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        貪心算法在生活中的應(yīng)用

        2018-12-06 10:40:02
        商品與質(zhì)量 2018年39期
        關(guān)鍵詞:反證法歸納法加油站

        阜陽(yáng)市第三中學(xué) 安徽阜陽(yáng) 236000

        貪心算法是一種非常常見(jiàn)的算法,最常應(yīng)用的有歸納法和反證法,當(dāng)然還有其它的應(yīng)用方式。此外,貪心算法是信息競(jìng)賽中最為常用的一種解題思路。

        1 貪心算法的定義

        貪心算法只是當(dāng)下最優(yōu)的一種解題方式,與后續(xù)無(wú)關(guān),有些自私因素在其中,所以被稱為貪心算法[1]。因?yàn)槠渚植啃?,可能從整體來(lái)看這種解題方式不夠完美、不夠準(zhǔn)確,但它是目前最快最完美的解答方式。這種方式在信息競(jìng)賽中很常見(jiàn),也是信息競(jìng)賽中的一種常見(jiàn)解題思想。

        2 貪心算法的基本要素

        貪心算法的第一個(gè)要素是貪心選擇,通常來(lái)說(shuō)就是所求問(wèn)題的一種最優(yōu)的解答方式。一般是我們常采用從頂向下,或者是以迭代的方式做出選擇,但都是為了同一目的,之后再通過(guò)一次次貪心選擇,將求解的問(wèn)題不斷做減法,通過(guò)簡(jiǎn)化,縮小規(guī)模以找尋最優(yōu)的一種解題方法。

        一般來(lái)說(shuō),一個(gè)問(wèn)題能否用貪心算法,首選要看它能否做出貪心選擇,如果可以通過(guò)一步步的貪心選擇,最終找到最優(yōu)方式,那么就可以使用貪心算法。通過(guò)數(shù)學(xué)歸納法來(lái)證明,就是每一步的貪心選擇最后都是為了達(dá)到最優(yōu)的目的。而使用貪心算法一般都有一定的貪心策略,而證明這個(gè)貪心策略的方法有很多,一般最常用的有歸納法、反證法。

        3 貪心算法生活中的應(yīng)用

        在日常生活中,比如汽車去加油站加油,如果加滿后這輛車可以行駛N千米,但是在途中有很多個(gè)加油站,此時(shí)我們可以利用貪心算法算出在整個(gè)旅途中怎么加油使得加油的次數(shù)最少。首先我們要先通過(guò)貪心算法設(shè)計(jì)一個(gè)最有效的算法,并要說(shuō)明應(yīng)該在哪些個(gè)加油站??考佑蚚2]。如果加油次數(shù)為m,那每一個(gè)加油站之間的距離就是a[i];i=0,1,2,3……n。利用貪心算法,最優(yōu)的選擇應(yīng)該是若每次加油時(shí)油箱里的油不能支撐到下一個(gè)加油站,我們才會(huì)選擇就近的加油站加油。

        假設(shè)A不是最優(yōu)的一種方式,那么一定還存在其它解題方式,假設(shè)是B,那么B就是和A最接近的一個(gè)優(yōu)解。B和A的前K-1個(gè)元素是相同的,也就是說(shuō)K個(gè)元素是不同的,即A的第K個(gè)選擇是一定滿足一個(gè)條件,那就是不能不加油就開(kāi)到另一個(gè)加油站。而B的第K個(gè)選擇的站一定是A的K-1,如果說(shuō)到K的選擇之間的某一個(gè)加油站是Y的話,對(duì)A來(lái)說(shuō),X到下一個(gè)加油的距離一定小于Y。

        如果此時(shí)再構(gòu)造一個(gè)C,也就是說(shuō)C=B-y+x。那么C其實(shí)就是這個(gè)問(wèn)題的最優(yōu)解,同時(shí)C也能使得汽車安全到達(dá)最終的目的地。在C中,在X站之前的加油站點(diǎn)其實(shí)和A站的加油站點(diǎn)是一樣的,而在X后的加油站點(diǎn)也和B站的加油站點(diǎn)是一樣的,所以就是說(shuō)C可以順利通過(guò)。而當(dāng)?shù)酱騒站的時(shí)候,X站的下站又小于Y到下一個(gè)加油站的距離,所以在這個(gè)過(guò)程中不需要加油,所以按照這樣的理論來(lái)說(shuō),那么C就是最優(yōu)解。

        但如果C是最優(yōu)解,這又與之前的假設(shè)K-1矛盾,所以如果之前的所有的假設(shè)都是錯(cuò)誤,就意味著A是最優(yōu)解。

        4 貪心算法的特點(diǎn)及難點(diǎn)

        貪心算法的特點(diǎn)非常鮮明,就是在運(yùn)用整個(gè)貪心算法,通過(guò)貪心策略解決問(wèn)題的過(guò)程中不需要考慮前因后果,也不需要不斷回溯,而只需要考慮在當(dāng)前狀態(tài)下是否是最優(yōu)的解題方式,因此目的性更強(qiáng),在解題的時(shí)候也更有目標(biāo),更準(zhǔn)確,更快捷[3]。

        但正是因?yàn)檫@種鮮明的特點(diǎn),問(wèn)題也隨之凸顯。比如,利用貪心算法的貪心策略,我們考慮的只是當(dāng)下,這可能是現(xiàn)階段最優(yōu)的一種解決問(wèn)題的方式,但我們卻并不能保證其在最后的解題中是否是最優(yōu)的一種解題方式。因?yàn)檫@種方式只能從局部考慮,無(wú)法從整體上來(lái)做出判斷,也并不能保證這就是最正確的解題方式。所以對(duì)于最終的解題方式來(lái)說(shuō),這種貪心算法是否會(huì)是最優(yōu)的一種解題方法,我們無(wú)法保證。我們也只能用利用貪心算法來(lái)解決一些比如最大或者最小的問(wèn)題。因?yàn)樵谝欢ǔ潭壬蟻?lái)說(shuō),貪心算法只能確定一些問(wèn)題的可行范圍,并不能準(zhǔn)確解答。它是一種預(yù)估的范疇,當(dāng)面對(duì)詳細(xì)的問(wèn)題,或者是非常絕對(duì)的問(wèn)題,那么貪心算法就不是最佳的計(jì)算方式。所以我們?cè)谑褂秘澬乃惴ǖ臅r(shí)候,要考慮到它的適用性,不能盲目使用[4]。

        貪心算法的難點(diǎn)也很明顯,即如何確定能否使用貪心算法。使用貪心算法并不困難,但其是卻是在局部中應(yīng)用的,并不能確定是不是整體的最優(yōu)解。所以針對(duì)一些問(wèn)題,如果只能在局部使用,我們就應(yīng)該考慮其它解題方式。

        5 結(jié)語(yǔ)

        貪心算法或許在一些信息競(jìng)賽或者是NPC類的問(wèn)題中具有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),但平時(shí)可能只能確定一個(gè)范圍,并不一定是最佳的解題方式。所以在求最優(yōu)解時(shí),一定要全面考慮,可以運(yùn)用貪心算法時(shí),一定要充分利用其優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗亲罱咏覀兯季S的一種解題方式。同時(shí),我們也一定要考慮到貪心算法的適用范圍,在可行的范圍最大化利用這一方法。

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