数据结构与算法简记--贪心算法

贪心算法


贪心算法问题解决步骤

  1. 第一步,当我们看到这类问题的时候,首先要联想到贪心算法:针对一组数据,我们定义了限制值和期望值,希望从中选出几个数据,在满足限制值的情况下,期望值最大。
  2. 第二步,我们尝试看下这个问题是否可以用贪心算法解决:每次选择当前情况下,在对限制值同等贡献量的情况下,对期望值贡献最大的数据。
  3. 第三步,我们举几个例子看下贪心算法产生的结果是否是最优的

贪心算法实战分析

  • 分糖果:有 m 个糖果和 n 个孩子。要把糖果分给这些孩子吃,但是糖果少,孩子多(m<n),所以糖果只能分配给一部分孩子。每个糖果的大小不等,这 m 个糖果的大小分别是 s1,s2,s3,……,sm。除此之外,每个孩子对糖果大小的需求也是不一样的,只有糖果的大小大于等于孩子的对糖果大小的需求的时候,孩子才得到满足。假设这 n 个孩子对糖果大小的需求分别是 g1,g2,g3,……,gn。我的问题是,如何分配糖果,能尽可能满足最多数量的孩子
    1. 选出几个孩子,在满足其糖果大小需求的情况下,满足的孩子最多。
    2. 每次选择对糖果大小需求最小的孩子,给他最小的不小于其需求大小的糖果,直到不再有满足。
  • 钱币找零:假设我们有 1 元、2 元、5 元、10 元、20 元、50 元、100 元这些面额的纸币,它们的张数分别是 c1、c2、c5、c10、c20、c50、c100。用这些钱来支付 K 元,最少要用多少张纸币呢
    1. 选择几个纸币,满足总额K元,使用最少纸币。
    2. 初始总额为K,每次选择最大面值但不超过剩余总额的纸币,总额K减去此面值,再次选择,直到总额减至0。
  • 区间覆盖:假设我们有 n 个区间,区间的起始端点和结束端点分别是 [l1, r1],[l2, r2],[l3, r3],……,[ln, rn]。我们从这 n 个区间中选出一部分区间,这部分区间满足两两不相交(端点相交的情况不算相交),最多能选出多少个区间呢
    1. 选择几个区间,满足两两不相交,区间最多。
    2. 每次选择满足起点不与前区间相交,终点最小的区间,直到不再有满足。
  • 最小数字:在一个非负整数 a 中,我们希望从中移除 k 个数字,让剩下的数字值最小,如何选择移除哪 k 个数字呢?
    1. 选择几个数字,满足移除后,剩下数字值最小。
    2. 依次遍历每位数字,每次选择第一个大于下一位的数字,将其移除,循环k次。
  • 等待最短:假设有 n 个人等待被服务,但是服务窗口只有一个,每个人需要被服务的时间长度是不同的,如何安排被服务的先后顺序,才能让这 n 个人总的等待时间最短?
    1. 选择n个人,按照一定的顺序,满足等待总时间最短
    2. 每次选择服务时间最短的人优先服务,直到服务完成。
  • 压缩算法:霍夫曼编码

    • 假设我有一个包含 1000 个字符的文件,每个字符占 1 个 byte(1byte=8bits)。
    • 假设我们通过统计分析发现,这 1000 个字符中只包含 6 种不同字符,假设它们分别是 a、b、c、d、e、f。
    • 假设这 6 个字符出现的频率从高到低依次是 a、b、c、d、e、f。我们把它们编码下面这个样子,任何一个字符的编码都不是另一个的前缀,在解压缩的时候,我们每次会读取尽可能长的可解压的二进制串,所以在解压缩的时候也不会歧义。经过这种编码压缩之后,这 1000 个字符只需要 2100bits 就可以了。
    • 编码方法
      • 我们把每个字符看作一个节点,并且辅带着把频率放到优先级队列中。
      • 我们从队列中取出频率最小的两个节点 A、B,然后新建一个节点 C,把频率设置为两个节点的频率之和,并把这个新节点 C 作为节点 A、B 的父节点。
      • 最后再把 C 节点放入到优先级队列中。重复这个过程,直到队列中没有数据。
      • 给每一条边加上画一个权值,指向左子节点的边我们统统标记为 0,指向右子节点的边,我们统统标记为 1。
      • 从根节点到叶节点的路径就是叶节点对应字符的霍夫曼编码。
  1.                              

原文地址:https://www.cnblogs.com/wod-Y/p/12095852.html

时间: 2024-10-07 05:32:04

数据结构与算法简记--贪心算法的相关文章

五大算法思想—贪心算法

贪心法理解 贪心法在解决问题的策略上目光短浅,只根据当前已有的信息就做出选择,而且一旦做出了选择,不管将来有什么结果,这个选择都不会改变.换言之,贪心法并不是从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优. 一句话:不求最优,只求可行解. 判断贪心法 对于一个具体的问题,怎么知道是否可用贪心算法解此问题,以及能否得到问题的最优解? 我们可以根据贪心法的2个重要的性质去证明:贪心选择性质和最优子结构性质. 1.贪心选择性质 什么叫贪心选择?从字义上就是贪心也就是目光短线,贪图眼前利益,在

算法导论--贪心算法与动态规划(活动选择问题)

活动选择问题 有一个教室,而当天有多个活动,活动时间表如下:找出最大兼容活动集!活动已按结束时间升序排序. 动态规划 采用动态规划需要满足两个条件:1.最优子结构2.子问题重叠 令Sij表示在ai结束后和aj开始前活动的集合,假定Aij为活动集合Sij的最大兼容子集,其中包含活动ak.问题变成求Sik与Skj最大兼容活动子集Aik与Akjz.我们用c[i,j]表示Sij的最优解的大小. 则c[i,j] = c[i,k]+c[k,j]+1;最后我们需要遍历所有可能的k值,找出最大的一个划分作为c[

数据结构与算法之贪心算法 C++实现

1.基本思路:从问题的某一个初始解触发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的求得更好的解.当达到算法中某一步不能再继续前进时,就停止算法,给出近似值.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择. 存在的问题: 1.不能保证最后的解是最优的: 2.不能用来求最大或最小解的问题: 3.只能求满足某些约束条件的可行解的范围. 实现过程: 从问题的某一初始解出发: while (能朝给定总目标前进一步) { 利用可行的决策,求出可行解的一个解元素: } 由所有解元素组合成

五大常用算法之三贪心算法

贪心算法 贪心算法简介: 贪心算法是指:在每一步求解的步骤中,它要求"贪婪"的选择最佳操作,并希望通过一系列的最优选择,能够产生一个问题的(全局的)最优解. 贪心算法每一步必须满足一下条件: 1.可行的:即它必须满足问题的约束. 2.局部最优:他是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择. 3.不可取消:即选择一旦做出,在算法的后面步骤就不可改变了. 贪心算法案例: 1.活动选择问题  这是<算法导论>上的例子,也是一个非常经典的问题.有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a

算法导论----贪心算法,删除k个数,使剩下的数字最小

先贴问题: 1个n位正整数a,删去其中的k位,得到一个新的正整数b,设计一个贪心算法,对给定的a和k得到最小的b: 一.我的想法:先看例子:a=5476579228:去掉4位,则位数n=10,k=4,要求的最小数字b是n-k=6位的: 1.先找最高位的数,因为是6位数字,所以最高位不可能在后5位上取到(因为数字的相对顺序是不能改变的,假设如果取了后五位中倒数第5位的7,则所求的b就不可能是6位的了,最多也就是4位的79228)理解这点很重要!所以问题变成从第1位到第k+1(n-(n-k-1))取

[算法导论]贪心算法(greedy algorithm)

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4611544.html 贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择.也就是说,它总是做出局部最优的选择,寄希望(证明)这样的选择能够导致全局最优解. 贪心算法和动态规划都依赖于最优子结构,也就是一个问题的最优解包含其子问题的最优解.不同的是,动态规划通常需要求解每一个子问题,通过对所有子问题的求解得到最终问题的解.而贪心算法寄希望于通过贪心选择来改进最优子结构,使得每次选择后只留下一个子问题,大大简化了问题

【经典算法】贪心算法

贪心算法分阶段工作.在每一个阶段,可以认为所做的决定是好的,而不考虑将来的后果.一般来说,这意味着选择的是某个局部最优.这种“眼下能够拿到的就拿”的策略是这类算法名称的来源.当算法终止时,我们希望局部最优就是全局最优.如果真是这样的话,那么算法就是正确的:否则,算法得到的是一个次最优解.如果不要求绝对的最佳答案,那么有时用简单的贪心算法生成近似答案,而不是使用一般来说产生准确答案所需要的复杂算法. 可以根据如下步骤来设计贪心算法: 1. 将优化问题转化成这样的一个问题,即像做出选择,再解决剩下的

简单理解算法篇--贪心算法

贪心算法是什么意思?举个例子就很清楚了:现在你有一个能装4斤苹果的袋子,苹果有两种,一种3斤一个,一种2斤一个,怎么装才能得到最多苹果?当然我们人考虑的话当然是拿两个2斤的苹果,就刚好装满了,但是如果按贪心算法拿的话,首先就要把最重的苹果拿下(是不是很符合贪心两个字?),但并没有得到最多苹果. 贪心算法保证了局部最优,但并不能保证得到最优解. 什么时候用贪心法?满足下面两个条件 1.       具有最优子结构 2.       贪心选择性 第1点跟动态规划的条件一样,其实贪心跟动态规划一样,都

基本算法之贪心算法

看了刘汝佳大牛的黑书果然很有体会,虽然很难,但是真的题题经典,一定要坚持坐下去,下面我们来说说贪心法 贪心算法即是每次选择局部最优策略进行实施,而不去考虑对今后的影响.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 下面来看一个题目: POJ1042 钓鱼(黑书) 链接:http://poj.org/problem?id=1042 贪心:为了不讨论在路上花费的时间,可以枚举到过的湖:比如: