贪婪算法

  • 每步均选择局部的最优解,重复此过程,最终即得到全局的最优解
  • 简而言之就是每步都采用最优解

优点:

  • 简单易行

缺点:

  • 并非在所有情况下都奏效

经典的问题:

  1. 背包问题
  2. 集合覆盖问题

贪婪算法下的近似算法解决集合覆盖问题

states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])

stations = {}
stations["kone"] = set(["id", "nv", "ut"])
stations["ktwo"] = set(["wa", "id", "mt"])
stations["kthree"] = set(["or", "nv", "ca"])
stations["kfour"] = set(["nv", "ut"])
stations["kfive"] = set(["ca", "az"])
final_stations = set() while states_needed: best_station = None
states_covered = set()
for station, states in stations.items():
covered = states_needed & states
if len(covered) > len(states_covered):
best_station = station
states_covered = covered
states_needed -= states_covered
final_stations.add(best_station) print(final_stations)

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