实际生活中,经常需要求一些问题的“可行解”和“最优解”,这就是所谓的“最优化”问题。 一般来说,每个最优化问题都包含一组“限制条件”和一个“目标函数”,符合限制条件的问题求解方案称为可行解,使目标函数取得最佳值(最大或最小)的可行解称为最优解。 求解最优化问题的算法很多,例如穷举、搜索、动态规划等。贪心法也是求解这类问题的一种常用方法
1. 贪心法的基本思想
贪心法是从问题的某个初始解出发,采用逐步构造最优解的方法,向给定的目标前进。在每一个局部阶段,都做一个“看上去”最优的决策,并期望通过每一次所做的局部最优选择产生出一个全局最优解。做出贪心决策的依据称为“贪心策略”。要注意的是,贪心策略一旦做出,就不可再更改。 与递推不同的是,贪心严格意义上说只是一种策略或方法,而不是算法。推进的每一步不是依据某一个固定的递推式,而是做一个当时“看似最佳”的贪心选择(操作),不断将问题归纳为更小的相似子问题。所以,归纳、分析、选择正确合适的贪心策略,是解决贪心问题的关键。
例:删数
【问题描述】 输入一个高精度的正整数 n(长度小于或等于 240 位),去掉其中任意 s 个数字后剩下的数字按原左右次序将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。
【输入格式】 输入两行,第 1 行为 1 个正整数 n,第 2 行为 1 个整数 s。
【输出格式】 输出一行一个数,表示最后剩下的最小数。
【输入样例】 178543 4
【输出样例】 13
【问题分析】 为了尽可能逼近目标,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。然后回到数字串首,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。
2. 贪心法的正确性证明
对于一个问题,如果想用贪心法求解,首先要想到基于某种“序”或者“规则”的贪心策略。 其次还要能证明其正确性。要严格证明一个贪心算法的正确性是很困难的,目前最有效的一种方法叫“矩阵胚理论”,但是很复杂。信息学竞赛中常用的贪心证明方法,一般有反证法、构造法、调整法。其实,即使一个贪心算法是不完全正确的,也可以努力寻找一些调整方法,或制定多种贪心策略,通过调整优化、比较择优来争取得到最优解,甚至也可以先得到一个“较优”解,然后,在此基础上进行搜索剪枝或分支定界。
3. 贪心法的经典应用
1、最优装载问题 给 n 个物品,第 i 个物品重量为 wi, 选择尽量多的物体,使得总重量不超过 C。
思路: 贪心策略:每次选最轻的。 把物品按重量从小到大排序,依次选择直到装不下为止。
2、部分背包问题 有 n 个物品,第 i 个物品重量为 wi, 价值为 vi, 在总重量不超过 m 的情况下让总价值最高。 每个物品可以只取走一部分。价值和重量按比例计算。
思路: 贪心策略:每次选性价比最高的。 把物品按 价值/重量 从大到小排序,依次选择直到装不下为止。 一定是最后一个装不下的物品选部分,前面物品全选。
3、乘船问题 有 n 个人,第 i 个人重量为 wi。每艘船的载重量均为 m。 求用最少的船装所有人的方案。
思路: 贪心策略:最重的人和最轻的人呢配对。 先按重量从小到大排序,开 2 个指针分别指向头尾。 尾指针如果能和头指针配对,则同时相向移动,计算+1。 否则尾指针向前移动,计数+1。
4、选择不相交区间问题 n 个开区间 (ai, bi), 选择尽量多的区间,使得这些区间都不相交。
思路: 贪心策略:选对后续区间影响最小的。 按右端点从小到大排序,然后依次选择不会冲突的区间,选完后更新当前限定条件为所选区间的右端点。下次选第一个左端点大于当前限定条件的点的区间。
5、区间选点问题 n 个闭区间 [ai, bi], 选择尽量少的点,使得每个区间都至少有一个点。
思路: 贪心策略:每次选最后一个。 按右端点从小到大排序,然后分别对区间进行选择,如果对于当前区间,集合里的数不能覆盖它,则将该区间末尾的数加入集合。
6、区间覆盖问题 n 个闭区间 [ai, bi], 选择尽量少的区间,使得能完全覆盖住一个指定的区间 [l, r]。
思路: 贪心策略:对于限定条件,每次选满足 ai<=s 的 bi 最大值得区间。 先按左端点从小到大排序,然后依次处理每个区间,维护一个点 s (初始化为指定区间的左端点), 每次选择左端点 <=s 的区间中右端点最大的一个,然后更新 s 为该右端点坐标。
7、流水线作业调度问题 有 n 个作业需要在两台机器 M1,M2组成的流水线上完成加工,每个作业 i 都必须先花时间 ai 在 M1上加工,然后才能在M2上花时间 bi 加工。 确定作业顺序使得所有作业全部完成所用的总时间最短。
思路: 贪心策略:让M1没有空闲,M2空闲时间尽量短。 将作业分成 2 部分: N1 为 a=b 的作业结合。 那么 N1 按 a 的值从小到大排序,N2 按 b 的值 从大到小排序。 最后 N1 接上 N2 的序列即为最优。
8、有限期和罚款的单位时间调度 有 n 个任务。每个任务都需要 1 个时间单位执行,任务 i 的截止时间 di (1<=di<=n) 表示要求任务 i 在时间 di 结束时必须完成,否则将导致 wi 的罚款。 确定任务顺序使罚款最小。
思路: 贪心策略:先完成 wi 大的任务且尽量不影响其他任务。 将任务按 wi 从大到小排序,然后依次对任务进行安排: 若能安排,则找一个最晚的时间; 否则放在最后的空位上。