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分治算法策略

发布时间: 2023-07-16 18:05:29

1. 程序员都应该精通的六种算法,你会了吗

对于一名优秀的程序员来说,面对一个项目的需求的时候,一定会在脑海里浮现出最适合解决这个问题的方法是什么,选对了算法,就会起到事半功倍的效果,反之,则可能会使程序运行效率低下,还容易出bug。因此,熟悉掌握常用的算法,是对于一个优秀程序员最基本的要求。


那么,常用的算法都有哪些呢?一般来讲,在我们日常工作中涉及到的算法,通常分为以下几个类型:分治、贪心、迭代、枚举、回溯、动态规划。下面我们来一一介绍这几种算法。


一、分治算法


分治算法,顾名思义,是将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。


分治算法一般分为三个部分:分解问题、解决问题、合并解。

分治算法适用于那些问题的规模缩小到一定程度就可以解决、并且各子问题之间相互独立,求出来的解可以合并为该问题的解的情况。


典型例子比如求解一个无序数组中的最大值,即可以采用分治算法,示例如下:


def pidAndConquer(arr,leftIndex,rightIndex):

if(rightIndex==leftIndex+1 || rightIndex==leftIndex){

return Math.max(arr[leftIndex],arr[rightIndex]);

}

int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;

int leftMax=pidAndConquer(arr,leftIndex,mid);

int rightMax=pidAndConquer(arr,mid,rightIndex);

return Math.max(leftMax,rightMax);


二、贪心算法


贪心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,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。


贪心算法的基本思路是把问题分成若干个子问题,然后对每个子问题求解,得到子问题的局部最优解,最后再把子问题的最优解合并成原问题的一个解。这里要注意一点就是贪心算法得到的不一定是全局最优解。这一缺陷导致了贪心算法的适用范围较少,更大的用途在于平衡算法效率和最终结果应用,类似于:反正就走这么多步,肯定给你一个值,至于是不是最优的,那我就管不了了。就好像去菜市场买几样菜,可以经过反复比价之后再买,或者是看到有卖的不管三七二十一先买了,总之最终结果是菜能买回来,但搞不好多花了几块钱。


典型例子比如部分背包问题:有n个物体,第i个物体的重量为Wi,价值为Vi,在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。每一个物体可以只取走一部分,价值和重量按比例计算。

贪心策略就是,每次都先拿性价比高的,判断不超过C。


三、迭代算法


迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法,它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。最终得到问题的结果。


迭代算法适用于那些每步输入参数变量一定,前值可以作为下一步输入参数的问题。


典型例子比如说,用迭代算法计算斐波那契数列。


四、枚举算法


枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法,它的核心思想就是:枚举所有的可能。枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确地解。

枚举算法适用于候选答案数量一定的情况。


典型例子包括鸡钱问题,有公鸡5,母鸡3,三小鸡1,求m钱n鸡的所有可能解。可以采用一个三重循环将所有情况枚举出来。代码如下:



五、回溯算法


回溯算法是一个类似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就“回溯”返回,尝试别的路径。

许多复杂的,规模较大的问题都可以使用回溯法,有“通用解题方法”的美称。


典型例子是8皇后算法。在8 8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问一共有多少种摆法。


回溯法是求解皇后问题最经典的方法。算法的思想在于如果一个皇后选定了位置,那么下一个皇后的位置便被限制住了,下一个皇后需要一直找直到找到安全位置,如果没有找到,那么便要回溯到上一个皇后,那么上一个皇后的位置就要改变,这样一直递归直到所有的情况都被举出。


六、动态规划算法


动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。


动态规划算法适用于当某阶段状态给定以后,在这阶段以后的过程的发展不受这段以前各段状态的影响,即无后效性的问题。


典型例子比如说背包问题,给定背包容量及物品重量和价值,要求背包装的物品价值最大。


2. 分治策略的分治策略的定义

这种算法设计策略叫做分治法。 如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n ,且这些子问题都可解,并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:
该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;
该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。
利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;
该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。
上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑用贪心法或动态规划法。第四条特征涉及到分治法的效率,如果各子问题是不独立的,则分治法要做许多不必要的工作,重复地解公共的子问题,此时虽然可用分治法,但一般用动态规划法较好。

3. 利用分治算法求解、

对于这种已知不合格硬币比正常银币偏重(或偏轻)的问题,可以用分治法。 以下算法可以用数学归纳法证明:假设有3枚硬币,则称一次,如果a边重则是a,……,平衡则是c。同理如果有N块硬币,我们可以把它分成三堆,称一次后,这样问题规模缩小至n/3。重复以上操作,直至称出。需要次数为log3 n。这是典型的分治法,如果想了解更多,可参考《算法导论》 谢谢采纳我的答案

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