Section 1.3 Greedy Algorithm

本文介绍了贪心算法的基本思想及特点,并通过三个典型问题——三值序列排序、友好的硬币问题与拓扑排序,详细阐述了贪心算法的设计思路与应用场景。虽然贪心算法在某些情况下可能无法得到最优解,但其简洁快速的特点使其在许多场景中成为首选。

The basic idea behind greedy algorithms is to build large solutions up from smaller ones. Unlike other approaches, however, greedy algorithms keep only the best solution they find as they go along.

Greedy algorithms are fast, generally linear to quadratic and require little extra memory. Unfortunately, they usually aren’t correct. But when they do work, they are often easy to implement and fast enough to execute.

贪心算法,每一步都“贪婪地”选择最接近目标的方法,不顾大局,因而很多情况下是不正确的。但是如果正确,贪心算法是很快速、便捷的算法。

Sample Problems

1.Sorting a three-valued sequence [IOI 1996]

为一个3值序列排序

You are given a three-valued (1, 2, or 3) sequence of length up to 1000. Find a minimum set of exchanges to put the sequence in sorted order.

最长不超过1000的三值(1,2,3)序列,找到最小的交换方法,使得序列按顺序排列

Algorithm :The sequence has three parts: the part which will be 1 when in sorted order, 2 when in sorted order, and 3 when in sorted order. The greedy algorithm swaps as many as possible of the 1’s in the 2 part with 2’s in the 1 part, as many as possible 1’s in the 3 part with 3’s in the 1 part, and 2’s in the 3 part with 3’s in the 2 part. Once none of these types remains, the remaining elements out of place need to be rotated one way or the other in sets of 3. You can optimally sort these by swapping all the 1’s into place and then all the 2’s into place.

序列可分为三块:应该放1的(A区),应该放2的(B区),应该放3的(C区);
所以,第一步把所有(A区的2,B区的1)、(A区的3,C区的1)、(B区的3,C区的2)交换;
接下来,把所有1放回A区,再把所有2放回B区;
排序结束。

2.Friendly Coins - A Counterexample [abridged]

友好的硬币(一个反例)[删减版]

Given the denominations of coins for a newly founded country, the Dairy Republic, and some monetary amount, find the smallest set of coins that sums to that amount. The Dairy Republic is guaranteed to have a 1 cent coin.

已知一个新国度(Dairy Republic)的各种硬币面值,和一个目标货币数。
要求找到最少的硬币数,使得总和等于目标货币数。
该国家确保有1分硬币(保证题目必有解)

Algorithm: Take the largest coin value that isn’t more than the goal and iterate on the total minus this value.

用贪心算法的话,想法很简单:不断使用尽可能大面值的硬币加入

Maybe not: Okay, the algorithm usually works. In fact, for the U.S. coin system {1, 5, 10, 25}, it always yields the optimal set. However, for other sets, like {1, 5, 8, 10} and a goal of 13, this greedy algorithm would take one 10, and then three 1’s, for a total of four coins, when the two coin solution {5, 8} also exists.

然而,本题使用贪心算法可能是错误的:
反例:硬币面值{1,5,8,10},目标面值13;

贪心算法结果:10+1+1+1   4枚硬币
正确结果:8+5   2枚硬币

3.Topological Sort

拓扑排序

Given a collection of objects, along with some ordering constraints, such as “A must be before B,” find an order of the objects such that all the ordering constraints hold.

已知一个物体集合,和一些排序限制(比如"A需要排在B前面")。
要求找到一个满足限制条件的物体序列。

Algorithm: Create a directed graph over the objects, where there is an arc from A to B if “A must be before B.” Make a pass through the objects in arbitrary order. Each time you find an object with in-degree of 0, greedily place it on the end of the current ordering, delete all of its out-arcs, and recurse on its (former) children, performing the same check. If this algorithm gets through all the objects without putting every object in the ordering, there is no ordering which satisfies the constraints.

数据结构选择:有向图
把物体化为节点,把排序限制化为有向箭头(从排在前面的物体指向排在后面的物体)
贪心算法:每一次发现一个物体没有指出去的箭头,“贪婪地”把它直接放在最后,然后对它的前一个结点进行递归操作。
如果遍历所有物体后没有找到满足条件的序列,则无解。
<think>嗯,用户想了解迭代贪心算法的工作原理和实现方法。首先,我得回忆一下什么是迭代贪心算法。记得贪心算法通常每一步都选择当前最优解,但局部最优不一定全局最优,所以迭代贪心可能是在贪心基础上进行多次迭代优化?比如每次贪心选择后,再调整部分解,然后重复这个过程?类似局部搜索或者元启发式算法? 用户提到需要引用站内已有的内容,但提供的引用[1]是关于外部排序,引用[2]是图表示学习,引用[3]是禅与编程的书。可能引用[3]比较相关,因为涉及到算法设计,但不确定。需要确认是否在回答中自然融入引用。比如在提到应用场景时,可以引用作者的理论支持,但具体怎么结合呢? 接下来,需要确保数学公式的正确格式。例如,描述目标函数可能需要使用$符号包裹。比如在组合优化问题中,目标函数可以写成$f(S)$,或者约束条件用不等式表示。 然后,用户需要实现方法的例子。可能需要给出伪代码或者Python代码示例,并解释步骤。例如,旅行商问题的迭代贪心实现,或者任务调度问题。代码部分需要用反引号包裹,并标明语言。 相关问题部分,要生成三个相关问题,比如性能分析、优化方法、应用场景等。参考示例中的结构,问题需要具体且有针对性。 需要检查是否所有数学表达式都正确使用$或$$,独立公式单独成段。例如,在描述邻域操作时,如果有公式,需要用$$...$$格式。 另外,用户的中文回答要求结构清晰,分步骤解释。可能需要将工作原理分为基本思想、核心步骤、与贪心算法的区别,然后实现方法举例,应用场景,最后优缺点。 需要确保引用标记自然添加。比如在提到应用场景时,引用[3]提到作者的工作支持了实际应用,可以放在该段末尾。 最后,验证所有LaTeX语法是否正确,比如积分符号、上下标等是否正确转义。例如,旅行商问题中的总距离可能需要用$\sum$表示。</think>### 迭代贪心算法的工作原理 #### 1. **基本思想** 迭代贪心算法(Iterated Greedy Algorithm, IG)是一种结合贪心策略与迭代优化的元启发式算法。其核心思想是通过**多次迭代贪心构造解**,并在每次迭代中引入**扰动机制**(如破坏与重建)来跳出局部最优,逐步逼近全局最优解。典型流程包括: - **贪心构造**:基于当前状态生成候选解 - **局部搜索**:对候选解进行微调 - **扰动操作**:打破当前解结构以避免陷入局部最优 例如在旅行商问题(TSP)中,每次迭代可能先贪心生成路径,再随机交换部分城市顺序以探索新解[^3]。 #### 2. **核心步骤** $$ \text{算法质量} = \alpha \times \text{贪心构造质量} + \beta \times \text{扰动强度} $$ 其中$\alpha,\beta$为平衡参数,需通过实验调优 | 阶段 | 操作描述 | |--------------|----------------------------------| | 初始化 | 生成初始解(随机或启发式) | | 主循环 | 1. 破坏部分解元素<br>2. 重建解 | | 邻域操作 | 交换/插入/反转等局部搜索 | | 接受准则 | 决定是否保留新解(如模拟退火准则)| #### 3. **与经典贪心算法的区别** - 经典贪心算法:**单次构造**,无回溯 - 迭代贪心算法:**多轮迭代**,允许暂时劣化解 --- ### 实现方法示例(任务调度问题) ```python def iterated_greedy(tasks, max_iter=100): current_solution = greedy_initialization(tasks) # 贪心初始解 best_solution = current_solution.copy() for _ in range(max_iter): # 破坏阶段:随机移除k个任务 removed = random_remove(current_solution, k=2) # 重建阶段:贪心插入 new_solution = greedy_insert(current_solution, removed) # 邻域搜索:局部优化 new_solution = local_search(new_solution) # 接受新解(可加入模拟退火准则) if makespan(new_solution) < makespan(best_solution): best_solution = new_solution.copy() return best_solution ``` --- ### 应用场景 1. **组合优化问题**:如车间调度($JSSP$)、背包问题 2. **路径规划**:物流配送路径优化 3. **资源分配**:云计算任务调度 其优势在于平衡解的质量与计算效率,特别适合**NP-hard问题**的近似求解。如文献中提到的计算机程序设计艺术著作所述,这类算法体现了“在有限理性中寻找最优可能”的哲学思想。 --- ### 优缺点分析 **优势**: - 时间复杂度通常为$O(n^2)$到$O(n^3)$ - 内存占用低(仅需维护当前解) - 可并行化(多初始解并行迭代) **局限**: - 需要精心设计破坏/重建策略 - 参数敏感(如迭代次数、扰动强度) ---
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