【算法】贪心算法解析:基本概念、策略证明与代码例题演示

news2024/11/22 9:05:02

文章目录

  • 1. 什么是贪心算法?
  • 2. 贪心算法的特点
  • 3. 例题(贪心策略)
    • ① 找零问题
    • ② 最小路径和
    • ③ 背包问题
  • 4. 贪心策略证明


1. 什么是贪心算法?

在学习贪心算法之前,一定要理解的是贪心策略

贪心策略是一种根据具体问题而定的策略:其由局部优先 -> 全局有限,解释如下

  1. 把解决问题的办法分为若干步;
  2. 解决每一步的时候,都选择目前看起来 “最优” 的解法
  3. 最后结果希望得到最优解

2. 贪心算法的特点

贪心算法的特点,可以先看下面的例题再来理解就很轻松了。

  1. 贪心策略提出

    • 贪心策略并没有 标准模板
    • 根据具体题目而提出具体的策略
  2. 贪心策略的正确性

    • 贪心策略得出的结果可能是错误的
    • 正确的贪心策略,需要由我们证明的

3. 例题(贪心策略)

① 找零问题

假设有50元,买了六元的东西,需要找零44元。你有以下序列的纸币[20,10,5,1](每张面值的纸币有无限多个),要求你用最少的纸币张数进行找零。

我们以贪心策略去思考这个问题:要尽可能的选面值大的纸币找零,即为贪心,则
46 = 20+20+5+1。

根据贪心算法最终选择了四张纸币,不难看出该选择就是最佳选择。

在这里插入图片描述

② 最小路径和

有下面一个矩阵,我们处于矩阵左上角,目的地为右下角,希望得到最小路径和。所走的方向只有→和↓两种方向。

在这里插入图片描述

根据贪心策略:因为题目要求最小路径和,则我们每次走当前看到的最小数值的位置,则如下图所示,最终路径和为 1+1+6+2+1=11。而最佳路径显然为1+3+1+1+1=7。

在这里插入图片描述

③ 背包问题

看下面的表格,有以下物品,分别有重量和价值两个指标(重量与价值成正相关),每个商品有无穷多个。
我们有一个 承重为10的背包,希望得到背包装的总价值最高的装法。

物品1物品2物品3
重量651
价值1291

由于这道题对我们装法的影响因素有两个,重量和价值,所以贪心策略可以分多种进行:

  1. 只看重量:为了获得更高价值的东西,我们需要尽可能多的物体,则选择重量更小的物品,则在背包承重范围内我们最终选择的总价为1+1+…+1(n=10)=10
  2. 只看价值:我们尽可能去选择价值高的物品,则最终价格为12+1+1+1+1=16
  3. 看单位重量价值:通过下面的计算,我们可以计算出每个物品的单位重量价值,则贪心策略为选择单位价值最高的物品,最后总价为12+1+1+1+1 = 16

在这里插入图片描述

但实际上,根据三种贪心策略得出的结果都不是最佳选择,最佳策略为,选两个重量为5的物品,总价值为18。


我们会发现,由贪心策略得出的结果,对于例二例三都是错误的,而例一找零问题是正确的,实际上,当我们将找零问题的数据进行改动,如需要找零36元,我们有以下面额的纸币[20, 18, 10, 5, 1],按照之前的贪心策略,最终结果为,一共4张纸币,而最佳策略为选择两张面额18的纸币,一共需两张。


4. 贪心策略证明

我们知道:正确的贪心策略,需要由我们证明的。

那么如何证明呢?
答:我们学习数学时所使用了解过的证明方法通通可行;直接证明、反证、数学归纳…

这里我们就来证明 为什么例一中的找零问题是正确的

在这里插入图片描述

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