前言

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五大算法

• 分治算法
• 动态规划
• 贪心算法
• 回溯算法
• 分支限界算法

WX搜素"Java长征记"对这些算法也有详细介绍。

贪心算法

一、算法概述

   贪心算法也叫贪婪算法，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，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最
优解。（所谓贪心即只看眼前不管未来）

【注意：】

   贪心方法是一种分级处理方法，首先要根据题意，选取一种量度标准（贪心策
略）,然后根据量度标准对成本进行排序，再根据题目的约束条件进行选择。对于
一个问题可能会有不同的量度标准，选择其中可以获得最优解的量度标准（贪心
策略）是贪心法设计的核心问题

二、贪心算法的基本思想

• 建立数学模型来描述问题
• 把求解的问题分成若干个子问题
• 对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解
• 把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解

【注意：贪心法要进行正确性证明，证明其不正确举反例即可】

三、贪心法的正确性证明

【个人感觉应该是贪心法的难点之处】

   贪心法正确性证明常用的方法有归纳法(对算法步数归纳、对问题归纳)和交换论证法（从最优解出发，不变坏地替换，得到贪心策略的解）。下面的例子介绍时会详细介绍

• 活动选择问题——对算法步数归纳
• 最优装载问题——对问题规模归纳
• 最小延迟调度——交换论证

四、贪心算法的性质

• 贪心选择可以依赖以往所做过的选择，但绝不依赖于将来所作的选择，也不依赖于子问题的解。（区别于动态规划）
• 贪心算法通常以自顶向下的方式进行，不断迭代做出贪心选择，每做一次贪心选择就将问题简化为规模更小的问题。

【你会发现贪心法其实和动态规划有点相似之处，但也有很大区别】

五、贪心法的优势

算法简单，时间和空间复杂性低

话不多说直接上栗子，一目了然

六、经典例子

• 活动选择问题
• 最优装载问题
• 最小延迟调度问题

一一活动选择问题

●问题介绍

S = {1, 2, … , n}为n 项活动的集合， si , fi 分别为活动 i 的开始和结束时间. 活动i与j相容即si ≥fj 或 sj ≥fi .求最大的相容活动集

●贪心策略

策略1：开始时间早的优先排序使 s1≤s2≤…≤sn，从前向后挑选

不正确（反例）：

反例：S ={1,2,3 }s1=0, f1=20, s2=2, f2=5, s3=8, f3=15

解（活动1）

策略2：占用时间少的优先排序使得 f1－s1≤ f2－s2≤…≤fn－sn，从前向后挑选

不正确（反例）

反例：S = { 1, 2, 3 }s1=0, f1=8, s2=7, f2=9, s3=8, f3=15

解（活动2）

策略3：结束早的优先排序使 f1≤f2≤…≤ fn，从前向后挑选

解（活动1、3）

●伪码：

●正确性证明（对算法步数归纳）

命题：算法Select执行到第k步，选择k项活动i1=1,i2,…,ik，那么存在最优解 A包含活动 i1=1, i2 ,…, ik .

只要此定理成立，算法至多到第n步得到最优解

归纳证明

设S={1,2,….n}为活动集且f1≤…≤ fn

归纳基础: k=1, 证明存在最优解包含活动 1 ，k=1, 证明存在最优解包含活动 1

证：任取最优解A， A中活动按截止时间递增排列. 如果A的第一个活动为 j，j ≠1, 用1替换A的活动 j 得到解 A’，即A’ = (A−{ j }) ∪{1}, 由于 f1 ≤ fj , A’ 也是最优解，且含有1.

归纳步骤：假设命题对k为真, 证明对k+1也为真.

证：算法执行到第 k 步, 选择了活动i1=1,i2, …, ik , 根据归纳假设存在最优解 A包 含i1=1,i2,…,ik , A中剩下活动选自集合S’
S’ = { i | i∈S, si ≥ fk }
A = { i1, i2, … , ik } ∪ B

证：B是 S’的最优解.（若不然, S’ 的最优解为B*, B的活动比 B多，那么B∪{1, i2, … , ik } 是 S 的最优解，且比 A的活动多,与 A 的最优性矛盾.）

证：将S’ 看成子问题，根据归纳基础，存在 S’ 的最优解B’ 有S’ 中的第一个活动 ik+1, 且 |B’ | = |B|, 于是
{ i1, i2, … , ik } ∪ B’= { i1, i2, … , ik , ik+1 } ∪ ( B’−{ ik+1})也是原问题的最优解

●程序：

//活动选择
/*非递归，一般实现*/
static List<Integer> acivitySelector(int[] s, int[] f) {// 假设活动的结束时间已经从小到大排好list.add(1);//根据贪心算法的贪心选择性质，肯定会选择第一个活动int j=0;//记录被上一次选择的活动for(int i=1;i<f.length;i++)if(s[i]>=f[j]){list.add(i+1);j=i;//更新}return list;}

【也可以用递归实现，WX搜索"Java长征记"回复算法代码即可获得相关代码】

●时间复杂度

O(n) = O(n)(输入时已排好序)

一一最优装载问题

●问题介绍

n 个集装箱1, 2, … , n 要装上轮船，集装箱 i 的重量为 wi , 轮船装载重量限制为C, 无体积限制.
问如何装使得上船的集装箱最多？假设每个箱子的重量 wi≤C.

【类似于0-1背包问题】

●建模

设 <x1, x2, … , xn> 表示解向量，xi = 0,1（0代表不装，1代表装）xi = 1表示当且仅当第 i 个集装箱被装上船

●算法策略

将集装箱按照重量递增顺序进行排列，轻者优先

●正确性证明（对问题规模归纳）

  设集装箱从轻到重记为1, 2, … , n.

命题：对装载问题任何规模为 n 的输入实例，算法得到最优解.

归纳基础：

证：对任何只含 1个箱子的输入实例，贪心法得到最优解. 显然正确.

归纳步骤：

假设对于任何n个箱子的输入实例贪心法都能得到最优解，那么对于任何n+1个箱子的输入实例贪心法也得到最优解.

归纳步骤证明思路

假设对于 n 个集装箱的输入，贪心法都可以得到最优解，考虑 输入N = { 1, 2, … , n+1 } 其中 w1 ≤ w2 ≤ … ≤
wn+1.

证：由归纳假设，对于N’ = {2, 3, …, n+1}，C’ = C− w1,贪心法得到最优解 I’.

令I = I '∪{1}

证：I (算法解)是关于 N 的最优解. 若不然，存在包含 1 的关于 N 的最优解 I*(如果 I* 中没有1，用 1 替换 I* 中的第一个元素得到的解也是最优解), 且 |I*|>| I |；那么I−{1}是 N’ 和C’ 的解且| I− {1}| > | I −{1} | = | I’ | 与 I’是关于N’ 和C’ 的最优解矛盾.

●程序：
贪心法的程序设计都比较简单，这个留给大家思考，【实在没有思路，WX搜索"Java长征记"，回复算法代码可获得相关代码】

一一最小延迟调度问题

●问题介绍

客户集合A，∀i∈A，ti 为服务时间，di 为要求完成时间，ti, di为正整数. 一个调度f : A→N，f(i)为客户 i的开始时间. 求最大延迟达到最小的调度，即求 f 使得

●贪心策略

按照 di 从小到大安排，即按完成时间从早到晚安排任务，没有空闲.

●伪码

●正确性证明（交换论证）

没有空闲时间, 没有逆序. 逆序 ( i, j ): f (i) < f (j) 且 di > dj （逆序即i比j结束时间晚却先执行了）

命题：所有没有逆序、没有空闲时间的调度具有相同的最大延迟

证：设 f 没有逆序，在 f 中具有相同完成时间 d 的客户i1, i2, … , ik连续安排, 其开始时刻为 t0,完成这些任务的时刻是 t，最大延迟为最后任务延迟t−d, 与 i1, i2, … , ik的排列次序无关.t = t0+ (ti1+ ti2+ …+ tik)

证明思想：从一个没有空闲时间的最优解出发，在不改变最优性的条件下，转变为没有逆序的解。

1. 如果一个最优调度存在逆序，那么存在i < n使得(i,i+1构成一个逆序)
2. 存在逆序(i,j),j = i + 1,那么交换i和j得到的解的逆序数减一，后面证明这个新的调度仍然最优
3. 至多经过n(n-1)/2次交换得到一个没有逆序的最优调度

证：交换相邻逆序仍旧最优 设 f1是一个任意最优解，存在相邻逆序( i, j ) . 交换 i 和 j 的顺序, 得到解 f2.那么f2的最大延迟不超过 f1的最大延迟.

• 交换 i, j 与其他客户延迟时间无关
• 交换后不增加 j 的延迟，但可能增加 i的延迟
• i 在 f2的延迟小于 j 在 f1 的延迟 ，因此小于f 1的最大延迟 r
  

●程序：

//最小延迟调度问题
import java.util.Arrays;class Task implements Comparable<Task>{String number;//任务编号int servicetime;//服务时间int requiredtime;//客户要求完成时间public Task(String number,int servicetime,int requiredtime) {this.number=number;this.servicetime=servicetime;this.requiredtime=requiredtime;}public int compareTo(Task obj) {return this.requiredtime-obj.requiredtime;}
}
public class Schedule {public static void main(String []args) {int delaytime[]=new int[5];Task task[]=new Task[5]; task[0]=new Task("1",5,10);task[1]=new Task("2",8,12);task[2]=new Task("3",4,15);task[3]=new Task("4",10,11);task[4]=new Task("5",3,20);Arrays.sort(task);//按照客户要求完成时间从早到晚排序int finishtime[]=new int[5];finishtime[0]=task[0].servicetime;for(int i=1;i<task.length;i++) {finishtime[i]=finishtime[i-1]+task[i].servicetime;delaytime[i]=finishtime[i]-task[i].requiredtime;}for(int i=0;i<task.length;i++) {System.out.println("第"+(i+1)+"个任务为"+task[i].number+"号任务");System.out.println("该任务的完成时间为"+finishtime[i]+"，延迟时间为："+delaytime[i]);}}
}

●时间复杂度为

O(nlogn) + O(n) = O(nlogn)

【可以看出贪心法的程序设计和思路其实很简单，个人感觉难点就在于证明贪心策略的正确性，如果一个问题可以用贪心法解决的话，首选贪心法】

干货分享

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