贪心算法的证明题

贪心算法的证明一般是比动态规划要复杂。
原因是贪心算法的证明有两个,一个是最优子结构,另外一个是贪心选择性质。
贪心选择性质: 可以通过局部最优选择来构造全局最优解
证明:一般考虑某个子问题的最优解,然后考虑用一个贪心选择替换其中某个选择,修改此解,导出更小子问题。
最优子结构同动态规划,而且其实一般也不是特别需要证明,关键还是在证明问题具有贪心选择性质,下面是尝试证明。

1.活动选择问题

贪心算法的证明题_第1张图片
贪心选择性质的证明:假设一个子问题是Si,其一个最优解为Ai,(考虑一个子问题的最优解),我们选择子问题中最高结束的活动am(贪心选择),假设Ai中最早结束的活动我ae,如果ae=am,显然am在Ai中,如果ae>am,如果用am代替ae所得Ai’也还是最优解(代替),所以该子问题最优解可以表示为am+Si’最优解(拆分)。
大概证明步骤如下:子问题最优解,贪心选择,代替,拆分。

最优子结构的证明:假设Aij是活动i到j(不含j)的最优解,若Aij中包含ak,则可以将其划分为Aik+ak+Akj,反证法证明Aik、Akj都是最优解即可。

2.分数背包问题

贪心算法的证明题_第2张图片
贪心算法的证明题_第3张图片

贪心选择性质的证明:不妨假设p1/w1>=p2/w2>=…>=pn/wn
则按照贪心选择的最优解是X(x1,x2,…xn),如果全为1,显然是最优解,如果不全为则假设在j处最先不为,可知前面全为1,后面全为0,xj在两者之间。
又假设Y(…)为理想最优解,设两者的序号最小在k处有xk!=yk,显然xk>yk(k>j,超重,k=j,要么Y是X,要么后面还有得证,k 然后假设有xk代替yk,构造Z,证明效应更高,用Z代替Y,如此反复直到Z=X。
这个证明也是一步步局部构造得到最优解的过程。按照先前的步骤xk是贪心选择,构造Z为代替。

3.Huffman编码

贪心算法的证明题_第4张图片
注意最后得到的树一定是一棵满二叉树。
贪心选择性质的证明:
在这里插入图片描述
这里的证明用构造法,用x,y代替a,b位置。
贪心算法的证明题_第5张图片
反证法
贪心算法的证明题_第6张图片
(注,这里两个引理的1证明特别是第二个我不太熟悉,日后再补充吧)

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