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贪心算法原理

来源：程序员人生发布时间：2015-08-04 08:14:56 阅读次数：9277次

贪心算法原理

贪心算法就是做出1系列选择来使原问题到达最优解。在每个决策点，都是做出当前看来的最优选择，比如在活动选择问题里面，我们总是在1个问题的基础上选择结束时间最早的活动，以后再在剩下活动的基础上选出结束时间最早的活动，以此类推，直到没有活动可以进行选择。但是遗憾的是这类算法其实不是总能得到最优解，并且是不是能得到最优解还取决于对贪心策略的选择。

1般来讲，设计贪心算法触及到下面几个步骤：

1.肯定问题的最优子结构
2.基于问题的最优子结构设计1个递归算法
3.证明我们做出的贪心选择，只剩下1个子问题
4.证明贪心选择总是安全的
5.设计1个递归算法实现贪心策略
6.将贪心算法转化为迭代算法

比如在活动选择问题里面，我们就是肯定了互动最优子结构的性质，我们在子问题 $S_j$ 里面选出1个基于上次选择 $a_j$ 的最早结束活动 $a_m$ ，使得 $S_j$ 的最优解是由 $a_m$ 和 $S_m$ 的最优解组成的。

更1般的来讲，我们可以讲贪心算法的设计步骤简述为下面几部：

1.将最优化问题简化为这样的情势：最初1个选择以后，只剩下1个子问题需要求解！
2.证明在做出贪心选择以后，原问题总是存在最优解，即贪心选择总是安全的！
3.证明在做出贪心选择以后，剩下的子问题满足性质：其最优解与做出选择的组合在1起得到原问题的最优解，即最优子结构

贪心算法的两大性质

贪心算法有两个重要的性质：

贪心选择性质

最优子结构性质

下面我们来详细讨论这两个性质

贪心选择性质

第1个关键要素就是贪心选择性质:我们可以做出局部最优选择来构造最优解。也就是说，我们在做出选择时，总是以当前的情况为基础做出最优选择的，而不用斟酌子问题的解！

这要是和动态计划最大的不同的地方，我们知道

在动态计划中，在每次做出1个选择的时候总是要将所有选择进行比较以后才能肯定到底采取哪种选择，而这类选择的参考根据是以子问题的解为基础的，所以动态计划总是采取自下而下的方法来，先得到子问题的解，再通过子问题的解构造原问题的解。就算是自上而下的算法也是先求出子问题的解，通过递归调用自下而上的返回每个子问题的最优解

在贪心算法中，我们总是在原问题的基础上做出1个选择，然后求解剩下的唯1子问题，贪心算法历来都不依赖子问题的解，不过有可能会依赖上1次做出的选择，所以贪心算法是自上而下的。1步1步的选择将原问题1步步消减得更小

固然，我们必须证明每个步骤做出的贪心选择都可以生玉成局最优解！我们再活动选择问题里面是这样的做的，首先假定有1个最优解，然后将做出的选择替换进去得到另外1个最优解！

最优子结构

如果1个问题的最优解包括其子问题的最优解，那末就称这个问题具有最优子结构性质！我们知道最优子结构这个性质是动态计划和贪心算法都必须具有的关键性质。

贪心算法vs动态计划

贪心算法和动态计划都有1些共同的性质，比如最优子结构，有些问题我们可以采取动态计划来解决，也能够采取贪心算法来结局，这二者之间有细微的差别！下面我们通过研究1个问题来辨别之间的差别！
下面有两个经典的算法问题:

0⑴背包问题：我们有1堆物品 $S=lbrace a_1,a_2,...,a_n brace$ ,每个物品 $a_i$ 都有1个重量 $w_i$ 和1个价值 $v_i$ .现在有1个背包，这个背包的容量为 $W$ ,现在要将这些物品在不超越背包容量的情况下选择性的放入背包，使得背包里面物品的价值最大，物品不能只选取其中1部份，必须选择全部，或不选！

分数背包问题：这个问题和上面的问题比较类似，唯1不同的就是该问题里面的物品可以进行分割，便可以只选取1个物品 $a_i$ 的1部份

虽然上面两个问题比较类似，但是贪心算法可以求解第2个问题而不能求解0⑴背包问题，为了求解分数背包问题，我们首先得到每个物品单位重量的价值 $v_i/w_i$ ,那末我们要设计1个贪心策略来使得装入背包物品的价值最大。我们的第1直觉肯定是要选择单位重量价格最高的喽，让后再选择物品里面第2高的，1次类推直到装满背包为止！

下面我们来证明1下上面贪心选择的料想：

证明:

我们首先假定我们有1个最优解 $A_1$ ,那末我们首先找到 $A_1$ 里面平均价值最高的物品 $a_m$ ，让后我们将用商品里面平均价值最高的物品 $a_1$ 将 $a_m$ 进行全部替换或部份替换得到解 $A_2$ ，又因 $v_1/w_1 geq v_m/w_m$ 所以 $A_2$ 的总价值高于 $A_1$ 的总价值，这 $A_1$ 是最优解矛盾，因而得到 $A_1$ 里面包括平均价值最高的物品。