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python 貪心算法的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2020年09月18日 17:17:38   作者:Achilles_Heel  
這篇文章主要介紹了python 貪心算法的實(shí)現(xiàn),幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)python,感興趣的朋友可以了解下

貪心算法

貪心算法(又稱貪婪算法)是指,在對(duì)問題求解時(shí),總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說,不從整體最優(yōu)上加以考慮,他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。

貪心算法不是對(duì)所有問題都能得到整體最優(yōu)解,關(guān)鍵是貪心策略的選擇,選擇的貪心策略必須具備無后效性,即某個(gè)狀態(tài)以前的過程不會(huì)影響以后的狀態(tài),只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)。

基本思路

思想

貪心算法的基本思路是從問題的某一個(gè)初始解出發(fā)一步一步地進(jìn)行,根據(jù)某個(gè)優(yōu)化測度,每一步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。每一步只考慮一個(gè)數(shù)據(jù),他的選取應(yīng)該滿足局部優(yōu)化的條件。若下一個(gè)數(shù)據(jù)和部分最優(yōu)解連在一起不再是可行解時(shí),就不把該數(shù)據(jù)添加到部分解中,直到把所有數(shù)據(jù)枚舉完,或者不能再添加算法停止 。

步驟

  1. 遍歷初始集合X中的備選元素
  2. 利用貪心策略在X中確定一個(gè)元素,并將其加入到可行解S中
  3. 得到可行解S

P即為貪心策略,用來選擇符合條件的元素。

例子——硬幣找零

假設(shè)某國硬幣面值有1,5,10,25,100元五種面額,若店員為顧客找零時(shí),需要給顧客找零a=36元,求硬幣數(shù)最少的情況。

這里我們的貪心策略為:

先找到最接近a的值,然后對(duì)a進(jìn)行更新,然后進(jìn)行循環(huán)。

代碼實(shí)現(xiàn)

def shortNum(a):
  coins = [1,5,10,25,100]
  out = []
  coins = coins[::-1]

  for i in coins:
    num = a//i
    out=out+[i,]*num
    a = a-num*i
    if a<=0:
      break
  return out
a = 36
print(shortNum(a))

例子——任務(wù)規(guī)劃

問題描述:

輸入為任務(wù)集合X= [r1,r2,r3,...,rn],每個(gè)任務(wù)ri,都對(duì)應(yīng)著一個(gè)起始時(shí)間ai與結(jié)束時(shí)間bi

要求輸出為最多的相容的任務(wù)集。

 如上圖,r1與r2相容,r3與r1和r2都不相容。

那么這里的貪心策略我們可以設(shè)為:

  1. 先將結(jié)束時(shí)間最短的任務(wù)加入到S中,
  2. 再從剩下的任務(wù)的任務(wù)中選擇結(jié)束時(shí)間最短的,且判斷與S集合中的任務(wù)是否相容
  3. 若不相容,則換下一個(gè)時(shí)間最短的任務(wù),并進(jìn)行比較
  4. 循環(huán),直至X為空。

代碼實(shí)現(xiàn)

# 任務(wù)規(guī)劃
from collections import OrderedDict
task = OrderedDict()
task['r1'] = [0,4]
task['r2'] = [5,8]
task['r3'] = [10,13]
task['r4'] = [15,18]
task['r5'] = [7,11]
task['r6'] = [2,6]
task['r7'] = [2,6]
task['r8'] = [2,6]
task['r9'] = [12,16]
task['r10'] = [12,16]
task['r11'] = [12,16]
task['r12'] = [0,3]


listTask = list(task.items())
# 根據(jù)bi進(jìn)行排序,結(jié)束時(shí)間早的在前面(冒泡排序)
for i in range(len(listTask)-1):
  for j in range(len(listTask)-i-1):
    if listTask[j][1][1] > listTask[j+1][1][1]:
      listTask[j],listTask[j+1]=listTask[j+1],listTask[j]
print(listTask)
out = []
out.append(listTask.pop(0))
def isValid(temp,out):
  for k in range(len(out)):
    if temp[1][0]<out[k][1][1]:
      # 相交
      return False
  return True

for j in range(len(listTask)):
  temp = listTask.pop(0)
  # 判斷是否相交
  #   相交則continue
  #   不相交則out.append(temp)
  for k in range(len(out)):
    if isValid(temp,out):
      out.append(temp)
    # else:continue 語句可以不寫
    else:
      continue
print(out)

以上就是python 貪心算法的實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 貪心算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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