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贪心算法
算法描述
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多贪心算法
算法描述
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。算法总是作出在当前
二、算法思想
　　1、贪心法的基本思路：
　　——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。
　　该算法存在问题：
　　(1).不能保证求得的最后解是最佳的；
　　(2).不能用来求最大或最小解问题；
　　(3).只能求满足某些约束条件的可行解的范围。
　　2、实现该算法的过程：
　　从问题的某一初始解出发；
　　while 能朝给定总目标前进一步 do
　　求出可行解的一个解元素；
　　由所有解元素组合成问题的一个可行解；
三、例题分析
1、活动安排问题
(1).活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合，是可以用贪心算法有效求解的很好例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。
(2).设有n 个活动集合E={1,2,3，……n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只用一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi，且si<fi。如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si,fi)内占用资源。若区间[si,fi)与区间[sj,fj)不相交，则称活动i与活动j是相容的。也就是说，当si>=fj或sj>=fi时，活动i与活动j相容。
(3).在下面所给出的解活动安排问题的贪心算法greedySelector：
Public static int greedySelector（int[] s,int[] f,boolean a[]）
{
int n=-1;
a[1]=true;
int j=1;
int count=1;
For(int i=2;i<=n;i++)
{
if(s[i]>=f[j])
{
a[i]=true;
j=i;
count++;
}
else a[i]=false;
}
return count;
}
(4).由于输入的活动以其完成时间的非减序排列，所以算法greedySelector 每次总是选择具有最早完成时间的相容活动加入集合A中。直观上，按这种方法选择相容活动为未安排活动留下尽可能多的时间。也就是说，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。
(5).算法greedySelector 的效率极高。当输入的活动已按结束时间的非减序排列，算法只需O（n）的时间安排n个活动，使最多的活动能相容的使用公共资源。如果所给出