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贪心算法 and 动态规划
阅读量:2389 次
发布时间:2019-05-10

本文共 641 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

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贪心算法(Greedy Algorithm)

贪心算法,又名贪婪法,是寻找最优解问题的常用方法

贪婪法的基本步骤:

步骤1:从某个初始解出发;

步骤2:采用迭代的过程,当可以向目标前进一步时,就根据局部最优策略,得到一部分解,缩小问题规模;
步骤3:将所有解综合起来。

  • 事例一:找零钱问题

假设你开了间小店,不能电子支付,钱柜里的货币只有 25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币,如果你是售货员且要找给客户 41 分钱的硬币,如何安排才能找给客人的钱既正确且硬币的个数又最少?

这里需要明确的几个点:

1.货币只有 25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币;
2.找给客户 41 分钱的硬币;
3.硬币最少化

思考,能使用我们今天学到的贪婪算法吗?怎么做?

(回顾一下上文贪婪法的基本步骤,1,2,3)

1.找给顾客sum_money=41分钱,可选择的是25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币。能找25分的,不找10分的原则,初次先找给顾客25分;

2.还差顾客sum_money=41-25=16。然后从25 分、10 分、5 分和 1 分四种硬币选取局部最优的给顾客,也就是选10分的,此时sum_money=16-10=6。重复迭代过程,还需要sum_money=6-5=1,sum_money=1-1=0。至此,顾客收到零钱,交易结束;
3.此时41分,分成了1个25,1个10,1个5,1个1,共四枚硬币。

自顶向下的备忘录法

自底向上(推荐)

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