贪婪算法，背包问题贪心算法

算法应该具有以下五个重要的特征1贪婪算法，有穷性算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止2，确切性算法的每一步骤必须有确切的定义3，输入项一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件4，输出项一个算法有一个或多个输出贪婪算法；Python里面的贪婪算法又称贪心算法是指，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，贪婪算法他所做出的是在某种意义上的局部最优解贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程。

解决多处理器情形的算法是按照顺序开始作业，处理器之间轮换分配作业不难证明没有哪个其贪婪算法他的顺序能够做得更好，虽然处理器个数 P 能够整除作业数 N 时存在许多最优的顺序即使 P 不恰好整除 N，哪怕所有的作业时间是互异的，也还是有许多最优解将完成时间最小化，即整个序列的完成时间更早；贪婪算法总是作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，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解注贪婪算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题它能产生整体最优解但其解必然是最优解的很好近似解基本思路从问题的某一个初始解。

NP完全问题指的是一类在理论上必须遍历所有可能情况才能找到最优解的问题，且这类问题的可能情况数量通常非常大，导致求解过程极为耗时而贪婪算法则是一种近似算法，它并不追求全局最优解，而是通过在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最有利的选择，从而希望导致结果是全局最好或最好的近似解一NP完全问题 NP完全问题的一个典型例子是旅行商问；这种算法在许多领域，如强化学习推荐系统和在线广告中，都是优化策略的重要工具总的来说，epsilon贪婪算法通过引入随机性的动态决策机制，提供了一种在探索未知与开发已知之间取得最优平衡的策略它既提高了发现潜在最优选项的可能性，又确保了资源的有效利用，成为解决复杂决策问题的有力工具。

当找出一个大致能解决问题的优秀解，而不需要要找出最完美的解的情况下，贪婪算法还是不错的优秀和完美之间，需要考虑实现代价例如精确算法的时间复杂度是冥函数或阶乘函数，其实现代价将远远高于结果还不错的贪婪算法 #8195#8195NP完全问题不能在确定的多项式时间内解决的问题，为NP完全。

贪心算法和动态规划算法的共同点

greedy method即贪婪算法定义贪婪算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法特点贪婪算法并不从整体最优考虑，它所做的只是在某种意义上的局部最优解贪婪算法通过一系列局部最优的选择，期望达到全局最优的解应用场景贪婪算法。

显然，KMP算法和FLOYD算法并不属于贪心算法FLOYD算法采用了类似于动态规划的方法，而KMP算法则是通过对字符串的前缀进行处理，以减少不必要的位移贪心算法的种类可能还有许多，但在实际应用中，我们可能只会用到其中的一小部分当我们确定一个问题是否可以通过贪心算法解决时，需要能够证明使用贪心算法的。

贪婪算法Greedy Algorithm也叫算贪心法，贪婪法它是一个遵循启发式解决问题的算法范式它的核心思想就是通过在每一步的选择中都选用当前步骤下最优的选择，期望结果是最优的算法如 旅行推销员问题 贪婪算法尤其适用于有最优子结构的问题中，最优子结构的意思是局部的最优解可以导出全局的最优解。

所有贪婪算法都遵循一个基本结构声明一个空结果做一个贪婪的选择，如果选择是可行的，把它添加到最终结果返回结果五贪婪算法的优点与缺点 优点贪婪算法很容易实现通常具有较低的时间复杂度可以用于优化目的或在困难问题的情况下找到接近优化的结果可能非常有效，因为它不需要探索问题的所有。

1 普里姆算法，亦称Jarník算法，是一种应用于加权无向图的贪婪算法，旨在寻找最小生成树2 该算法的核心思想是从任一顶点开始，逐步添加边，构成一棵树，其总权重最小3 每次算法操作时，都会选择一条连接树与其它顶点的边，其权重最小4 普里姆算法最初由捷克数学家沃伊茨奇·贾尼克于1930年。

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贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解比如最小生成。

什么叫贪心算法

贪心算法是指在对问题进行求解时，在每－步选择中都采取最好或者最优即最有利的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果有时候会是最优解，但是都是相对近似接近最优解的结果例题区间问题 问题描述有n项工作，每项工作分别在si开始。

#160#160AI人工智能的算法有很多，比如决策树粒子群算法随机森林算法逻辑回归SVM遗传算法朴素贝叶斯K最近邻算法贪婪算法K均值算法Adaboost算法蚁群算法神经网络马尔可夫等等1粒子群算法又称粒子群优化算法，缩写为 PSO， 是近些年新发展起来的一种进化算法#160。

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