贪心算法，贪心算法和动态规划主要区别

贪心算法是一种在求解问题时总是做出在当前看来是最好贪心算法的选择的算法策略以下是关于贪心算法的详细解释局部最优解贪心算法在每一步都选择当前状态下局部最优的解，而不考虑整体最优解无后效性贪心算法的关键在于贪心策略的选择，这种策略必须具备无后效性这意味着，某个状态以前的过程不会影贪心算法；动态规划与贪心算法是两种常用的算法策略，常用于解决优化问题它们各自有特点，也存在区别动态规划主要通过分解问题为一系列子问题，逐步求解，最终整合子问题的解以获得原问题的最优解动态规划算法的精髓在于它利用了“最优子结构”的特性，即原问题的最优解包含其子问题的最优解动态规划解决的问题通常具有“无后效性”，即当前状态只依赖于之前。

贪心算法经典例子如下活动安排问题是可以用贪心算法有效求解的一个很好的例子，该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动贪心算法提供了一个简单漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源设有n个活动的集合e=1，2n，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等；由于输入的活动按结束时间升序排序，所以算法 GreedySelector 每次总是选择具有最早完成时间的相容活动加入到集合b中直观上，按照这种方法选择相容活动为未安排活动留下了尽可能多的时间该算法的贪心选择意义是使剩余的可安排时间段极大化，以便安排尽可能多的相容活动 最后根据数组b的值输出选中。

leetcode406根据身高重建队列的贪心算法解析如下解题思路 排序首先，贪心算法我们需要对给定的人数组 people 按照身高 h 从高到低进行排序这是贪心策略的第一步，确保在插入过程中，已经插入队列中的人身高都不低于当前要插入的人 插入排序后，我们按照每个人的 k 值依次将每个人插入到队列中；贪心算法是一种在每一步都选择局部最优解的算法策略，以期望最终达到全局最优解它在决策时只考虑当前的最佳选择，而不考虑未来可能的后果贪心算法的特点是简单直接，易于实现，但并不总是能够找到全局最优解举个例子，比如你有一个装满物品的背包，每个物品都有一个重量和一个价值你的任务是。

拟阵和贪心算法的关系主要体现在拟阵理论为贪心算法提供了全局最优性的保证拟阵的定义与性质拟阵可以看作是对向量组概念的延拓，它定义在一个全集U上，其集族F满足特定的性质拟阵中有“极大线性无关组”和“秩”等概念，这些概念与向量组中的相应概念类似拟阵中的任意元素也可以延拓为“极大线性；所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，换句话说，当考虑做何种选择的时候，我们只考虑对当前问题最佳的选择而不考虑子问题的结果这是贪心算法可行的第一个基本要素贪心算法以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。

贪心策略的选择贪心算法的关键在于贪心策略的选择这种策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关适用范围贪心算法并不适用于所有问题，它通常适用于那些可以通过局部最优选择达到全局最优的问题对于某些问题，贪心算法可能无法得到整体最优解综上所述。

贪心算法的11个经典题目

不一定能够得到最优解贪心法能够获得最优解的前提是1问题具有最优子结构，即规模为n的问题的最优解与规模为n1的问题的解相关2问题具有贪心选择性质，即问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到部分背包问题具有以上性质，故可以通过贪心算法得到最优解。

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，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。

kruskal算法是贪心算法贪心算法的本质局部最优解一定是全局最优解在最小生成树中的应用即为，一个无向图中包含最小权值边点两个点，一定在最小生成树中，因此，只需要对该无项图中的顶点进行排序，按顺序找出边权值最小的顶点即可Kruskal算法描述首先把所有的边按照权值先从小到大排列，接。

贪心算法和动态规划主要区别

1、贪心算法适用的问题必须满足两个属性 1 贪心性质整体的最优解可通过一系列局部最优解达到，并且每次的选择可以依赖以前做出的选择，但不能依赖于以后的选择 2 最优子结构问题的整体最优解包含着它的子问题的最优解贪心算法，“贪心”二字顾名思义，因此其规律特征就是更加注重当前的。

2、贪心算法，“贪心”二字顾名思义，因此其规律特征就是更加注重当前的状态，贪心法做出的选择是对于当前所处状态的最优选择，它的解决问题的视角是微观的“局部”，而不是从全局宏观的角度思考和看待问题，根据这样的性质要求贪心法解决的问题有“无后效性”当前的决策不会影响到后续的决策，因为。

3、贪心算法还是很常见的算法之一，这是由于它简单易行，构造贪心策略不是很困难 可惜的是，它需要证明后才能真正运用到题目的算法中 一般来说，贪心算法的证明围绕着整个问题的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的 对于例题中的3种贪心策略，都是无法成立无法被证明。

4、#8226贪心算法的特点是每个阶段所作的选择都是局部最优的，它期望通过所作的局部最优选择产生出一个全局最优解贪心与动态规划 与动态规划不同的是，贪心是 鼠目寸光 动态规划是 统揽全局 –动态规划每个阶段产生的都是全局最优解 #8226第i阶段的“全局” 问题空间为a1， 。

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