贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效，即局部最优解能决定全局最优解的问题。贪心算法不保证会得到最优解，但在某些问题中，贪心算法的解足够接近最优解或者...
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。也就是它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法的基本思路 建立数学模型来描述问题。 2. 把求解的问题分成若干个子问题。 3. 对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解。 4. 把子问题的解局部最优解合成原来解问...
所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,换句话说,当考虑做何种选择的时候,我们只考虑对当前问题最佳的选择而不考虑子问题的结果。这是贪心算法可行的第一个基本要素。贪心算法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...
贪心法,又称贪心算法、贪婪算法、或称贪婪法,是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中,如果旅行员每次都选择最近的城市,那这就是一种贪心算法。 思想 贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根...
贪心算法(Greedy Algorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,以期望通过局部最优选择来达到全局最优解的算法策略。贪心算法不像动态规划算法那样考虑整个问题的最优解,而是做出在当前看来最好的选择,也就是说,它不考虑较大范围的问题。
贪心算法(Greedy Algorithm) 一,简介: 贪心算法,是每一步选择中取当前最优解,从而期望结果是全局最优解的算法。 注意: 贪心算法和动态规划的区别就是,贪心算法选择了当前最优解且不能回退, 而动态规划如果发现下一步不是最优,可以回退上一步重新选择 简而言之就是贪心算法,选择了就不后悔。动态规划,后悔了可以...
一、贪心算法的基本思想 贪心算法是一种局部最优实用策略。其基本思想是，在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而希望最终得到全局最优解。贪心算法的关键点在于确定局部最优的选择，并且确保这个选择不会影响到未来的决策。二、贪心算法的流程 贪心算法的流程通常由以下几步构成：1. 初始化：确定问题的初始...
1.贪心算法步骤 step1.将最优化问题转换为这样的形式:对其最初一次选择后,只剩下一个子问题需要求解 step2.证明做出贪心选择后,原问题总是存在最优解,即贪心选择总是安全的 step3.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。
贪心算法或贪心思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优,从而使最后得到的结果是全局最优的 通常不使用回溯 2.适用条件: 1.问题具有最优子结构性质:问题的最优解可以通过子问题的最优解推导得到。 2.贪心选择性质:每一步的选择都是当前状态下的最优解,即局部最优。