「码趣分享」贪心算法Greedy Algorithm

Posted 2021-04-25 码趣青少儿编程教育

今天的码趣小课堂给大家带来的分享是 

贪心算法

Greedy Algorithm

贪心算法：一种渐进式的解决问题的算法，永远选取局部最优的解决方法。

此算法专门用来解决优化问题。

而能通过贪心算法解决的优化问题必须拥有以下特点：通过局部最优的选择方式，我们确保可以得到整体最优的解决方案（某些问题通过贪心算法无法保证其可行性）。

对于所有可以用贪心算法解决的问题而言，使用贪心算法来解决这个问题就是最优、最高效的选择。

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我们先来看一些贪心算法的例子

克鲁斯卡尔算法

普里姆算法

迪杰斯特拉最短路径

哈夫曼编码

贪心算法有时用来求得一些急需优化的困难问题的近似值。以旅行商问题为例：贪心算法会在每一次选择下一个城市时，选择与当前城市最近的城市作为目标来作为解决方案。这样的解决方式并不一定是最优的解决方式，但可以作为最优方案的近似值。

了解了贪心算法

那么，现在让我们学习一下

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贪心算法如何解决简单的活动选择问题

假设：你得到了n个活动的开始与结束时间，并且你将为某个人安排尽可能多的活动（假设同一时间只能参与一个活动）。

例 1 : 假设有3个活动以结束时间排序

     start[]  =  {10, 12, 20};

     finish[] =  {20, 25, 30};

那么这个人最多可以参加2个活动，而这两个活动的序号为{0, 2}

 例 2 : 假设有6个活动以结束时间排序

     start[]  =  {1, 3, 0, 5, 8, 5};

     finish[] =  {2, 4, 6, 7, 9, 9};

那么这个人最多可以参加4个活动，而这两个活动的序号为{0, 1, 3, 4}

总结

1. 将活动以结束时间来排序

2. 从排列中选择第一个活动并打印它

3. 下一个选择的活动的开始时间，大于或等于上一个活动的结束时间则打印它

4. 以同样的方式处理余下的活动

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 那么如何通过Python来实现排序呢？

定义

n --> 活动数量

s[]--> 开始时间序列

f[] --> 结束时间序列 

序列已经按结束时间排序

def printMaxActivities(s , f ):

    n = len(f)

    print "The following activities are selected"

 

    # The first activity is always selected

    i = 0

    print i,

 

    # Consider rest of the activities

    for j in range(n):

 

        # If this activity has start time greater than

        # or equal to the finish time of previously

        # selected activity, then select it

        if s[j] >= f[i]:

            print j,

            i = j

 

# Driver program to test above function

s = [1 , 3 , 0 , 5 , 8 , 5]

f = [2 , 4 , 6 , 7 , 9 , 9]

printMaxActivities(s , f)

最后输出是

The following activities are selected

0 1 3 4

贪心算法是不是很实用？

如果你学会了，

也可以用这个算法对身边疑难问题进行解答，

说不定可以解决困扰你许久的难题呦！

贪心算法只是计算机思维中

会运用到的一个通用技能

学习算法

不仅可以锻炼逻辑思维能力

还能帮你快速解决生活中遇到的困难

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