第三次课贪心算法精选文档.ppt
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1、第三次课贪心算法本讲稿第一页,共七十三页第3章 内容提纲o3.1 贪心算法的基本思想o3.2 删数问题o3.3 装箱问题本讲稿第二页,共七十三页 顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题,最小生成树问题等。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。本讲稿第三页,共七十三页活动安排问题 活动安排问题就是要在所给的活动集合中选
2、出最大的相容活动子集合,是可以用贪心算法有效求解的很好例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。本讲稿第四页,共七十三页活动安排问题 设有n个活动的集合E=1,2,n,其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si fi。如果选择了活动i,则它在半开时间区间si,fi)内占用资源。若区间si,fi)与区间sj,fj)不相交,则称活动i与活动j是相容的。也就是说,当sifj或sjfi时,活动i与活
3、动j相容。本讲稿第五页,共七十三页活动安排问题templatevoid GreedySelector(int n,Type s,Type f,bool A)A1=true;int j=1;for(int i=2;i=fj)Ai=true;j=i;else Ai=false;下面给出解活动安排问题的贪心算法GreedySelectorGreedySelector:各活动的起始时间和结束时各活动的起始时间和结束时间存储于数组间存储于数组s s和和f f中且按结束中且按结束时间的非减序排列时间的非减序排列 本讲稿第六页,共七十三页活动安排问题 由于输入的活动以其完成时间的非非减序减序排列,所以算法g
4、reedySelectorgreedySelector每次总是选择具有最早完成时间具有最早完成时间的相容活动加入集合A中。直观上,按这种方法选择相容活动为未安排活动留下尽可能多的时间。也就是说,该算法的贪心选择的意义是使剩余的可安排使剩余的可安排时间段极大化时间段极大化,以便安排尽可能多的相容活动。本讲稿第七页,共七十三页 算法greedySelectorgreedySelector的效率极高。当输入的活动已按结束时间的非减序排列,算法只需O(n)O(n)的时间安排n个活动,使最多的活动能相容地使用公共资源。如果所给出的活动未按非减序排列,可以用O(nlogn)O(nlogn)的时间重排。本讲
5、稿第八页,共七十三页活动安排问题 例:例:设待安排的11个活动的开始时间和结束时间按结束时间的非减序排列如下:i1234567891011Si130535688212fi4567891011121314本讲稿第九页,共七十三页活动安排问题 算法算法greedySelector greedySelector 的计算过程的计算过程如左图所示。图中每行相应于算法的一次迭代。阴影长条表示的活动是已选入集合A的活动,而空白长条表示的活动是当前正在检查相容性的活动。本讲稿第十页,共七十三页活动安排问题 若被检查的活动i的开始时间Si小于最近选择的活动j的结束时间fi,则不选择活动i,否则选择活动i加入集合
6、A中。贪心算法并不总能求得问题的整体最优解整体最优解。但对于活动安排问题,贪心算法greedySelector却总能求得的整体最优解,即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。本讲稿第十一页,共七十三页贪心算法的基本要素 本节着重讨论可以用贪心算法求解的问题的一般特征。对于一个具体的问题,怎么知道是否可用贪心算法解此问题,以及能否得到问题的最优解呢?这个问题很难给予肯定的回答。但是,从许多可以用贪心算法求解的问题中看到这类问题一般具有2个重要的性质:贪心选择性质贪心选择性质和最优子结构性质最优子结构性质。本讲稿第十二页,共七十三页贪心算法的基本要素1 1、贪心选择
7、性质、贪心选择性质 所谓贪心选择性质贪心选择性质是指所求问题的整体最优解整体最优解可以通过一系列局部最优局部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。动态规划算法通常以自底向上自底向上的方式解各子问题,而贪心算法则通常以自顶向下自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。本讲稿第十三页,共七十三页贪心算法的基本要素 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
8、结构性质最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。2 2、最优子结构性质、最优子结构性质本讲稿第十四页,共七十三页贪心算法的基本要素 贪心算法和动态规划算法都要求问题具有最优子结构性质,这是2类算法的一个共同点。但是,对于具有最优子结构最优子结构的问题应该选用贪心算法还是动态规划算法求解?是否能用动态规划算法求解的问题也能用贪心算法求解?下面研究2个经典的组合优化问题组合优化问题,并以此说明贪心算法与动态规划算法的主要差别。3、贪心算法与动态规划算法的差异本讲稿第十五页,共七十三页贪心算法的基本要素o0-10-1背包问题:背包问题:给定n种物品和一个
9、背包。物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?在选择装入背包的物品时,对每种物品在选择装入背包的物品时,对每种物品i i只有只有2 2种种选择,即装入背包或不装入背包。不能将物品选择,即装入背包或不装入背包。不能将物品i i装入背包多次,也不能只装入部分的物品装入背包多次,也不能只装入部分的物品i i。本讲稿第十六页,共七十三页贪心算法的基本要素o背包问题:背包问题:与0-1背包问题类似,所不同的是在选择物品i装入背包时,可以选择物品可以选择物品i i的一的一部分部分,而不一定要全部装入背包,1in。这2类问题都具有最优子结构
10、最优子结构性质,极为相似,但背包问题可以用贪心算法求解,而0-1背包问题却不能用贪心算法求解。本讲稿第十七页,共七十三页贪心算法的基本要素 首先计算每种物品单位重量的价值Vi/Wi,然后,依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价值最高单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后,背包内的物品总重量未超过C,则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。依此策略一直地进行下去,直到背包装满为止。具体算法可描述如下页:用贪心算法解背包问题的基本步骤:本讲稿第十八页,共七十三页贪心算法的基本要素void Knapsack(int n,float M,float v,float w,f
11、loat x)Sort(n,v,w);int i;for(i=1;i=n;i+)xi=0;float c=M;for(i=1;ic)break;xi=1;c-=wi;if(i=n)xi=c/wi;算法算法knapsackknapsack的主要的主要计算时间在于将计算时间在于将各种物品依其单各种物品依其单位重量的价值从位重量的价值从大到小排序。因大到小排序。因此,算法的计算此,算法的计算时间上界为时间上界为O O(nlognnlogn)。)。为了证明算法的为了证明算法的正确性,还必须正确性,还必须证明背包问题具证明背包问题具有贪心选择性质有贪心选择性质。本讲稿第十九页,共七十三页贪心算法的基本要
12、素 对于0-10-1背包问题背包问题,贪心选择之所以不能得到最优解是因为在这种情况下,它无法保证最终能将背包装满,部分闲置的背包空间使每公斤背包空间的价值降低了。事实上,在考虑0-1背包问题时,应比较选择该物品和不选择该物品所导致的最终方案,然后再作出最好选择。由此就导出许多互相重叠的子问题。这正是该问题可用动态规划算法动态规划算法求解的另一重要特征。实际上也是如此,动态规划算法的确可以有效地解0-1背包问题。本讲稿第二十页,共七十三页3.2 删数问题给定一个高精度的正整数N(不超过240位),去掉任意S个数字后剩下的数字按原左右次序组成一个新的正整数。编程对于给定的N和S,寻找一种方案使得剩
13、下的数字组成的新数最小示例:N=178543,S=4则结果为:13本讲稿第二十一页,共七十三页算法分析oN的存储只能采用数组,可选择字符数组;o可采用贪心算法,即:共删掉S个数,每一步删掉一个数,并且总选择一个使剩下的数最小的数符删去。o为了保证删1个数符后的数最小,可以按照从高位到低位的方向收缩递减区间,如果不存在递减区间则删尾数符;否则删掉递减区间的首字符,这样形成一个新的数串。然后回到串首,重复上面的规则,删下一个数符,。,直至删除S个数符为止。本讲稿第二十二页,共七十三页17854317543154314313本讲稿第二十三页,共七十三页17853417534153413413本讲稿第
14、二十四页,共七十三页 程序#include#include using namespace std;int s;class nodepublic:char c;node*next;class queepublic:node*first;本讲稿第二十五页,共七十三页quee*init()char str250;quee*n;node*tmp;node*tail;n=new quee;n-first=NULL;cinstr;cins;int i=0;while(stri!=0)tmp=new node;tmp-c=stri;tmp-next=NULL;if(n-first=NULL)n-first
15、=tmp;tail=tmp;elsetail-next=tmp;tail=tmp;i+;return n;本讲稿第二十六页,共七十三页void del(quee*start,node*p)node*x;x=start-first;if(x-next)while(x-next!=p)x=x-next;x-next=p-next;delete p;本讲稿第二十七页,共七十三页void print(quee*start)node*tmp;if(start-first=NULL)return;tmp=start-first;while(tmp)printf(%c,tmp-c);tmp=tmp-next
16、;printf(n);本讲稿第二十八页,共七十三页node*find(quee*start)node*tmp;tmp=start-first;while(tmp-next!=NULL&tmp-cnext-c)tmp=tmp-next;return tmp;本讲稿第二十九页,共七十三页int main(int argc,char*argv)quee*n;node*p;n=init();while(s!=0)p=find(n);del(n,p);s-;print(n);return 0;本讲稿第三十页,共七十三页3.3 POJ 1017Packets本讲稿第三十一页,共七十三页Packets题意已
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