贪心算法理解 |
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贪心算法,是寻找最优解问题的常用方法,这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤,但每个步骤都应用贪心原则,选取当前状态下最好/最优的选择(局部最有利的选择),并以此希望最后堆叠出的结果也是最好/最优的解。他只是想要眼前看到最好的那个,看不到长远的东西,也不为最终的结果和将来着想,贪图眼前的利益最大化,走一步看一步。 贪婪法的基本步骤: 步骤1:从某个初始解出发; 步骤2:采用迭代的过程,当可以向目标前进一步时,就根据局部最优策略,得到一部分解,缩小问题规模; 步骤3:将所有解综合起来。 经典例子:找零钱问题 假设你开了间小店,不能电子支付,钱柜里的货币只有 25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币,如果你是售货员且要找给客户 41 分钱的硬币,如何安排才能找给客人的钱既正确且硬币的个数又最少? 这里需要明确的几个点: 1.货币只有 25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币; 2.找给客户 41 分钱的硬币; 3.硬币最少化 贪心算法解决方案: 找给顾客sum_money=41分钱,可选择的是25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币。能找25分的,不找10分的原则,初次先找给顾客25分;还差顾客sum_money=41-25=16。然后从25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币选取局部最优的给顾客,也就是选10分的,此时sum_money=16-10=6。重复迭代过程,还需要sum_money=6-5=1,sum_money=1-1=0。至此,顾客收到零钱,交易结束;此时41分,分成了1个25,1个10,1个5,1个1,共四枚硬币。 |
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