【算法专题】贪心算法的介绍及使用场景

水深无声 2024-05-06 09:43 146阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  一、什么是贪心算法
     *  二、贪心算法的应用场景
     *   *  2.1 分糖果
         *  2.2 找零钱
         *  2.3 区间覆盖
     *  三、贪心算法的使用总结

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### 一、什么是贪心算法 ###

求解一个问题时有多个步骤，每个步骤都选择当下最优的那个解，而不用考虑整体的最优解。通常，当我们面对的问题拥有以下特点的时候，就可以考虑使用贪心算法。

*  针对一组数据，我们定义了限制值和期望值，希望从中选出若干数据，在满足限制值的情况下，期望值最大。

比如，我们举个例子，仓库里面总共有五种豆子，其对应的重量和总价值如下，现在我们有一个可以装100KG重量的袋子，怎么装才能使得袋子中的豆子价值最大？

我们首先看看这个问题是否符合贪心算法的使用场景？限制值是袋子100KG，期望值是袋子里面的价值最高。所以是符合的。那么我们尝试着应用下贪心算法的方法，每一个步骤都寻找当下的最优解，怎么做呢？

把仓库里面的每种豆子价值除以重量，得出每种豆子的单价，那么当下的最优解，肯定是尽可能最多地装单价最贵的，也就是先把20KG的黄豆都装上，然后再把30KG的绿豆都装上，再装50KG的红豆，那么此时正好装满袋子，总价值将是270元，这就是通过贪心算法求解的答案。

贪心算法的应用在这个问题上的求解是否是最优解需要一个很复杂的数学论证，我们不用那样，只要心里举几个例子，验证下是否比它更好即可，如果举不出例子，那么就可以认为这就是最优解了。

虽然贪心算法虽然在大部分实践场景中都能得到最优解，但是并不能保证一定是最优解。比如在如下的有向带权图中寻找从S到T的最短路径，那么答案肯定就是S->A->E->T，总代价为1+4+4=9；

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贪心算法求解有向带权图最短路径

然而，实际上的最短路径是S->B->D->T，总代价为6。

所以，不能所有这类问题都迷信贪心算法的求解，但其作为一种算法指导思想，还是很值得学习的。

### 二、贪心算法的应用场景 ###

除了以上袋子装豆子的问题之外，还有很多应用场景。这种问题能否使用贪心算法来解决的关键是你能否将问题转换为贪心算法适用的问题，即找到问题的限制值和期望值。

#### 2.1 分糖果 ####

我们有m个糖果要分给n个孩子，n大于m，注定有的孩子不能分到糖果。其中，每个糖果的大小都不同，分别为S1,S2,S3…,Sm，每个孩子对糖果的需求也是不同的，为N1,N2,N3…,Nn，那么我们如何分糖果，才能尽可能满足最多数量孩子的需求？

这个问题中，限制值是糖果的数量m，期望值满足最多的孩子需求。对于每个孩子，能用小的糖果满足其需求，就不要用大的，避免浪费。所以我们可以给所有孩子的需求排个序，从需求最小的孩子开始，用刚好能满足他的糖果来分给他，以此来分完所有的糖果。

#### 2.2 找零钱 ####

我们有1元、5元、10元、20元、50元、100元纸币各C1、C5、C10、C20、C50、C100张，现在要购买一个价值K元的东西，请问怎么才能适用最少的纸币？

这个问题应该不难，限制值是各个纸币的张数，期望值是适用最少的纸币。那么我们就先用面值最大的100元去付钱，当再加一张100元就超过K时，就更换小面额的，直至正好为K元。

#### 2.3 区间覆盖 ####

对于n个区间\[L1,R1\],\[L2,R2\]…\[Ln,Rn\]，我们怎么从中选出尽可能多的区间，使它们不相交？

我们需要把这个问题转换为符合贪心算法特点的问题，假设这么多区间的最左端点是Lmin，最右端点是Rmax，那么问题就是在\[Lmin,Rmax\]中，选择尽可能多的区间往里面塞，并且保证它们不相交。这里，限制值就是区间\[Lmin,Rmax\]，期望值就是尽可能多的区间。

我们的解决办法就是每次从区间中选择那种左端点>=已经覆盖区间右边端点的，且该区间右端点尽可能高小的。如此，我们可以让未覆盖区间尽可能地大，才能保证可以塞进去尽可能多的区间。

### 三、贪心算法的使用总结 ###

贪心算法最重要的就是学会如何将要解决的问题抽象成适合贪心算法特点的模型，找到限制条件和期望值，只要做好这一步，接下来的就比较简单了。在平时我们不用刻意去记，多多练习类似的问题才是最有效的学习方法

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