• 经典算法学习之贪心算法


    贪心算法也是用来求解最优化问题的,相比较动态规划很多问题使用贪心算法更为简单和高效,但是并不是所有的最优化问题都可以使用贪心算法来解决。

    贪心算法就是在每个决策点都做出在当时看来最佳的选择。

    贪心算法的设计步骤:

    1、将最优化问题转换为:对其做出一次选择之后,只剩下一个问题需要求解的形式(动态规划会留下多个问题需要求解)

    2、证明做出贪心选择之后,原问题总是存在最优解,即贪心算法总是安全的

    3、证明做出贪心选择后,剩余的子问题满足性质:其最优解与贪心选择组合即可得到原问题的最优解,这样就得到了最优子结构

    其中2、3两步主要是为了证明一个问题适不适合使用贪心算法

    下面是一个使用贪心算法解决问题的例子:

    1、活动选择问题描述

        有一个需要使用每个资源的n个活动组成的集合S= {a1,a2,···,an },资源每次只能由一个活动使用。每个活动ai都有一个开始时间si和结束时间fi,且 0≤si<fi<∞ 。一旦被选择后,活动ai就占据半开时间区间[si,fi)如果[si,fi]和[sj,fj]互不重叠,则称ai和aj两个活动是兼容的。该问题就是要找出一个由互相兼容的活动组成的最大子集。例如下图所示的活动集合S,其中各项活动按照结束时间单调递增排序。

    从图中可以看出S中共有11个活动,最大的相互兼容的活动子集为:{a1,a4,a8,a11,}和{a2,a4,a9,a11}。

    2、动态规划解决过程

    (1)活动选择问题的最优子结构

    定义子问题解空间Sij是S的子集,其中的每个获得都是互相兼容的。即每个活动都是在ai结束之后开始,且在aj开始之前结束。假设Aij是Sij的最大的相互兼容的活动子集,再假设ak是Aij中的一个活动,由于最优解包含ak,所以得到了两个子问题寻找Sij中在ak之前的活动中的最优子结构Aik和ak之后的活动中的最优子结构Akj,这样可以得出Aij=Aik∪Akj∪{ak},最优解中活动的个数是|Aij|=|Aik|+|Akj|+1。

    下面用剪切-粘贴法证明最优解Aij必然包含其子问题Aik和Akj的最优解。先假设Aij不包含Aik的最优解,那么Aik必然存在一个最优解Aik‘,使得|Aik’|>|Aik|,进而得出|Aik'|+|Akj|+1>|Aik|+|Akj|+1=|Aij|与最初假设的Aij是Sij的最优解冲突,所以最优解Aij必然包含其子问题Aik的最优解。同理证明最优解Aij必然包含其子问题Akj的最优解。

    综上最优子结构为:假设Sij的最优解Aij包含活动ak,则对Sik的解Aik和Skj的解Akj必定是最优的。

    通过一个活动ak将问题分成两个子问题,下面的公式Aij=Aik∪Akj∪{ak}计算出Sij的解Aij

    (2)一个递归解

      设c[i][j]为Sij中最大兼容子集中的活动数目,当Sij为空集时,c[i][j]=0;当Sij非空时,若ak在Sij的最大兼容子集中被使用,则则问题Sik和Skj的最大兼容子集也被使用,故可得到c[i][j] = c[i][k]+c[k][j]+1。

    当i≥j时,Sij必定为空集,否则Sij则需要根据上面提供的公式进行计算,如果找到一个ak,则Sij非空(此时满足fi≤sk且fk≤sj),找不到这样的ak,则Sij为空集。

    c[i][j]的完整计算公式如下所示:

    (3)最优解计算过程

      根据递归公式,采用自底向下的策略进行计算c[i][j],引入复杂数组ret[n][n]保存中间划分的k值。程序实现如下所示:

     1 void dynamic_activity_selector(int *s,int *f,int c[N+1][N+1],int ret[N+1][N+1])
     2 {
     3     int i,j,k;
     4     int temp;
     5     //当i>=j时候,子问题的解为空,即c[i][j]=0
     6     for(j=1;j<=N;j++)
     7       for(i=j;i<=N;i++)
     8          c[i][j] = 0;
     9     //当i<j时,需要寻找子问题的最优解,找到一个k使得将问题分成两部分
    10     for(j=2;j<=N;j++)
    11      for(i=1;i<j;i++)
    12       {
    13          //寻找k,将问题分成两个子问题c[i][k]、c[k][j] 
    14          for(k=i+1;k<j;k++)
    15             if(s[k] >= f[i] && f[k] <= s[j])   //判断k活动是否满足兼容性 
    16              {
    17                temp = c[i][k]+c[k][j]+1;
    18                if(c[i][j] < temp)
    19                 {
    20                   c[i][j] =temp;
    21                   ret[i][j] = k;
    22                 }
    23             }
    24       }
    25 }

    (4)构造一个最优解集合

      根据第三保存的ret中的k值,递归调用输出获得集合。采用动态规划方法解决上面的例子,完整程序如下所示:

     1 #include <stdio.h>
     2 #include <stdlib.h>
     3 
     4 #define N 11
     5 
     6 void dynamic_activity_selector(int *s,int *f,int c[N+1][N+1],int ret[N+1][N+1]);
     7 void trace_route(int ret[N+1][N+1],int i,int j);
     8 
     9 int main()
    10 {
    11     int s[N+1] = {-1,1,3,0,5,3,5,6,8,8,2,12};
    12     int f[N+1] = {-1,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14};
    13     int c[N+1][N+1]={0};
    14     int ret[N+1][N+1]={0};
    15     int i,j;
    16     dynamic_activity_selector(s,f,c,ret);
    17     printf("c[i][j]的值如下所示:
    ");
    18     for(i=1;i<=N;i++)
    19     {
    20         for(j=1;j<=N;j++)
    21             printf("%d ",c[i][j]);
    22         printf("
    ");
    23     }
    24     //包括第一个和最后一个元素 
    25     printf("最大子集的个数为: %d
    ",c[1][N]+2); 
    26     printf("ret[i][j]的值如下所示:
    ");
    27     for(i=1;i<=N;i++)
    28     {
    29         for(j=1;j<=N;j++)
    30             printf("%d ",ret[i][j]);
    31         printf("
    ");
    32     }
    33     printf("最大子集为:{ a1 ");
    34     trace_route(ret,1,N);
    35     printf("a%d}
    ",N);
    36     system("pause");
    37     return 0;
    38 }
    39 
    40 void dynamic_activity_selector(int *s,int *f,int c[N+1][N+1],int ret[N+1][N+1])
    41 {
    42     int i,j,k;
    43     int temp;
    44     //当i>=j时候,子问题的解为空,即c[i][j]=0
    45     for(j=1;j<=N;j++)
    46       for(i=j;i<=N;i++)
    47          c[i][j] = 0;
    48     //当i>j时,需要寻找子问题的最优解,找到一个k使得将问题分成两部分
    49     for(j=2;j<=N;j++)
    50      for(i=1;i<j;i++)
    51      {
    52          //寻找k,将问题分成两个子问题c[i][k]、c[k][j] 
    53          for(k=i+1;k<j;k++)
    54             if(s[k] >= f[i] && f[k] <= s[j])   //判断k活动是否满足兼容性 
    55             {
    56                temp = c[i][k]+c[k][j]+1;
    57                if(c[i][j] < temp)
    58                {
    59                   c[i][j] =temp;
    60                   ret[i][j] = k;
    61                }
    62             }
    63      }
    64 }
    65 
    66 void trace_route(int ret[N+1][N+1],int i,int j)
    67 {
    68      if(i<j)
    69      {
    70          trace_route(ret,i,ret[i][j]);
    71          if(ret[i][j] != 0 )  
    72             printf("a%d ", ret[i][j]);
    73      }
    74 } 

    3、贪心算法解决过程

    针对活动选择问题,认真分析可以得出以下定理:对于任意非空子问题Sij,设am是Sij中具有最早结束时间的活动,那么:

    (1)活动am在Sij中的某最大兼容活动子集中被使用。

    (2)子问题Sim为空,所以选择am将使子问题Smj为唯一可能非空的子问题。

    有这个定理,就简化了问题,使得最优解中只使用一个子问题,在解决子问题Sij时,在Sij中选择最早结束时间的那个活动。

    贪心算法自顶向下地解决每个问题,解决子问题Sij,先找到Sij中最早结束的活动am,然后将am添加到最优解活动集合中,再来解决子问题Smj

    基于这种思想可以采用递归和迭代进行实现。递归实现过程如下所示:

    复制代码
     1 void recursive_activity_selector(int *s,int* f,int i,int n,int *ret)
     2 {
     3      int *ptmp = ret;
     4      int m = i+1;
     5      //在Sin中寻找第一个结束的活动 
     6      while(m<=n && s[m] < f[i])
     7         m = m+1;
     8      if(m<=n)
     9      {
    10         *ptmp++ = m;  //添加到结果中 
    11         recursive_activity_selector(s,f,m,n,ptmp);
    12      }
    13 }
    复制代码

    迭代实现过程如下:

    复制代码
     1 void greedy_activity_selector(int *s,int *f,int *ret)
     2 {
     3   int i,m;
     4   *ret++ = 1;
     5   i =1;
     6   for(m=2;m<=N;m++)
     7     if(s[m] >= f[i])
     8     {
     9        *ret++ = m;
    10        i=m;
    11     }
    12 }
    复制代码

    采用贪心算法实现上面的例子,完整代码如下所示:

     1 #include <stdio.h>
     2 #include <stdlib.h>
     3 
     4 #define N 11
     5 
     6 void recursive_activity_selector(int *s,int* f,int i,int n,int *ret);
     7 
     8 void greedy_activity_selector(int *s,int *f,int *ret); 
     9 
    10 int main()
    11 {
    12     int s[N+1] = {-1,1,3,0,5,3,5,6,8,8,2,12};
    13     int f[N+1] = {-1,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14};
    14     int c[N+1][N+1]={0};
    15     int ret[N]={0};
    16     int i,j;
    17     //recursive_activity_selector(s,f,0,N,ret);
    18     greedy_activity_selector(s,f,ret);
    19     printf("最大子集为:{ ");
    20     for(i=0;i<N;i++)
    21     {
    22        if(ret[i] != 0)
    23          printf("a%d ",ret[i]);
    24     }
    25     printf(" }
    ");
    26     system("pause");
    27     return 0;
    28 }
    29 
    30 void recursive_activity_selector(int *s,int* f,int i,int n,int *ret)
    31 {
    32      int *ptmp = ret;
    33      int m = i+1;
    34      //在i和n中寻找第一个结束的活动 
    35      while(m<=n && s[m] < f[i])
    36         m = m+1;
    37      if(m<=n)
    38      {
    39         *ptmp++ = m;  //添加到结果中 
    40         recursive_activity_selector(s,f,m,n,ptmp);
    41      }
    42 }
    43 
    44 void greedy_activity_selector(int *s,int *f,int *ret)
    45 {
    46   int i,m;
    47   *ret++ = 1;
    48   i =1;
    49   for(m=2;m<=N;m++)
    50     if(s[m] >= f[i])
    51     {
    52        *ret++ = m;
    53        i=m;
    54     }
    55 }

    4、总结

      活动选择问题分别采用动态规划和贪心算法进行分析并实现。动态规划的运行时间为O(n^3),贪心算法的运行时间为O(n)。动态规划解决问题时全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有最优解。贪心算法的主要思想就是对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择,产生一个局部最优解。

    声明:本文部分内容改自:Anker—学习成长笔记:http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/03/16/2963625.html

  • 相关阅读:
    (转)深入剖析Redis主从复制
    (转)OpenStack之服务端口号
    (转)Centos7上部署openstack ocata配置详解
    (转)DB2高可用性灾难恢复
    (转)OpenStack各服务所用端口号总结
    (转)OpenStack构架知识梳理
    (转)基于OpenStack构建企业私有云(1)实验环境准备
    (转)一张图学会Dockerfile
    mysql误删root用户或者忘记root密码解决方法
    create table like 和create table select 比较
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bewolf/p/4390852.html
Copyright © 2020-2023  润新知