进阶算法 第一课:贪心

【贪心算法】贪心算法四 阅读详情

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欢迎大家来到进阶算法第一课:贪心;我会分为以下几点为大家讲解贪心:

  • 什么是贪心。
  • 贪心的性质与分类。
  • 贪心 4 4 4 大模型。
  • 贪心 3 3 3 种证明方法。
  • 贪心的要点。

什么是贪心

贪心的定义:在问题决策的过程中,不考虑全局最优解,而只考虑局部最优解的算法。

但是,在部分题目中会得不到全局最优解,因此 OI \texttt{OI} OI 中的贪心多指 可以得到全局最优解的贪心算法 \color{red}\texttt{可以得到全局最优解的贪心算法} 可以得到全局最优解的贪心算法。

贪心的本质是利用题目性质的思维方法(有点类似于 骗分),而不是一个固定实现方法的算法,需要选手能够随机应变。

与动态规划的区别

贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择,不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果,并根据以前的结果对当前进行选择,有回退功能。


贪心的性质

  • 贪心选择性质:指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择来达到,而最优子结构则是在每一步贪心选择后,剩下的子问题仍然具有最优解的结构特性。这两个性质是贪心算法可行的基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。

  • 最优子结构性质: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。


贪心的分类

  • 从问题分类:
    1. 找最优
    2. 构造
    3. 反悔
    4. 交换
  • 从证明方法分类:
    1. 反证法
    2. 归纳法
    3. 调整法(来自洛谷网校)

贪心相关算法模型

模型一:找最优

顾名思义,就是只需要找最优值(最大、最小等)的贪心模型,比较常见。

  • 特点:通常出现在选物品的决策中,要求物品必须有一个属性可以比较(比如单价)。
  • 但背包问题中每个物品的体积和价格都不一样,不能贪心。
  • 方法:排序、优先队列等方法。

来道例题:P1208 混合牛奶。

相信大家已经会做这道题目了,我们来分析一下它:

显然,应该购买单价最低的牛奶,单价低的牛奶卖完了,再买次低价的。

先按单价从小到大排序,依次购买这个供应商的牛奶,直到买完或者买够为止。

完美 AC \texttt{AC} AC,其实,贪心还是比较简单易懂的。

C++ \texttt{C++} C++ 代码如下(风格比较奇怪):

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
int n, m, ans;
struct node {
    int p, a;
} s[1000010]; 
bool cmp(node a, node b) {
    return a . p < b . p;
}
signed main() {
    ios :: sync_with_stdio(false);
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= m; i ++) {
        cin >> s[i] . p >> s[i] . a;
    }
    sort(s + 1, s + m + 1, cmp);
    for (int i = 1; i <= m; i ++) {
        if (n <= 0) break;
        if (s[i] . a >= n) {
            ans += s[i] . p * n;
            n = 0;
        } else ans += s[i] . p * s[i] . a, n -= s[i] . a;
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

再来道例题:P1803 线段覆盖。

也很简单,就不给代码了,讲讲思路:

我们只需要按照右端点递增的顺序排序,然后顺序枚举,能选就选,不能就算了。

但是为什么这么做是对的呢?我们来一起证明一下:

对于排序后的第 i i i 个线段,以及后面的第 j j j 个
线段,假设 i , j i,j i,j 当前都可以选择,不选 i i i 而选 j j j 不可能更优。

证明还是很简单的,但这仅限于这种一眼看懂的题目。


模型二:构造

构造相信大家再熟悉不过了,就是直接生成一个符合要求的方案即可。

  • 特点:构造出符合题目要求的方案。
  • 方法:直接构造一种最优决策,然后判断这种方案是不是满足要求,满足就直接返回结果。

例题:ABC167F

其实,有一个很经典的括号匹配:用一个栈,遇到左括号就压进去,遇到右括号就把栈里的左括号弹出来,形成匹配。

但是,题目要求的是输出最后的匹配顺序,又该怎么做呢?

我们可以贪心的考虑这道题目,先将字符串全部排序,尽量把左括号放左边,右括号放右边,再进行匹配和计数。

证明也很简单:因为我们把左括号尽量放左边了,那么除非是无解的情况,左右括号都是能够一一配对的。

上 C++ \texttt{C++} C++ 代码(但是不知道哪里有问题,只能得 50   pts \texttt{50 pts} 50 pts,欢迎在私信我指出问题,感谢 ~):

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
const int MAXN = 1e6 + 10;
int n;
string s[MAXN];
struct node {
    int x, y, z, id;
} b[MAXN];
bool cmp(const node &a, const node &b) {
    if (a . z != b . z) return a . z < b . z;
    if (a . y != b . y) return a . y < b . y;
    return a . id < b . id;
}
void chuli(int x) {
    int cnt1 = 0, cnt2 = 0;
    for (int i = 0; i < s[x] . length(); i ++) {
        if (s[x][i] == '(') cnt1 ++;
        else {
            if (cnt1 > 0) cnt1 --;
            else cnt2 ++;
        }
    }
    b[x] = (node){cnt1, cnt2, 0, x};
    if (cnt1 != 0 && cnt2 != 0) b[x] . z = 1;
    else if (cnt1 == 0 && cnt2 != 0) b[x] . z = 4;
    else if (cnt1 == 0 && cnt2 == 0) b[x] . z = 0;
    else if (cnt1 >= cnt2) b[x] . z = 2;
    else if (cnt2 > cnt1) b[x] . z = 3;
}
signed main() {
    ios :: sync_with_stdio(false);
    cin . tie(0);
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i ++) cin >> s[i];
    for (int i = 1; i <= n; i ++) chuli(i);
    sort(b + 1, b + n + 1, cmp);
    int cnt = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i ++) {
        if (b[i] . z == 0) continue;
        else if (b[i] . z == 1) cnt += b[i] . x;
        else {
            if (cnt < b[i] . y) {
                cnt = -1;
                break;
            }
            cnt -= b[i] . y;
            cnt += b[i] . x;
        }
    }
    if (cnt > 0 || cnt == -1) cout << -1 << endl;
    else {
        for (int i = 1; i <= n; i ++) {
            cout << b[i] . id << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

模型三:反悔

又称反悔贪心:

  • 特点:方案具有后效性。
  • 方法:不立刻决策,等待决策发生影响时再进行。

2023 2023 2023 年 CSP-J \texttt{CSP-J} CSP-J 就有反悔贪心题,来一起看看:P9749 [CSP-J 2023] 公路

经典、简单的返回贪心思想题。

我们从左到右考虑,如果行驶到某个加油站,这时刚好缺油了,就从之前经过的最便宜的加油站加油。

我们考虑维护变量 f f f 表示当前的状态,若 f < 0 f\lt 0 f<0,则代表的是当前还能走多少公里的油;如果 f ≥ 0 f\ge 0 f≥0,表示当前需要加油,加的油量为 ⌈ s d ⌉ \left \lceil \frac{s}{d} \right \rceil ⌈ds​⌉。

注意本题的数据范围大,需要开 long long。

给出本题的 C++ \texttt{C++} C++ 代码(不是我写的):

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

using LL = long long;

const int N = 1e5 + 10;

int v[N], a[N];
int n, d;
int main() {
    scanf("%d%d", &n, &d);
    for (int i = 1; i < n; i++) scanf("%d", &v[i]);
    int mi = INT_MAX;
    LL ans = 0, s = 0;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        scanf("%d", &a[i]);
        s += v[i];
        mi = min(mi, a[i]);
        if (s > 0) {
            ans += (s + d - 1) / d * mi;
            s -= (s + d - 1) / d * d;
        }
    }
    printf("%lld\n", ans);
    return 0;
}

再来一道例题目:P2949 [USACO09OPEN] Work Scheduling G

思路:先按时间顺序选,如果遇到超截止日期的工作,再考虑要不要把之前的反悔掉。

但是我们如何考虑反悔呢?每次选之前选择的任务中最小的那个,并跟当前任务比较。如果比当前任务小就把他拿掉,把当前任务加进去。

那怎么实现呢?优先队列即可(也就是 priority_queue)

代码(题解代码,不是我写的):

#include<queue>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node{
	int tim,mny;
}w[100001];
int n,i;
long long ans;
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
bool cmp(node a,node b){
	return a.tim<b.tim;
}
int main(){
	scanf("%d",&n);
	for (i=1; i<=n; i++)
		scanf("%d%d",&w[i].tim,&w[i].mny);
	sort(w+1,w+n+1,cmp);
	for (i=1; i<=n; i++){
		if (w[i].tim<=q.size()){
			if (w[i].mny>q.top()){
				ans-=q.top();
				q.pop(); q.push(w[i].mny);
				ans+=w[i].mny;
			}
		}
		else{
			q.push(w[i].mny);
			ans+=w[i].mny;
		}
	}
	printf("%lld",ans);
	return 0;
}

相信到现在大家已经掌握了反悔贪心的精髓,让我们一起学习下一种模型。


模型四:交换

这是一种不大常见的贪心算法,一般用于针对序列的贪心。

  • 特点:要求你对一个序列进行排序,来得到最优值。
  • 方法:交换任意两个位置 i i i 和 j j j,研究在什么情况下会让答案变大。

来道例题:P1080 国王游戏

经典贪心例题,许多人都做过。但为什么这么做是对的呢?

假设有相邻两个人 ( a 1 , b 1 ) (a_1,b_1) (a1​,b1​), ( a 2 , b 2 ) (a_2, b_2) (a2​,b2​),他俩前面人的 a a a 之积为 A A A。

令

a n s 1 = × ⁡ m a x { ⌊ A b 1 ⌋ , ⌊ A ⋅ a 1 b 2 ⌋ } a n s 2 = × ⁡ m a x { ⌊ A b 2 ⌋ , ⌊ A ⋅ a 2 b 1 ⌋ } \begin{array}{c}{{a n s_{1}=\operatorname \times {max}\{\left\lfloor\frac{A}{b_{1}}\right\rfloor,\left\lfloor\frac{A\cdot a_{1}}{b_{2}}\right\rfloor\}}}\\ {{a n s_{2}=\operatorname \times {max}\{\left\lfloor\frac{A}{b_{2}}\right\rfloor,\left\lfloor\frac{A\cdot a_{2}}{b_{1}}\right\rfloor\}}}\end{array} ans1​=×max{⌊b1​A​⌋,⌊b2​A⋅a1​​⌋}ans2​=×max{⌊b2​A​⌋,⌊b1​A⋅a2​​⌋}​

分别表示 1 1 1 前 2 2 2 后和 1 1 1 后 2 2 2 前的答案,然后分类讨论 4 4 4 种结果。

第一种情况:

a n s 1 = ⌊ A b 1 ⌋ , a n s 2 = ⌊ A b 2 ⌋ ans_1 = \left\lfloor \frac{A}{b_1} \right\rfloor,ans_2 = \left\lfloor \frac{A}{b_2} \right\rfloor ans1​=⌊b1​A​⌋,ans2​=⌊b2​A​⌋

则 ⌊ A b 1 ⌋ ≥ ⌊ A × a 1 b 2 ⌋ , ⌊ A b 2 ⌋ ≥ ⌊ A × a 2 b 1 ⌋ \left\lfloor \frac{A}{b_1} \right\rfloor\ge\left\lfloor\frac{A\times a_1}{b_2}\right\rfloor,\left\lfloor \frac{A}{b_2} \right\rfloor\ge\left\lfloor\frac{A\times a_2}{b_1}\right\rfloor ⌊b1​A​⌋≥⌊b2​A×a1​​⌋,⌊b2​A​⌋≥⌊b1​A×a2​​⌋

由于 ⌊ A b 1 ⌋ ≤ ⌊ A × a 2 b 1 ⌋ , ⌊ A b 2 ⌋ ≤ ⌊ A × a 1 b 2 ⌋ \left\lfloor\frac{A}{b_1}\right\rfloor\le\left\lfloor\frac{A\times a_2}{b_1}\right\rfloor,\left\lfloor\frac{A}{b_2}\right\rfloor\le\left\lfloor\frac{A\times a_1}{b_2}\right\rfloor ⌊b1​A​⌋≤⌊b1​A×a2​​⌋,⌊b2​A​⌋≤⌊b2​A×a1​​⌋

所以可以得到: ⌊ A b 1 ⌋ = ⌊ A × a 1 b 2 ⌋ = ⌊ A b 2 ⌋ = ⌊ A × a 2 b 1 ⌋ \left\lfloor\frac{A}{b_1}\right\rfloor=\left\lfloor\frac{A\times a_1}{b_2}\right\rfloor=\left\lfloor\frac{A}{b_2}\right\rfloor=\left\lfloor\frac{A\times a_2}{b_1}\right\rfloor ⌊b1​A​⌋=⌊b2​A×a1​​⌋=⌊b2​A​⌋=⌊b1​A×a2​​⌋

这个时候咋交换都没用

第二种情况:

a n s 1 = ⌊ A × a 1 b 2 ⌋ , a n s 2 = ⌊ A × a 2 b 1 ⌋ ans_1 = \left\lfloor\frac{A\times a_1}{b_2}\right\rfloor,ans_2 = \left\lfloor\frac{A\times a_2}{b_1}\right\rfloor ans1​=⌊b2​A×a1​​⌋,ans2​=⌊b1​A×a2​​⌋

这时候如果 a 1 × b 1 ≤ a 2 × b 2 a_1 \times b_1 \le a_2 \times b_2 a1​×b1​≤a2​×b2​,则有: ⌊ A × a 1 b 2 ⌋ ≤ ⌊ A × a 2 b 1 ⌋ \left\lfloor\frac{A\times a_1}{b_2}\right\rfloor \le \left\lfloor\frac{A\times a_2}{b_1}\right\rfloor ⌊b2​A×a1​​⌋≤⌊b1​A×a2​​⌋,反之亦然

第三种情况:

a n s 1 = ⌊ A b 1 ⌋ , a n s 2 = ⌊ A × a 2 b 1 ⌋ ans_1 = \left\lfloor\frac{A}{b_1}\right\rfloor,ans_2 = \left\lfloor\frac{A\times a_2}{b_1}\right\rfloor ans1​=⌊b1​A​⌋,ans2​=⌊b1​A×a2​​⌋

显然, a n s 1 ≤ a n s 2 ans_1\le ans_2 ans1​≤ans2​。

第四种情况:

a n s 1 = ⌊ A × a 1 b 2 ⌋ , a n s 2 = ⌊ A b 2 ⌋ ans_1 = \left\lfloor\frac{A\times a_1}{b_2}\right\rfloor,ans_2 = \left\lfloor\frac{A}{b_2}\right\rfloor ans1​=⌊b2​A×a1​​⌋,ans2​=⌊b2​A​⌋

显然, a n s 1 ≥ a n s 2 ans_1\ge ans_2 ans1​≥ans2​。

而且我们不难发现,如果 a 1 × b 1 ≤ a 2 × b 2 a_1\times b_1 \le a_2\times b_2 a1​×b1​≤a2​×b2​,则 a 2 × b 2 b 1 ≥ a 1 ≥ 1 \frac{a_2\times b_2}{b_1} \ge a_1 \ge 1 b1​a2​×b2​​≥a1​≥1,那么 a 2 b 1 ≥ 1 b 2 \frac{a_2}{b_1} \ge \frac{1}{b_2} b1​a2​​≥b2​1​,满足条件 2 2 2 或 3 3 3。

当 a 1 × b 1 ≥ a 2 × b 2 a_1\times b_1 \ge a_2\times b_2 a1​×b1​≥a2​×b2​ 时,满足条件 2 2 2 或 4 4 4。

证毕。

稍微再提示一下,在所有序列中,只有最终的有序序列无法交换,其余序列均可交换。即所有方案中只存在一个极大值,那么此时这个极大值就是最大值。

注意:本题必须使用高精度算法。

代码就不放了,可以参考题解的代码。

芜湖,终于把贪心算法的基本模型讲完了,接下来讲讲贪心的证明方法。


贪心的证明

众所周知,贪心的证明方法有三种:

  1. 反证法
  2. 归纳法
  3. 调整法

方法一:反证法

贪心算法的正确性可以通过反证法来证明。假设贪心算法无法得到全局最优解,那么一定存在一个反例,即存在一个问题的实例,贪心算法无法得到最优解。但是,由于贪心算法在每一步都采取了当前最优的选择,因此不可能存在这样的反例。因此,贪心算法一定是正确的。

例:P1208 混合牛奶

大家可以用这道题目练练手反证法。


方法二:归纳法

已知结论对于 s s s 正确,且如果对于 x x x 正确则对 x + 1 x + 1 x+1 也正确,就可以推出对于任意不小于 s s s 的整数都正确。

例:P1803 线段覆盖


方法三:调整法

以任意一个解出发进行调整,直到无论如何调整都不能使答
案更优。
例:P1223 排队接水、P1080 国王游戏


贪心的要点

常见题型

在提高组难度以下的题目中,最常见的贪心有两种。

  • 我们将 XXX 按照某某顺序排序,然后按某种顺序(例如从小到大)选择。。
  • 我们每次都取 XXX 中最大/小的东西,并更新 XXX。(有时 XXX 中最大/小的东西 可以优化,比如用优先队列维护)

二者的区别在于一种是离线的,先处理后选择;一种是在线的,边处理边选择。


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参考资料(排名不分先后)
贪心算法总结篇 周总结里会对每周的题目中大家的疑问、相关难点或者笔误之类的进行复盘和总结。如果大家发现文章哪里有问题,那么在周总结里或者文章评论区一定进行了修正,保证不会因为我的笔误或者理解问题而误导大家,哈哈。所以周总结一定要看!本周小结!(贪心算法系列一)本周小结!(贪心算法系列二)本周小结!(贪心算法系列三)本周小结!(贪心算法系列四)贪心专题汇聚为一张图:这个图是代码随想录知识星球海螺人所画,总结的非常好,分享给大家。 阅读详情

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算法进阶:贪心算法

贪心算法是一种简单而直观的算法思想,它在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择,以期望最终得到全局最优解。贪心算法通常适用于一些具有最优子结构的问题,即问题的最优解可以通过一系列局部最优解的选择得到。贪心算法的基本思路是,每一步都选择当前状态下的局部最优解,并把它添加到当前解中。然后,根据已经做出的选择,对剩下的子问题进行求解。这个过程持续进行,直到得到全局最优解。然而,贪心算法并不是适用于所有问题的。在一些情况下,贪心算法可能会得到次优解或者不正确的解。

2301_77892626的博客 4453

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【CS.AL】算法核心之贪心算法:从入门到进阶

贪心算法是一种求解优化问题的算法策略。在每一步选择中,贪心算法都会选择当前最优解,希望通过一系列局部最优解的选择,达到全局最优解。贪心算法不回溯,不进行全局考虑,而是根据局部情况作出当前最优的选择。贪心算法是一种简单而高效的算法策略,在解决满足贪心选择性质的问题时,能够得到较好的结果。然而,要注意贪心算法的局限性,它不适用于所有问题,有些问题需要考虑其他算法设计策略,如分治、动态规划等。因此,在实际应用中,需要根据问题的性质和要求选择合适的算法策略。

Charlie_Lee_CS的博客 1800

【贪心算法】贪心算法一

【贪心算法】贪心算法一

fight_p的博客 2249

贪心算法--进阶

上篇文章对一些基础的贪心算法题进行解释,()那么本篇文章将在那基础上做出升级,同样也是列出三道贪心算法题。

2301_81250859的博客 2139

贪心算法介绍及应用(贪心算法)

贪心算法(Greedy Algorithm)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,它不从整体最优上加以考虑,所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法采用自顶向下、以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择,就将问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步的局部最优选择,期望最终得到全局最优解。贪心算法是一种重要的算法设计策略,在解决许多实际问题中具有广泛的应用。它的核心在于选择合适的贪心策略,通过局部最优选择来逐步逼近全局最优解。

ZHANGKB_的博客 3228

【贪心算法】(二)贪心算法区间问题及进阶习题

整理总结代码随想录贪心算法章节的区间问题与其他教难习题,区间的跳跃问题在于覆盖范围,而重复区间问题在于判断重复区间并跟新区间,最后引入二叉树背景结合贪心算法巩固复习。

weixin_46216674的博客 1658

算法训练之贪心

贪心算法

2401_82924480的博客 2386

关于贪心算法的研究

关于贪心算法的研究[摘要] 本文对贪心算法进行较详细的研究。第一部分明确其基本概念,第二部分介绍常见的贪心模型,第三部分给出常用的贪心证明方式,第四部分介绍贪心的经典算法,第五部分与其他算法进行比较,最后总结贪心算法的优劣性、竞赛应用及前景。 [关键词] 贪心算法、Prim、kruskal、Dijkstra、Huffman、拟阵、证明贪心算法是在信息学竞赛中一个常用的重要算法。在许多的经典算法中

It's Maverick. 1万+

数据结构与算法 - 贪心算法的适用场景:如何判断问题可贪心解决

是否有已知贪心模型匹配?(活动选择、MST、霍夫曼等)能否提出一个清晰的贪心策略?(如“选最早结束”、“合并最小”)能否用交换论证证明该策略的安全性?能否构造一个小反例推翻贪心?问题是否具有拟阵结构?(遗传性 + 交换性)若前3问为“是”,后2问为“否”,则大概率可贪心解决。记住:贪心不是“猜”,而是“证”。局部最优能否推导全局最优,取决于问题本身的数学结构,而非算法的意愿。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

【基础算法】贪心 (一) :简单贪心

贪心之——简单贪心

2401_87820834的博客 1146

算法进阶——贪心算法

每一步都选择局部最优解,而尽量不考虑对后续的影响,最终达到全局最优解。贪心的局限性:贪心算法不能保证获得全局最优解,但在默写问题上具有高效性。贪心的特征:贪心选择性质,最优子结构性质贪心的类型多而杂,难以划分,需要不断的练习与积累。

2301_81296146的博客 452
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