【演算法資源】貪婪演算法

貪婪演算法

貪婪演算法(Greedy algorithm)是一種對某些求最優解問題的更簡單、更迅速的設計技術。用貪婪法設計演算法的特點是一步一步地進行，常以當前情況為基礎根據某個優化測度作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間，它採用自頂向下，以迭代的方法做出相繼的貪心選擇，每做一次貪心選擇就將所求問題簡化為一個規模更小的子問題，通過每一步貪心選擇，可得到問題的一個最優解，雖然每一步上都要保證能獲得局部最優解，但由此產生的全局解有時不一定是最優的，所以貪婪法不要回溯。

貪婪演算法是一種改進了的分級處理方法。其核心是根據題意選取一種量度標準。然後將這多個輸入排成這種量度標準所要求的順序，按這種順序一次輸入一個量。如果這個輸入和當前已構成在這種量度意義下的部分最佳解加在一起不能產生一個可行解，則不把此輸入加到這部分解中。這種能夠得到某種量度意義下最優解的分級處理方法稱為貪婪演算法。

對於一個給定的問題，往往可能有好幾種量度標準。初看起來，這些量度標準似乎都是可取的，但實際上，用其中的大多數量度標準作貪婪處理所得到該量度意義下的最優解並不是問題的最優解，而是次優解。因此，選擇能產生問題最優解的最優量度標準是使用貪婪演算法的核心。

一般情況下，要選出最優量度標準並不是一件容易的事，但對某問題能選擇出最優量度標準後，用貪婪演算法求解則特別有效。最優解可以通過一系列局部最優的選擇即貪婪選擇來達到，根據當前狀態做出在當前看來是最好的選擇，即局部最優解選擇，然後再去解做出這個選擇後產生的相應的子問題。每做一次貪婪選擇就將所求問題簡化為一個規模更小的子問題，最終可得到問題的一個整體最優解。

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