本篇目录：
- 1、求解一道贪心算法
- 2、贪心算法几个经典例子
- 3、贪婪算法几个经典例子
- 4、贪心算法及其应用
- 5、贪心算法求解问题时应考虑的问题有哪些?
求解一道贪心算法
在下面所给出的解活动安排问题的贪心算法gpeedyselector中，各活动的起始时间和结束时间存储于数组s和f中且按结束时间的非减序：f1≤f2≤…≤fn排列。如果所给出的活动未按此序排列，我们可以用o（nlogn）的时间将它重排。
for(int i=1；i 问题六：关于编程的贪心法 定义 所谓贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
⑶贪心策略：选取单位重量价值最大的物品。反例：W=30物品：A B C重量：28 20 10价值：28 20 10根据策略，三种物品单位重量价值一样，程序无法依据现有策略作出判断，如果选择A，则答案错误。
程序主要是花费在对各顾客所需服务时间的排序和贪心算法，即计算平均服务时间上面。其中，贪心算法部分只有一重循环影响时间复杂度，其时间复杂度为O(n)：而排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
贪心算法几个经典例子
1、问题一：贪心算法的例题分析 例题[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。
2、在这个例子，如果我们还是用上面的贪心策略，那就完蛋了。我上来就看需要几张10元，那这道题需要1张，剩余金额是8元，那我无法用9的纸币，只能用8张1元的纸币，那这最后的结果是用了9张纸币。
3、贪心算法（Greedy Algorithm）在每一步都做出当时看起来最佳的选择，寄希望这样的选择能导致全局最优解。 这种算法并不能保证得到最优解，但对很多问题确实可以求得最优解。
4、求解一个问题时有多个步骤，每个步骤都选择当下最优的那个解，而不用考虑整体的最优解。通常，当我们面对的问题拥有以下特点的时候，就可以考虑使用贪心算法。
5、因为这个问题涉及到高维求解(大于3维)，所以不推荐你用贪心算法或遗传算法之类的算法。
贪婪算法几个经典例子
1、假设棋盘是N*N个格子，则贪心算法最坏的情形是要遍历整个棋盘，比如只有第一个格子有金块时，就需要遍历整个棋盘才能确定走法。最好的情形也需要遍历4*N个格子。
2、时间复杂度分析：在一般情况下，贪心算法的时间复杂度为O（nlogn），其中n为物品的数量。这是因为算法需要对n个物品进行排序，排序的时间复杂度为O（nlogn）。之后，从头到尾依次选择物品放入背包需要O（n）的时间。
3、枚举算法适用于候选答案数量一定的情况。典型例子包括鸡钱问题，有公鸡5，母鸡3，三小鸡1，求m钱n鸡的所有可能解。可以采用一个三重循环将所有情况枚举出来。
4、最小生成树问题：在最小生成树问题中，需要在给定的图中找到一个连接所有节点的最小边权和的树。贪心算法可以通过每次选择权值最小的边来连接节点，以达到最小边权和的目的。例如局部最优解能够导致全局最优解的问题。
5、贪婪算法最经典的一个例子就是哈夫曼编码。 对于人类来说，一般人在行为处事的时候都会使用到贪婪算法， 比如在找零钱的时候，如果要找补36元，我们一般会按这样的顺序找钱：20元，10元，5元，1元。
6、克鲁斯卡尔算法是贪心算法。克鲁斯卡尔算法(Kruskals algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个。这里面充分体现了贪心算法的精髓。克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。
贪心算法及其应用
1、贪心算法的应用在这个问题上的求解是否是最优解需要一个很复杂的数学论证，我们不用那样，只要心里举几个例子，验证下是否比它更好即可，如果举不出例子，那么就可以认为这就是最优解了。
2、贪心选择性质：通过局部最优选择能够导致全局最优解。贪心算法在许多领域有着广泛的应用，例如在图论中的最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）、最短路径算法（如Dijkstra算法）、以及任务调度、背包问题等。
3、程序主要是花费在对各顾客所需服务时间的排序和贪心算法，即计算平均服务时间上面。其中，贪心算法部分只有一重循环影响时间复杂度，其时间复杂度为O(n)：而排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
4、贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的 局部最优解 ，而许多问题自身的特性决定了该问题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。
贪心算法求解问题时应考虑的问题有哪些?
贪心法：贪心法常用于任务调度、图的遍历、集合覆盖等问题。回溯法：回溯法常用于搜索问题，如八皇后问题、数独等。
求解（Conquer）：递归的求解划分之后的子问题。合并（Combine）：这一步非必须。有些问题涉及合并子问题的解，将子问题的解合并成原问题的解。有的问题则不需要，只是求出子问题的解即可。
贪心算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性：随着算法的进行，将积累起其它两个集合：一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象，另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。
回溯法：回溯法是一种穷举搜索的算法，用于求解包括排列、组合、子集等组合优化问题。回溯法通过尝试所有可能的选择，并回溯到上一步来寻找最优解。
到此，以上就是小编对于贪心法的求解步骤的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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