长公共子序列）的时候有讲过，这里我们举个例子来比较一下，假设有一个小偷，闯入一家商店中抢东西，他只能携带五公斤重量的商品，而这个商店中只有三样商品，他该如何选择呢？

商品名称	价值	重量
单反相机	12000元	3公斤
iPad	6000元	1公斤
笔记本电脑	10000元	2公斤

这个例子我们是否可以按照上面的单价算法来计算呢，我们可以尝试一下：

• 由于我们这边的限制条件是重量，因此我们先计算每个商品的每公斤实际价值。

• iPad每公斤有6000元 (按公斤计算Really?)

• 笔记本电脑是每公斤5000元

• 单反相机每公斤4000元

• 选择单价最高的，我们首先选择拿最高的iPad

• 选择拿单价次高的笔记本电脑，这时候总重量3公斤，

• 选择拿单反相机,因为超出了最大重量的限制无法完成。

但这是最优解吗？貌似不是，毕竟我们肉眼也可以看到单反+笔记本电脑的组合价值最高。因此上面的算法对于这种情况是无效的

这里的区别就是空闲率的问题，我们选择笔记本和IPad后，其实还有两公斤的闲置，没有使用。由于这里商品不能被拆分，空闲容量导致整体有效价值的降低，这就是算法中经典的0-1背包问。

向背包中填充物品，其中1和0代表了物品要么拿走，要么不拿。前面的选择会影响后面的选择，这种问题只能依赖动态规划的方式去解决。

本质上动态规划可以看做是一种穷举处理的方式，为的是保证结果最优，而贪心算法则是一种准确和效率之间的一种平衡选择。

3.霍夫曼编码

单纯讲概念虽然比较简单但是很难让人理解到底有啥用处。其实你可能每天都在接触到贪心算法的一些应用，比如说霍夫曼编码，这种编码被广泛的应用于数据压缩协议中。而数据压缩又是我们经常使用的，你看的图片jpeg, png，听的音乐mp3，压缩的文件zip,gzip,bzip等都有他的使用，另外上网使用的http协议中传输的数据很多也是通过这种编码方式压缩后才传输的。

接下来我们讲一下霍夫曼编码的原理，其实并没有想象的那么复杂。

3.1 霍夫曼编码的原理

在计算机中，每个字母至少占用一个字节的大小，也就是我们所说使用ASCII码来表示的方式，如果采用Unicode编码还要更大一些，但是每个字母之间出现的频率是不同的，有一些字母比如a，e出现的概率要远大于x,z出现的概率。下面是wiki上给出的字母频率表，可以看出差距其实还是挺大的。

霍夫曼编码就是利用频率不对等的情况，将每个字母的定长编码通过变长的方式实现，我们举一个例子就清楚了。

假设我们有个文本只包含a-f六个字母，每个字母定长编码如下，我们可以给他们都分配一个变长的编码，频率越高给的编码长度越短，这样总体来说编码的总的长度也会大幅度得到削减。

3.2 编码流程

霍夫曼编码的目的就是给出频率与编码的映射关系，得到上面的变长字符编码表，根据该表进行压缩处理，每次存储数据的时候不再使用定长的方式处理，而是通过查阅编码表进行字符和二进制的转换。如何才能构造出映射表呢？我们这里就需要使用到贪心算法来完成了啦。

在编码过程中我们的宗旨就是频率越高，编码长度越短，而频率越低则编码长度越长，这样从而实现总体的收益是最大的。霍夫曼编码通过树形结构来实现上面的目的，通过一步步的形成子树求解当前最优解，最终形成全局最优解。的具体流程如下：

• 1. 获得每个字符和频率的数据

• 2. 将该数据放入一个按照频率进行排序的优先队列（优先队列可以看做是一种自动帮您维持优先顺序的列表结构，提供取最小值的操作）

• 3. 每次从队列中取两个最小频率元素进行合并，合并后结果重新放入优先队列中 

• 4. 再次选择两个最小频率元素进行合并，重复上面的流程

• 5. 直到队列中只剩下一个元素后形成的结果即可导出为编码表。

举个例子，假设我们读取的文件，并扫描整个的文件获得其频率信息如下面所示，每个字符以及对应的频率都标记在节点上。

首先选择最小的两个元素，分别是对应频率为5000次的f和频率为9000次的e，注意我们总是将数值较小的放置在左边，合并的过程就是选择最小的两个元素，求和形成一个根节点，重新放置到优先队列中，队列自动执行排序后存入指定的位置。

再次选择两个最小的元素分别是b节点和c节点，这两个节点同样执行上面的逻辑后整个的结果集合如下：

重复执行上面的处理逻辑，直到队列中值取完，无法再进行合并，也就是只有一个元素。

这时候仅有一个树形结构，整个合并阶段完成，之后进入标记阶段，其实并非真正的标记，我们只是对于树形的一种遍历，假如一颗树中左子树节点为当前节点的值+0，右子树结点为当前值+1，通过这种方式，最终得到整个的编码表。

霍夫曼编码的原理和实现都并不复杂，其核心就是利用贪心算法来完成子问题的拆解，每个子问题都选择当前最优解来处理，最终一步步的合并成为全局的最优解。其他的针对贪心算法的典型应用还包括：

• 最小生成树问题，其中包含的Prim和Kruskal算法都是一种典型的贪心算法

• 最短路径问题,比如Dijkstra算法 （图算法，也是一个很酷的主题）

• 一些任务调度，资源调度算法中也有使用贪心算法实现资源的分配。

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