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贪心算法 局部最优

算法讲解之贪心算法

十年饮冰,难凉热血。

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贪心算法 局部最优

贪心算法

思路

若在求解一个问题时,能根据每次所得到的局部最优解,推导出全局最优或最优目标。

那么,我们可以根据这个策略,每次得到局部最优解答,逐步而推导出问题,这种策略称为贪心法

[例1]在N行M列的正整数矩阵中,要求从每行中选出1个数,使得选出的总共N个数的和最大。

[算法分析]

要使总和最大,则每个数要尽可能大,自然应该选每行中最大的那个数。因此,我们设计出如下算法:

读入N, M,矩阵数据;

Total = 0;

for (int l= 1; l = N; ++l)

{ //对N行进行选择

选择第I行最大的数,记为K;

Total +=K;

输出最大总和Total;

从上例中我们可以看出,和递推法相仿,贪心法也是从问题的某一个初始解出发,向给定的目标递推。但不同的是,推进的每一步不是依据某一固定的递推式,而是做一个局部的最优选择,即贪心选择(在例中,这种贪心选择表现为选择一行中的最大整数),这样,不断的将问题归纳为若干相似的子问题,最终产生出一个全局最优解。

特别注意的是,局部贪心的选择是否可以得出全局最优是能否采用贪心法的关键所在。对于能否使用贪心策略,应从理论上予以证明。下面我们看看另一个问题。

[例2]部分背包问题

给定一个最大载重量为M的卡车和N种食品,有食盐,白糖,大米等。已知第i种食品的最多拥有Wi公斤,其商品价值为Vi元/公斤,编程确定一个装货方案,使得装入卡车中的所有物品总价值最大。

[算法分析]

因为每一个物品都可以分割成单位块,单位块的利益越大显然总收益越大,所以它局部最优满足全局最优,可以用贪心法解答,方法如下:先将单位块收益按从大到小进行排列,然后用循环从单位块收益最大的取起,直到不能取为止便得到了最优解。

因此我们非常容易设计出如下算法:

问题初始化; //读入数据

按Vi从大到小将商品排序;

i=1;​ do​ { ​ if (m==0) break; //如果卡车满载则跳出循环​ m=m-w[i];​ if (m =0) //将第i种商品全部装入卡车​ else 将(m+w[i]) 重量的物品i装入卡车;​ i=i+1; //选择下一种商品​ }while (m 0&&i =n);

在解决上述问题的过程中,首先根据题设条件,找到了贪心选择标准(Vi),并依据这个标准直接逐步去求最优解,这种解题策略被称为贪心法。

贪心解决的问题

因此,利用贪心策略解题,需要解决两个问题:

首先,确定问题是否能用贪心策略求解;一般来说,适用于贪心策略求解的问题具有以下特点:

①可通过局部的贪心选择来达到问题的全局最优解。运用贪心策略解题,一般来说需要一步步的进行多次的贪心选择。在经过一次贪心选择之后,原问题将变成一个相似的,但规模更小的问题,而后的每一步都是当前看似最佳的选择,且每一个选择都仅做一次。

②原问题的最优解包含子问题的最优解,即问题具有最优子结构的性质。在背包问题中,第一次选择单位重量价值最大的货物,它是第一个子问题的最优解,第二次选择剩下的货物中单位重量价值最大的货物,同样是第二个子问题的最优解,依次类推。

③其次,如何选择一个贪心标准?正确的贪心标准可以得到问题的最优解,在确定采用贪心策略解决问题时,不能随意的判断贪心标准是否正确,尤其不要被表面上看似正确的贪心标准所迷惑。在得出贪心标准之后应给予严格的数学证明。

例题讲解

下面来看看0-1背包问题。

给定一个最大载重量为M的卡车和N种动物。已知第i种动物的重量为Wi,其最大价值为Vi,设定M,Wi,Vi均为整数,编程确定一个装货方案,使得装入卡车中的所有动物总价值最大。

[分析]对于n种动物,要么被装,要么不装,也就是说在满足卡车载重的条件下,如何选择动物,使得动物价值最大的问题。

即确定一组x1,x2,…,xn, xi∈{0,1}

f(x)=max(∑xivi) 其中,∑(xiwi)≦w

从直观上来看,我们可以按照上例一样选择那些价值大,而重量轻的动物。也就是可以按价值质量比(vi/wi)的大小来进行选择。可以看出,每做一次选择,都是从剩下的动物中选择那些vi/wi最大的,这种局部最优的选择是否能满足全局最优呢?我们来看看一个简单的例子:

设n=3,卡车最大载重量是100,三种动物a、b、c的重量分别是40,50,70,其对应的总价值分别是80、100、150。

情况a:按照上述思路,三种动物的vi/wi分别为2,2,2.14。显然,我们首先选择动物c,得到价值150,然后任意选择a或b,由于卡车最大载重为100,因此卡车不能装载其他动物。

情况b:不按上述约束条件,直接选择a和b。可以得到价值80+100=180,卡车装载的重量为40+50=90。没有超过卡车的实际载重,因此也是一种可行解,显然,这种解比上一种解要优化。

问题出现在什么地方呢?我们看看图23

贪心算法 局部最优

从图23中明显可以看出,情况a,卡车的空载率比情况b高。也就是说,上面的分析,只考虑了货物的价值质量比,而没有考虑到卡车的运营效率,因此,局部的最优化,不能导致全局的最优化。

因此,贪心不能简单进行,而需要全面的考虑,最后得到证明。

[例3]排队打水问题

有N个人排队到R个水龙头去打水,他们装满水桶的时间为T1,T2,…,Tn为整数且各不相等,应如何安排他们的打水顺序才能使他们花费的时间最少?

[算法分析]

由于排队时,越靠前面的计算的次数越多,显然越小的排在越前面得出的结果越小(可以用数学方法简单证明,这里就不再赘述),所以这道题可以用贪心法解答,基本步骤:

(1)将输入的时间按从小到大排序;

(2)将排序后的时间按顺序依次放入每个水龙头的队列中;

(3)统计,输出答案。

[样例输入]

4 2 //4人打水,2个水龙头

2 6 4 5 //每个打水时间

实现代码

cin n r;​ memset(s,0,sizeof(s)); //初始化​ j=0; min=0;​ for (i=1;i =n;++i) //用贪心法求解​ {​ j++;​ if (j==r+1) j=1;​ s[j]+=a[i];​ min+=s[j];​ }​ cout min; //输出解答

[例4]均分纸牌(NOIP2002)

有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N。每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。

移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上;在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。

现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。

例如 N=4,4 堆纸牌数分别为: ① 9 ② 8 ③ 17 ④ 6

移动3次可达到目的:

从 ③ 取4张牌放到④(9 8 13 10)- 从③取3张牌放到 ②(9 11 10 10)- 从②取1张牌放到①(10 10 10 10)。

[输入格式]

N(N 堆纸牌,1 = N = 100)

A1 A2 … An (N 堆纸牌,每堆纸牌初始数,l = Ai =10000)

[输出格式]

所有堆均达到相等时的最少移动次数。

[样例输入]http://Playcard.in

9 8 17 6

[样例输出]Playcard.out

[算法分析]

如果你想到把每堆牌的张数减去平均张数,题目就变成移动正数,加到负数中,使大家都变成0,那就意味着成功了一半!拿例题来说,平均张数为10,原张数9,8,17,6,变为-1,-2,7,-4,其中没有为0的数,我们从左边出发:要使第1堆的牌数-1变为0,只须将-1张牌移到它的右边(第2堆)-2中;结果是-1变为0,-2变为-3,各堆牌张数变为0,-3,7,-4;同理:要使第2堆变为0,只需将-3移到它的右边(第3堆)中去,各堆牌张数变为0,0,4,-4;要使第3堆变为0,只需将第3堆中的4移到它的右边(第4堆)中去,结果为0,0,0,0,完成任务。每移动1次牌,步数加1。也许你要问,负数张牌怎么移,不违反题意吗?其实从第i堆移动-m张牌到第i+1堆,等价于从第i+1堆移动m张牌到第i堆,步数是一样的。

如果张数中本来就有为0的,怎么办呢?如0,-1,-5,6,还是从左算起(从右算起也完全一样),第1堆是0,无需移牌,余下与上相同;再比如-1,-2,3,10,-4,-6,从左算起,第1次移动的结果为0,-3,3,10,-4,-6;第2次移动的结果为0,0,0,10,-4,-6,现在第3堆已经变为0了,可节省1步,余下继续。

实现代码

cin n; ave=0;step=0; for (i=1;i =n;++i) { cin a[i]; ave+=a[i]; //读入各堆牌张数,求总张数ave } ave/=n; //求牌的平均张数ave for (i=1;i =n;++i) a[i]-=ave; //每堆牌的张数减去平均数 i=1;j=n; while (a[i]==0&&i n) ++i; //过滤左边的0 while (a[j]==0&&j 1) –j; //过滤右边的0 while (i j) { a[i+1]+=a[i]; //将第i堆牌移到第i+1堆中去 a[i]=0; //第i堆牌移走后变为0 ++step; //移牌步数计数 ++i; //对下一堆牌进行循环操作 while (a[i]==0&&i j) ++i; //过滤移牌过程中产生的0 } cout step endl; ​

[例5]删数问题(NOI94)

输入一个高精度的正整数N,去掉其中任意S个数字后剩下的数字按原左右次序组成一个新的正整数。编程对给定的N和S,寻找一种方案使得剩下的数字组成的新数最小。

输出新的正整数。(N不超过240位)输入数据均不需判错。

[输入]

[输出]

最后剩下的最小数。

[样例输入]

175438

[样例输出]

[算法分析]

由于正整数n的有效数位为240位,所以很自然地采用字符串类型存贮n。那么如何决定哪s位被删除呢?是不是最大的s个数字呢?显然不是,大家很容易举出一些反例。为了尽可能逼近目标,我们选取的贪心策略为:每一步总是选择一个使剩下的数最小的数字删去,即按高位到低位的顺序搜索,若各位数字递增,则删除最后一个数字;否则删除第一个递减区间的首字符,这样删一位便形成了一个新数字串。然后回到串首,按上述规则再删下一个数字。重复以上过程s次为止,剩下的数字串便是问题的解了。

例如:n=175438

删数的过程如下:

n=175438 //删掉7

15438 //删掉5

1438 //删掉4

138 //删掉8

13 //解为13

这样,删数问题就与如何寻找递减区间首字符这样一个简单的问题对应起来。不过还要注意一个细节性的问题,就是可能会出现字符串串首有若干0的情况,甚至整个字符串都是0的情况。按以上贪心策略编制的程序框架如下

输入n,s;​ for (i=1;i =s;++i) { //一共要删除s个字符 ​ for ( j=0;j len-1;++j ) //从串首开始找,len是n的长度​ if ( n[j] n[j+1] ) { //找到第一个符合条件的 ​ for ( k=j;k len-1;++k ) //删除字符串n的第j个字符 ,后面字符往前整 ​ n[k]=n[k+1];​ break;​ }​ –len; //长度减1 ​ }​ 输出n; //删去串首可能产生的无用零

[例6]拦截导弹问题(NOIP1999)

某国为了防御敌国的导弹袭击,开发出一种导弹拦截系统,但是这种拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭,由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。

输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度不大于30000的正整数)。计算要拦截所有导弹最小需要配备多少套这种导弹拦截系统。

[输入格式]

n颗依次飞来的高度(1≤n≤1000).

[输出格式]

要拦截所有导弹最小配备的系统数k。

[输入样例]http://missile.in

389 207 155 300 299 170 158 65

[输出样例]missile.out

[输入输出样例]

输入:导弹高度: 7 9 6 8 5

输出:导弹拦截系统K=2

输入:导弹高度: 4 3 2

输出:导弹拦截系统K=1

[算法分析]

按照题意,被一套系统拦截的所有导弹中,最后一枚导弹的高度最低。设:

k为当前配备的系统数;

l[k]为被第k套系统拦截的最后一枚导弹的高度,简称系统k的最低高度(1≤k≤n)。

我们首先设导弹1被系统1所拦截(k←1,l[k]←导弹1的高度)。然后依次分析导弹2,…,导弹n的高度。

若导弹i的高度高于所有系统的最低高度,则断定导弹i不能被这些系统所拦截,应增设一套系统来拦截导弹I(k←k+1,l[k]←导弹i的高度);若导弹i低于某些系统的最低高度,那么导弹i均可被这些系统所拦截。究竟选择哪个系统拦截可使得配备的系统数最少,我们不妨采用贪心策略,选择其中最低高度最小(即导弹i的高度与系统最低高度最接近)的一套系统p(l[p]=min{l[j]
l[j] 导弹i的高度};l[p]←导弹i的高度)(i≤j≤k)。这样可使得一套系统拦截的导弹数尽可能增多。

依次类推,直至分析了n枚导弹的高度为止。此时得出的k便为应配备的最少系统数。

实现代码

​​ k=1;l[k]=导弹1的高度;​ for (i=2;i =n;++i)​ {​ p=0;​ for (j=1;j =k;++j)​ if (l[j] =导弹i的高度) { if (p==0) p=j; ​ else if (l[j] l[p]) p=j;} if (p==0) { ++k;l[k]=导弹i的高度; }​ else l[p]=导弹i的高度;​ }​输出应配备的最少系统数K。

[例7]活动选择

学校在最近几天有n个活动,这些活动都需要使用学校的大礼堂,在同一时间,礼堂只能被一个活动使。由于有些活动时间上有冲突,学校办公室人员只好让一些活动放弃使用礼堂而使用其他教室。

现在给出n个活动使用礼堂的起始时间begini和结束时间endi(begini endi),请你帮助办公室人员安排一些活动来使用礼堂,要求安排的活动尽量多。

[输入] 第一行一个整数n(n =1000);

接下来的n行,每行两个整数,第一个begini,第二个是endi(begini endi =32767)

[输出] 输出最多能安排的活动个数。

[样例输入]

12 14

8 12

8 11

6 10

2 13

[样例输出]

[算法分析]

• 算法模型:给n个开区间(begini,endi), 选择尽量多的区间, 使得两两不交。

• 做法: 首先按照end1 =end2 … =endn的顺序排序,依次考虑各个活动, 如果没有和已经选择的活动冲突, 就选; 否则就不选。

• 正确性: 如果不选end1, 假设第一个选择的是endi,则如果endi和end1不交叉则多选一个end1更划算; 如果交叉则把endi换成end1不影响后续选择。

实现代码

​#include iostream using namespace std;int n,begin[1001],end[1001];void init(){ cin n; for(int i=1;i =n;i++) cin begin[i] end[i];}void qsort(int x,int y){ int i,j,mid,t; i=x;j=y;mid=end[(x+y)/2]; while(i =j) { while(end[i] mid) ++i; while(end[j] mid) –j; if(i =j) { t=end[j];end[j]=end[i];end[i]=t; t=begin[j];begin[j]=begin[i];begin[i]=t; ++i;j; } } if(x j) qsort(x,j); if(i y) qsort(i,y);}void solve(){ int ans=0; for(int i=1,t=-1;i =n;++i) //在初始化循环变量的同时,初始化t。 //令t=-1可以使第一个区间与其他区间的操作相同。 if(begin[i] =t) {++ans;t=end[i];}//如果当前活动与之前最后结束的活动不冲突, 就接受当前活动。 cout ans endl;}int main(){ init(); qsort(1,n); solve(); return 0;}​

[例8]整数区间

请编程完成以下任务:

1.从文件中读取闭区间的个数及它们的描述;

2.找到一个含元素个数最少的集合,使得对于每一个区间,都至少有一个整数属于该集合,输出该集合的元素个数。

[输入]

首行包括区间的数目n,1 =n =10000,接下来的n行,每行包括两个整数a,b,被一空格隔开,0 =a =b =10000,它们是某一个区间的开始值和结束值。

[输出]

第一行集合元素的个数,对于每一个区间都至少有一个整数属于该区间,且集合所包含元素数目最少。

[样例输入]

[样例输出]

[算法分析]

算法模型:给n个闭区间[ai,bi], 在数轴上选尽量少的点,使每个区间内至少有一个点。

算法:首先按b1 =b2 =… =bn排序。每次标记当前区间的右端点x,并右移当前区间指针,直到当前区间不包含x,再重复上述操作。

如下图,如果选灰色点,移动到黑色点更优。

​#include iostream using namespace std;int a[10001],b[10001],sum=0,n,m;void qsort(int x,int y) //多关键字快排{ int i,j,mid1,mid2,t; i=x;j=y;mid1=b[(x+y)/2];mid2=a[(x+y)/2]; while(i =j) { while(b[i] mid1
((b[i]==mid1)&&(a[i] mid2))) ++i; while(b[j] mid1
((b[j]==mid1)&&(a[j] mid2))) –j; if(i =j) { t=b[j];b[j]=b[i];b[i]=t; t=a[j];a[j]=a[i];a[i]=t; ++i; –j; } } if(x j) qsort(x,j); if(i y) qsort(i,y);}int main(){ cin n; for(int i=1;i =n;++i)cin a[i] b[i]; qsort(1,n); for(int i=1,x=-1;i =n;++i) //在初始化循环变量的同时,初始化x。 //令x=-1可以使第一个区间与其他区间的操作 相同。 { if (x =a[i]) continue; //如果当前区间包含标记点,就跳过。 ++sum; x=b[i]; //更新标记点。 } cout sum endl; return 0;}​

发布于 2020-11-30

算法设计

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