Algorithm 贪婪算法的使用示例？

贪婪算法有什么用？一个真实的例子？

任何不可能找到最佳解决方案的地方，或者非常困难的地方

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贪婪算法在当前点采用最佳解决方案，即使这不是最好的解决方案，如果你检查了所有的本地人

有些问题是这样的，贪婪的解决方案实际上是最优的，有时他们就是这样设计的。 一个有趣的例子是，许多国家的硬币价值如此之高，以至于贪心地退回零钱（即总是退回尽可能大的硬币，直到您完成）

贪婪算法有什么用

贪婪算法是在每个阶段选择最佳/最优解。看

一个真实的例子

最小生成树算法是贪婪算法

著名的也是贪心算法

最小生成树的算法和算法

最短路径计算-

更多：

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（分数背包问题，哈夫曼编码，最优合并，拓扑排序）。

我很惊讶没有人指出哈夫曼/香农编码…

贪婪算法的一个现实例子将是

例如，如果要最大限度地增加可以使用会议室的客户数量，可以使用间隔调度算法

贪婪方法的应用

,，

贪婪算法有什么用？

我们使用贪心算法来获得最优解，但贪心算法不能解决所有问题

最优子结构属性和贪婪选择属性是关键要素。如果我们能够证明问题具有这些属性，那么我们就可以很好地为其开发贪婪算法

实例？

• 活动回避问题
• 哈夫曼码
• 硬币面额
• 单源最短路径问题（Dijkstra）
• 最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）
• 分数背包问题

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几乎所有可以用动态方法解决的问题都可以用贪婪方法来解决。

这里我列出了一些贪婪算法及其潜在的实际使用案例

Dijkstra算法

• IP路由先找到开放的最短路径
• 网络路由协议

了解更多关于Dijkstra算法的实际应用

Prim的最小生成树算法

• 实时人脸跟踪和验证（即定位人脸 在视频流中）

• 计算机科学中避免网络周期的协议

• 最大瓶颈路径

• 抖动（向数字记录中添加白噪声，以便 减少失真）

旅行推销员问题

• 无中间存储的jobshop调度

• 对数据数组进行聚类

• 车辆路径

图形-贴图着色

• 制定时间表/时间表

• 数独

• 移动无线电频率分配

你可以在这篇文章中了解更多

Kruskal的最小生成树算法

• 电视网络组建

• 旅游业务

背包问题

• 在有限的旅行包中决定携带什么的实际用途

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旅行推销员的最佳解决方案并非不可能。事实上，有一些有效的算法可以给出大量城市的精确解。没有什么能阻止贪婪算法给出问题的最优解。我认为你的回答有点误导。贪婪算法甚至不用于旅行商问题。对于次优解，您将使用近似算法-1直到你改进这一点。如果你在每一步都去下一个最近的未访问城市，你可以使用贪心算法求解TSP。但是你为什么要这样做呢？它最终很容易给出最糟糕的解决方案。TSP是不使用贪婪算法的完美例子。我仍然不同意你的第一行——如果最优解很难，我认为最好说你会使用近似算法，而不是贪婪算法。你可以使用贪婪算法来解决问题，你可以证明他们总是给出最优解。但在任何情况下，都是TSP的例子困扰了我，所以我删除了-1。这是我在超市购物时用于TSP的算法@IVlad你能解释一下一个算法如何为旅行推销员提供一个快速而精确的解决方案吗？我认为旅行推销员问题是NP-完全问题。在霍格沃茨——对不起，必须有人做出决定observation@drvitex：呸，旧的英国制度可能会奏效。4,3,1是硬币系统失败6的一个例子。令人惊讶的是，通常很难找到硬币的最佳数量（这是NP难的），但存在多项式算法来检查贪婪方法是否有效。Pearson，“变更决策问题的多项式时间算法”，Op.Res.Let。33:3（2005），第231-234页。DOI 10.1016/j.orl.2004.06.001另外，我相信LZW加密也是贪婪的