logo

TechCodeview

Жадібні алгоритми

Жадібні алгоритми це клас алгоритмів, які роблять локально оптимальний вибір на кожному кроці з надією знайти a глобальний оптимум рішення. У цих алгоритмах рішення приймаються на основі інформації, доступної в поточний момент, без урахування наслідків цих рішень у майбутньому. Ключова ідея полягає у виборі найкращого можливого вибору на кожному кроці, що веде до рішення, яке не завжди може бути найоптимальнішим, але часто достатньо хорошим для багатьох проблем.

У цій статті ми розберемося з жадібними алгоритмами на прикладах. Ми також розглянемо проблеми та їх вирішення за допомогою жадібного підходу.

такі сайти, як coomeet

Жадібні алгоритми



Зміст

Що таке жадібний алгоритм?

А жадібний алгоритм це тип алгоритму оптимізації, який робить локально оптимальний вибір на кожному кроці, щоб знайти глобально оптимальне рішення. Він працює за принципом прийняття найкращого варіанту зараз без урахування довгострокових наслідків.

Щоб дізнатися, що таке жадібний метод і як використовувати жадібний підхід, прочитайте наведений підручник щодо жадібного алгоритму:

випадковий в c

Кроки для створення жадібного алгоритму

Кроки для визначення жадібного алгоритму:

  1. Визначте проблему: Чітко сформулюйте проблему, яку потрібно вирішити, і мету, яку потрібно оптимізувати.
  2. Визначте жадібний вибір: Визначте локально оптимальний вибір на кожному кроці на основі поточного стану.
  3. Зробіть жадібний вибір: Виберіть жадібний вибір і оновіть поточний стан.
  4. повторити: Продовжуйте робити жадібний вибір, доки не буде знайдено рішення.

Дотримуючись наведених кроків, можна навчитися використовувати жадібні алгоритми для пошуку оптимальних рішень.

Приклади жадібних алгоритмів

Приклади жадібних алгоритмів — найкращий спосіб зрозуміти алгоритм. Деякі приклади жадібних алгоритмів у реальному житті:

різниця між коханням і подобанням
  • Дробовий ранець : Оптимізує вартість предметів, які можна частково включити в рюкзак з обмеженою місткістю.
  • Алгоритм Дейкстри : Знаходить найкоротший шлях від вихідної вершини до всіх інших вершин у зваженому графі.
  • Алгоритм Крускала : Знаходить мінімальне остовне дерево зваженого графа.
  • Кодування Хаффмана : Стискає дані, призначаючи коротші коди більш частим символам.

Застосування жадібного алгоритму

Тут багато застосування жадібного методу в DAA . Деякі важливі програми жадібного алгоритму:

  • Призначення завдань ресурсам, щоб мінімізувати час очікування або підвищити ефективність.
  • Вибір найцінніших предметів, щоб помістити їх у рюкзак з обмеженою місткістю.
  • Поділ зображення на області зі схожими характеристиками.
  • Зменшення розміру даних шляхом видалення зайвої інформації.

Недоліки/обмеження використання жадібного алгоритму

Нижче наведено деякі недоліки жадібного алгоритму:

  • Жадібні алгоритми не завжди можуть знайти найкраще можливе рішення.
  • Порядок, у якому розглядаються елементи, може суттєво вплинути на результат.
  • Жадібні алгоритми зосереджені на локальній оптимізації та можуть пропустити кращі рішення, які потребують розгляду ширшого контексту.
  • Жадібні алгоритми не застосовуються до задач, де жадібний вибір не призводить до оптимального рішення.

Основи жадібного алгоритму:

  • Жадібні алгоритми (загальна структура та застосування)
  • Різниця між алгоритмом Greedy і алгоритмом «Розділяй і володарюй».
  • Жадібний підхід проти динамічного програмування
  • Порівняння алгоритмів Greedy, Divide and Conquer і динамічного програмування

Стандартні жадібні алгоритми:

  • Проблема вибору діяльності
  • Проблема послідовності роботи
  • Кодування Хаффмана
  • Декодування Хаффмана
  • Проблема з підключенням до води
  • Мінімальні свопи для балансування кронштейнів
  • Єгипетська фракція
  • Поліцейські ловлять злодіїв
  • Проблема встановлення полиць
  • Призначити мишей до нор

Жадібні проблеми на масиві:

  • Підмножина мінімального добутку масиву
  • Збільште суму масиву після K заперечень за допомогою сортування
  • Мінімальна сума добутку двох масивів
  • Мінімальна сума абсолютної різниці пар двох масивів
  • Мінімальний приріст/зменшення, щоб зробити масив незростаючим
  • Масив сортування з реверсом навколо середини
  • Сума площ прямокутників, можливих для масиву
  • Найбільший лексикографічний масив із не більше K послідовних замін
  • Розбиття на два підмасиви довжин k і (N – k), щоб різниця сум була максимальною

Жадібні проблеми в операційній системі:

  • Алгоритм First Fit в Memory Management
  • Найкращий алгоритм керування пам’яттю
  • Найгірший алгоритм керування пам’яттю
  • Найкоротший графік роботи
  • Розклад роботи з двома роботами, дозволеними одночасно
  • Програма для оптимального алгоритму заміни сторінок

Жадібні проблеми на графіку:

  • Мінімальне остовне дерево Крускала
  • Мінімальне остовне дерево Прима
  • Мінімальне остовне дерево Борувки
  • Алгоритм найкоротшого шляху Дійкастри
  • Алгоритм набору
  • Мінімальна вартість підключення всіх міст
  • Вступ до проблеми максимального потоку
  • Кількість компонентів одного циклу в неорієнтованому графі

Приблизний жадібний алгоритм для завершення NP:

  • Проблема з обкладинкою
  • Проблема упаковки контейнера
  • Розфарбовування графіка
  • Проблема К-центрів
  • Проблема найкоротшого суперрядка
  • Приблизне рішення задачі комівояжера з використанням MST

Жадібний для особливих випадків DP:

  • Задача про дробовий ранець
  • Необхідна мінімальна кількість монет

Легкі проблеми на Greedy Алгоритм :

  • Розбити n на максимальні складені числа
  • Купуйте максимальну кількість запасів, якщо i акцій можна купити в i-й день
  • Знайдіть мінімальну та максимальну суму, щоб купити всі N цукерок
  • Максимальна можлива сума дорівнює сумі трьох стопок
  • Розділіть кубоїд на куби так, щоб сума об’ємів була найбільшою
  • Максимальна кількість споживачів, які можуть бути задоволені заданою кількістю
  • Мінімальні оберти для розблокування круглого замка
  • Мінімальна кількість залів для m заходів n партій із заданим розкладом
  • Мінімальна вартість створення масиву розміром 1 шляхом видалення більших пар
  • Мінімальна вартість для придбання всіх монет з k додатковими монетами, дозволеними з кожною монетою
  • Мінімальний приріст на k операцій, щоб зробити всі елементи рівними
  • Знайдіть мінімальну кількість банкнот і цінностей, сума яких дорівнює заданій сумі
  • Найменша підмножина, сума якої перевищує всі інші елементи

Середні проблеми на Greedy Алгоритм :

  • Максимальна кількість поїздів, для яких може бути передбачена зупинка
  • Мінімальні члени Фібоначчі з сумою, що дорівнює K
  • Розділіть числа від 1 до n на дві групи з мінімальною різницею суми
  • Папір розрізати на мінімальну кількість квадратів
  • Мінімальна різниця між групами розміру два
  • З'єднайте n мотузок з мінімальними витратами
  • Мінімальна кількість платформ, необхідних для залізничного/автовокзалу
  • Мінімальні початкові вершини для обходу всієї матриці із заданими умовами
  • Найбільше паліндромне число шляхом перестановки цифр
  • Знайти найменше число із заданою кількістю цифр і сумою цифр
  • Лексикографічно найбільша підпослідовність, у якій кожен символ зустрічається принаймні k разів

Складні проблеми на Greedy Алгоритм :

  • Максимальна кількість елементів, які можна зробити рівними за допомогою k оновлень
  • Мінімізуйте грошові потоки між друзями
  • Мінімальна вартість розрізання дошки на квадрати
  • Мінімальні витрати на обробку m завдань, де перехід коштує
  • Мінімальний час для виконання всіх завдань із заданими обмеженнями
  • Зведіть до мінімуму максимальну різницю між висотами веж
  • Мінімальна кількість країв, які потрібно повернути, щоб створити шлях від джерела до пункту призначення
  • Знайдіть найбільший куб, утворений видаленням мінімальної кількості цифр із числа
  • Переставте символи в рядку так, щоб не було двох однакових суміжних символів
  • Переставте рядок так, щоб усі однакові символи були на відстані d
  • Вивчіть структуру даних і алгоритми | Підручник DSA
  • 20 найпопулярніших запитань про жадібні алгоритми
  • «Практичні завдання» на жадібних алгоритмах
  • «Вікторина» про жадібні алгоритми