贪婪法——————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,主要介绍了贪婪法——————贪心算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
华信清明节放假。所以不用去上课。而我又不想出去,所以就用了一点时间去研究算法。
我今天開始看王晓华写的《算法的乐趣》,把它当做教材。
看到贪心算法,由于大一的时候C语言没学好,所以作者写的C实现代码不是看得非常懂。可是基本思想还是可以掌握的。
接下来我总结一下我今天学到的贪心算法:
贪心算法是寻找最优解问题的经常用法。
基本思想是分三个步骤:
1.建立对问题精确描写叙述的数学模型,包货定义最优解的模型。
2.将问题分成一系列的子问题。同一时候定义子问题的最优解结构。
3.应用贪心算法原则能够确定每一个子问题的局部最优解。并依据最优解模型,用子问题的局部最优解堆叠出全局最优解。
然后我用java实现了书上贪婪法的样例:0-1背包问题
这是贪婪法的一个经典案例。有N件物品和一个承重C的背包,每件物品重量wi,价值pi,求解将那几件物品放入背包价值最大而又不超过负重。
书上举了一个样例:物品重量{35,30,60,50,40,10,25}
物品价值{10,40,30,50,35,40,30}
策略一:取最小重量的包负重140,价值155
策略二:取最大价值的包负重130。价值165
策略三:取价值密度最大的包负重150,价值170
然后作者给了C语言的策略一的实现方法。
我不太看得懂C,可是我看了几次作者的思想。自己渐渐也有点思路了。
于是我就用java自己实现了贪心算法,当中策略三这里卡了有半个小时了。原因是算法出了问题。
算法这一块还是有一定难度的,特别考验逻辑思维。
我认为一个算法仅仅要知道了思想,接下来实现的话。不管用C还是用java,都是一样的。《数学之美》作者吴军提到过文字仅仅是一种载体,本质是要传达一种信息思想。中文、英文甚至是机器语言都是一样的,当中不一样的仅仅是编码方式的不同而已。
接下来是我实现的代码,代码这一块,小小的算法也搞了我两个多小时。理清的逻辑。思路就清晰了。
当中遇到最大的问题是:我再取价值密度最大的物品的时候,最后一个价值密度最大的物品加上后就超出了负重。所以跳出了循环,死活加不上那个35负重的包。那里就卡了我将近半个小时。另一个地方卡了我20分钟,就是float转型的问题,我要定义一个float型的价值密度数据。然后比較,还要又一次创建一个比較函数。还要再运行逻辑语句的时候强转,还好我思路比較清晰,不然就晕头转向,解决不了问题了。
哈哈,我自己攻克了不少问题,看来我还是挺聪明的嘛
好了不废话了。以下是我的測试图:
上面那一张是由測试输出的图,以下的是没有的:
这也是我头一次听说价值密度这个概念。。。。。。
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以下是我用java实现的代码:
分为三个类:先是主类
package 贪心算法; import java.util.ArrayList; import java.util.Vector; public class Greedy { //有7个包:重量{35,30,60,50,40,10,25} //7个包的:价值{10,40,30,50,35,40,30} public static int[] strWeight = {35,30,60,50,40,10,25}; public static int[] strValue = {10,40,30,50,35,40,30}; public static void main(String[] args) { Greedy gd = new Greedy(); gd.initGreedy(); } public void initGreedy(){ Choice.minWeight(); Choice.maxValue(); Choice.maxValueOFWeight(); } }算法实现类:
package 贪心算法; import java.util.ArrayList; import javax.swing.plaf.synth.SynthSpinnerUI; public class Choice { public static final int biggestWeight = 150; public static void minWeight(){//选择重量最少的包 int weight = 0; int value = 0; ArrayList weightList = new ArrayList(); ArrayList valueList = new ArrayList(); for(int i=0;i<Greedy.strValue.length;i++){ weightList.add(Greedy.strWeight[i]); valueList.add(Greedy.strValue[i]); } while(true){ int index = Tool.getMix(weightList); //推断总重量小于150且加后的重量小于150 if( weight<=biggestWeight&&(weight+(int)weightList.get(index))<=biggestWeight ){ weight = weight + (int)weightList.get(index); value = value + (int)valueList.get(index); weightList.remove(index); valueList.remove(index); }else{ break; } } System.out.println("贪心算法策略一:取最小重量的包:"); System.out.println("能够载重:"+weight); System.out.println("价值:"+value); } public static void maxValue(){//选择价值最大的包 int weight = 0; int value = 0; ArrayList weightList = new ArrayList(); ArrayList valueList = new ArrayList(); for(int i=0;i<Greedy.strValue.length;i++){ weightList.add(Greedy.strWeight[i]); valueList.add(Greedy.strValue[i]); } while(true){ int index = Tool.getMax(valueList); if( weight<=biggestWeight && ((int)weightList.get(index)+weight)<=biggestWeight ){ weight = weight + (int)weightList.get(index); value = value + (int)valueList.get(index); weightList.remove(index); valueList.remove(index); }else{ break; } } System.out.println("贪心算法策略二:取最大价值的包"); System.out.println("能够载重:"+weight); System.out.println("价值:"+value); } public static void maxValueOFWeight(){//选择价值密度最大的包 int weight = 0; int value = 0; ArrayList weightList = new ArrayList(); ArrayList valueList = new ArrayList(); ArrayList theMaxValueOfWeight = new ArrayList(); for(int i=0;i<Greedy.strValue.length;i++){ weightList.add((float)Greedy.strWeight[i]); valueList.add((float)Greedy.strValue[i]); float v = (float)valueList.get(i)/(float)weightList.get(i); theMaxValueOfWeight.add(v); weightList.set(i, (int)Greedy.strWeight[i]); valueList.set(i, (int)Greedy.strValue[i]); } while(true){ int index = Tool.getfloatListMax(theMaxValueOfWeight); // System.out.print("{"); // for(int i=0;i<theMaxValueOfWeight.size();i++){ // System.out.print(theMaxValueOfWeight.get(i)+":"+weightList.get(i)+" "); // } // System.out.print("}"); // System.out.println(index); if( weight<=biggestWeight && (weight+(int)weightList.get(index))<=biggestWeight ){ weight = (int)(weight + (int)weightList.get(index)); value = (int)(value + (int)valueList.get(index)); weightList.remove(index); valueList.remove(index); theMaxValueOfWeight.remove(index); }else{ break; } } for(int i=0;i<theMaxValueOfWeight.size();i++){ if( weight<=biggestWeight && weight+(int)weightList.get(i)<=biggestWeight ){ weight = (int)(weight + (int)weightList.get(i)); value = (int)(value + (int)valueList.get(i)); weightList.remove(i); valueList.remove(i); theMaxValueOfWeight.remove(i); } } System.out.println("贪心算法策略三:取价值密度最大的包"); System.out.println("能够载重:"+weight); System.out.println("价值:"+value); } }
最后一个是工具类:
package 贪心算法; import java.util.ArrayList; public class Tool { public static int getMix(ArrayList list){//获取队列中的最小值 int index = 0; for(int i=0;i<list.size();i++){ if( (int)list.get(i)<(int)list.get(index) ){ index = i; } } return index; } public static int getMax(ArrayList list){//获取队列中的最大值 int index = 0; for(int i=0;i<list.size();i++){ if( (int)list.get(i)>(int)list.get(index) ){ index = i; } } return index; } public static int getfloatListMax(ArrayList list){//获取队列中的最大值 int index = 0; for(int i=0;i<list.size();i++){ if( (float)list.get(i)>(float)list.get(index) ){ index = i; } } return index; } }
一步一个脚印,慢慢来。
以上是关于贪婪法——————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