计算机算法设计与分析ppt1第4章课件.ppt

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1、第4章贪心算法1学习要点理解贪心算法的概念。掌握贪心算法的基本要素（1）最优子结构性质（2）贪心选择性质理解贪心算法与动态规划算法的差异理解贪心算法的一般理论通过应用范例学习贪心设计策略。（1）活动安排问题；（2）最优装载问题；（3）哈夫曼编码；（4）单源最短路径；（5）最小生成树；（6）多机调度问题。2硬币找零－找出的硬币数最少1、4种硬币，它们的面值分别为2角5分、1角、5分和1分，现在要找给某顾客6角3分。2、3中硬币，它们的面值为1分、5分和1角1分，要找给顾客1角5分。3顾名思义，贪心算法总是作

2、出在当前看来最好的选择。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。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。44.1活动安排问题设有n个活动的集合E={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有

3、一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且sivoidGreedySelector(intn,Types[],Typef[],boolA[]){A[1]=true;intj=1;for(inti=2;i<=n;i++){if(s[i]>

4、=f[j]){A[i]=true;j=i;}elseA[i]=false;}}下面给出解活动安排问题的贪心算法GreedySelector:各活动的起始时间和结束时间存储于数组s和f中且按结束时间的非减序排列64.1活动安排问题该算法的贪心选择的意义是使剩余的可安排时间段极大化，以便安排尽可能多的相容活动。74.1活动安排问题例：设待安排的11个活动的开始时间和结束时间按结束时间的非减序排列如下：i1234567891011S[i]130535688212f[i]456789101112131484.1活

5、动安排问题算法greedySelector的计算过程如左图所示。图中每行相应于算法的一次迭代。阴影长条表示的活动是已选入集合A的活动，而空白长条表示的活动是当前正在检查相容性的活动。94.1活动安排问题若被检查的活动i的开始时间Si小于最近选择的活动j的结束时间fi，则不选择活动i，否则选择活动i加入集合A中。贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题，贪心算法greedySelector却总能求得的整体最优解，即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。104.

6、2贪心算法的基本要素从许多可以用贪心算法求解的问题中看到这类问题一般具有2个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。114.2贪心算法的基本要素1、贪心选择性质所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。其中，贪心选择策略要求是正确的！！124.2贪心算法的基本要素当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求

7、解的关键特征。2、最优子结构性质134.2贪心算法的基本要素贪心算法和动态规划算法都要求问题具有最优子结构性质，这是2类算法的一个共同点。但是，对于具有最优子结构的问题应该选用贪心算法还是动态规划算法求解?是否能用动态规划算法求解的问题也能用贪心算法求解?下面研究2个经典的组合优化问题，并以此说明贪心算法与动态规划算法的主要差别。3、贪心算法与动态规划算法的差异144.2贪心算法的基本要素0-1背包问题：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。应如何选择装入背包的物品，使

8、得装入背包中物品的总价值最大?在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有2种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。154.2贪心算法的基本要素背包问题：与0-1背包问题类似，所不同的是在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包，1≤i≤n。这2类问题都具有最优子结构性质，极为相似，但背包问题可以用贪心算法求解，而0-1背包问题却不能用贪心算法求解。164.2