贪心算法
求解最优化问题的算法通常需要经过一系列的步骤,在每个步骤都面临多种选择。但许多最优化问题使用动态规划算法去做显然有些小题大做了。
贪心算法相比动态规划算法来说,具有更简单,更高效的特点。
贪心算法: 它在每一步都做出当时看起来最佳的选择,也就是说,其总是做出局部最优的选择,寄希望这样的选择能够导致全局最优解。
贪心算法并不能保证得到最优解,但是对很多问题确实可以求得最优解。
一、活动选择问题
- 假定有n个活动的集合S={ a1,a2,⋯,an},这些活动使用同一个资源,而这个资源在某个时刻只能供一个活动使用。
- 每个活动ai 都有一个开始时间si和一个结束时间fi,其中0⩽

本文介绍了贪心算法的基本概念和特点,通过活动选择问题、0-1背包问题和赫夫曼编码三个示例深入探讨了贪心算法的实现与应用。在活动选择问题中,详述了递归和迭代两种贪心算法。接着对比了贪心策略在0-1背包问题和分数背包问题中的适用性。最后,讲解了赫夫曼编码的原理和构造过程,展示了如何通过贪心算法构建最优前缀码。
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