贪心算法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了贪心算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
贪心算法概念
根据局部最优解得到问题的整体最优解或整体最优解的近似解:只根据当前已有信息做当前最优选择(且选择了就不能改变)
能利用贪心算法解决的问题有两个特性
1.贪心选择
原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优选择得到
2.最优子结构
问题的最优解包含其子问题的最优解,比如:北京-广州的最短路径问题(必须经过上海),则北京-上海、上海-广州的最短路径是问题的子问题,这个问题的最优解就必须考虑子问题北京-上海、上海-广州的最短路径的最优解
使用贪心算法的步骤
1.贪心策略
确定贪心策略:选择当前看上去最优的方案
2.局部最优解
根据贪心策略,一步一步得到局部最优解
3.整体最优解
把所有的局部最优解合成原问题的最优解
简单例子1——最优装载问题
问题描述:海盗船载重为C,每件宝贝的重量为wi,海盗如何把尽可能多的宝贝装上海盗船?
贪心策略:每次选当前重量最轻的宝贝放上海盗船
算法设计:1.对宝贝重量进行排序;sort()函数接收2个参数或者3个参数,可对数组或者vector排序,2个参数分别为首指针和尾后指针,第3个参数可以是一个谓词,头文件<algorithm>
2.按照贪心策略每次选当前最轻的宝贝,直到海盗船装不下,设置计数器,最后计数器的值就是最后装入海盗船的宝贝数量
简单例子2——可分割的背包问题
问题描述:背包载重为m,山洞中有n个宝贝,每个宝贝的重量为wi,价值为vi,单个宝贝可以分割,盗贼如何选择能使盗取的价值最大?
贪心算法:因为单个宝贝可以分割,所以可以引入性价比,每次选当前性价比最高的宝贝放入背包
算法设计:1.定义一个结构体,包含宝贝的重量、价值、性价比
2.按照贪心策略每次选当前性价比最高的宝贝,直到背包装不下完整宝贝,此时,将性价比最高的那个宝贝进行分割,装入分割宝贝,使背包刚好装满
简单例子3——会议安排问题
问题描述:如何在有限的时间内召开尽可能多的会议?
贪心算法:因为最早开始时间+持续时间最短=最早结束时间,所以每次选当前来看结束时间最早且不会与已有会议相冲突的会议
算法设计:1.定义一个结构体,包含会议的开始时间、结束时间
2.对会议按结束时间排序
3.按照贪心策略一步一步地选择会议,每安排上一个会议,便用变量last记录这个会议结束时间,下一次选择的会议的开始时间必须大于等于last
以上是关于贪心算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章