貪心算法(Greedy Algorithm)是一種在每一步選擇中都采取在當(dāng)前狀態(tài)下最好或最優(yōu)(即最有利)的選擇,從而希望能夠得到全局最優(yōu)解的算法虎韵。它不從整體最優(yōu)上考慮,只是在每個(gè)子步驟上作出局部最優(yōu)的選擇胳搞。
貪心算法的思想:
局部最優(yōu)選擇: 在問(wèn)題求解的每個(gè)階段拨黔,都作出當(dāng)前看來(lái)最好的選擇,不考慮未來(lái)可能產(chǎn)生的影響匾竿。
全局最優(yōu)目標(biāo): 希望通過(guò)一系列的局部最優(yōu)選擇奔脐,最終得到問(wèn)題的全局最優(yōu)解辫诅。
一次決策悬而,不可回退: 一旦作出選擇零截,便不再更改,不會(huì)回溯或調(diào)整之前的決策昵慌。
貪心算法的應(yīng)用:
其實(shí)有很多假夺,我舉例比較日常的兩個(gè)
一、最短路徑
Dijkstra算法
應(yīng)用背景:
在帶非負(fù)權(quán)值的有向圖中斋攀,尋找從源點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑已卷。Dijkstra算法通過(guò)貪心策略,每次選擇距離最近的未訪(fǎng)問(wèn)節(jié)點(diǎn)蜻韭,更新其鄰居的最短路徑。
貪心策略:
- 每次選擇當(dāng)前已知的最近節(jié)點(diǎn)柿扣,更新其鄰接節(jié)點(diǎn)的最短路徑肖方。
- 不回溯,因?yàn)橐坏┐_定了節(jié)點(diǎn)的最短路徑未状,就不會(huì)再更新俯画。
實(shí)際應(yīng)用:
- 導(dǎo)航系統(tǒng):如GPS導(dǎo)航,計(jì)算從當(dāng)前位置到目的地的最短路線(xiàn)司草。
- 網(wǎng)絡(luò)路由:在數(shù)據(jù)通信中艰垂,尋找數(shù)據(jù)包傳輸?shù)淖疃搪窂健?/li>
二泡仗、工序調(diào)度問(wèn)題
應(yīng)用背景:
有多個(gè)需要在同一臺(tái)機(jī)器上處理的任務(wù),每個(gè)任務(wù)有不同的處理時(shí)間和截止時(shí)間猜憎,目標(biāo)是最小化延遲任務(wù)的數(shù)量或總延遲時(shí)間娩怎。
貪心策略:
- 按照截止時(shí)間排序,優(yōu)先處理截止時(shí)間早的任務(wù)胰柑。
- 或者按照處理時(shí)間排序截亦,優(yōu)先處理處理時(shí)間短的任務(wù)(SJF調(diào)度)。
實(shí)際應(yīng)用:
- 生產(chǎn)線(xiàn)調(diào)度:提高生產(chǎn)效率柬讨,減少延遲崩瓤。
- CPU調(diào)度:優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行順序,提升系統(tǒng)性能踩官。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)-却桶。- 短進(jìn)程優(yōu)先
貪心算法的特性:
貪心選擇性質(zhì)(Greedy Choice Property): 可以通過(guò)局部最優(yōu)選擇構(gòu)建全局最優(yōu)解。
最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)(Optimal Substructure): 問(wèn)題的最優(yōu)解包含其子問(wèn)題的最優(yōu)解蔗牡。
貪心算法的優(yōu)點(diǎn):
高效性: 通常具有較低的時(shí)間復(fù)雜度颖系,計(jì)算速度快。
實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單: 算法邏輯直觀明了蛋逾,編程實(shí)現(xiàn)較為容易集晚。
貪心算法的缺點(diǎn):
局限性: 并非所有問(wèn)題都適合貪心算法,只有滿(mǎn)足特定性質(zhì)的問(wèn)題才能保證最優(yōu)解区匣。
可能非最優(yōu): 由于只關(guān)注局部最優(yōu)偷拔,可能導(dǎo)致無(wú)法獲得全局最優(yōu)解。
貪心算法與回溯算法的區(qū)別:
1. 思想不同:
-
貪心算法:
局部視角: 每一步都作出當(dāng)前最優(yōu)選擇亏钩,不考慮整體情況和未來(lái)可能的后果莲绰。
不可回退: 一旦作出選擇,不會(huì)回溯調(diào)整之前的決策姑丑。
-
回溯算法:
全局視角: 通過(guò)遍歷所有可能的解空間蛤签,找到所有滿(mǎn)足條件的解或最優(yōu)解。
回退機(jī)制: 當(dāng)某條路徑無(wú)法達(dá)成目標(biāo)時(shí)栅哀,回溯到上一步震肮,嘗試其他可能性。
2. 解決問(wèn)題方式不同:
貪心算法: 一次性決策留拾,逐步構(gòu)建解答戳晌,不考慮之前或之后的選擇對(duì)當(dāng)前的影響。
回溯算法: 試探性地搜索痴柔,通過(guò)遞歸和回溯機(jī)制沦偎,系統(tǒng)地嘗試所有可能的方案。
3. 時(shí)間復(fù)雜度不同:
貪心算法: 通常為多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度,如O(n log n)豪嚎、O(n)搔驼,效率高。
回溯算法: 時(shí)間復(fù)雜度通常為指數(shù)級(jí)別侈询,隨著問(wèn)題規(guī)模增大舌涨,計(jì)算量迅速增長(zhǎng)。
4. 適用問(wèn)題類(lèi)型不同:
貪心算法: 適用于滿(mǎn)足貪心選擇性質(zhì)和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)的問(wèn)題妄荔。
回溯算法: 適用于需要搜索全部解空間的問(wèn)題泼菌,如組合、排列啦租、路徑搜索等哗伯。
5. 解的最優(yōu)性保證不同:
貪心算法: 不能保證對(duì)所有問(wèn)題都得到全局最優(yōu)解。
回溯算法: 通過(guò)全面搜索篷角,可以找到全局最優(yōu)解或所有可行解焊刹。
舉例對(duì)比:
背包問(wèn)題:
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貪心算法(部分背包問(wèn)題):
場(chǎng)景: 物品可以分割成任意大小。
方法: 按照物品的單位價(jià)值從高到低排序恳蹲,依次裝入背包虐块,直到容量用完。
結(jié)果: 能夠獲得最大總價(jià)值嘉蕾,貪心算法在此適用且最優(yōu)贺奠。
-
回溯算法(0-1背包問(wèn)題):
場(chǎng)景: 物品不可分割,每個(gè)物品只能選擇“拿”或“不拿”错忱。
方法: 通過(guò)回溯算法嘗試所有可能的物品組合儡率,計(jì)算總價(jià)值和總重量,選擇符合條件的最大價(jià)值組合以清。
結(jié)果: 能夠找到全局最優(yōu)解儿普,但計(jì)算量大。
總結(jié):
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貪心算法:
優(yōu)勢(shì): 高效掷倔、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單眉孩,在某些問(wèn)題上可以快速得到最優(yōu)解。
劣勢(shì): 由于只考慮局部最優(yōu)勒葱,可能無(wú)法得到全局最優(yōu)解浪汪,適用范圍有限。
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回溯算法:
優(yōu)勢(shì): 能夠找到所有可能的解凛虽,確保全局最優(yōu)死遭。
劣勢(shì): 計(jì)算復(fù)雜度高,可能導(dǎo)致性能問(wèn)題涩维。
總體來(lái)說(shuō)殃姓,貪心算法和回溯算法在思想和應(yīng)用上有顯著區(qū)別:
貪心算法適用于希望快速找到一個(gè)可能是最優(yōu)的解,但不要求遍歷所有可能性的情況瓦阐。
回溯算法則用于需要窮舉所有可能的方案蜗侈,以確保找到所有解或最優(yōu)解的情況。