欲張りアルゴリズムの使用は何ですか?本当の例?
最小全域木- プリム のアルゴリズムおよび クラスカル アルゴリズム
最短経路計算- ダイクストラのアルゴリズム
詳細:(フラクショナルナップサック問題、ハフマンコーディング、最適なマージ、トポロジカルソート)。
いくつかの問題は、貪欲な解決策が実際に最適になるようなものであり、時にはそのように設計されています。楽しい例は、多くの国のコインの価値が、変化を返すための貪欲なアプローチ(つまり、完了するまで常に可能な限り最大のコインを返す)が機能するようなものであるということです。
最適な解決策が不可能な場合、または非常に難しい場合。
貪欲アルゴリズムは、すべての代替案を調べた場合、それが最善の解決策ではない場合でも、現時点で最善の解決策を取ります
ハフマン/シャノン符号化を誰も指摘していないことに驚いています...
欲張りアルゴリズムの使用は何ですか?
欲張りアルゴリズムは、各段階で最良/最適なソリューションを選択しています。見てください ウィキペディアの記事
本当の例?
最小スパニングツリーアルゴリズムは欲張りアルゴリズムです
有名な ダイクストラのアルゴリズム も欲張りアルゴリズムです
欲張りアルゴリズムの実際の例は 間隔スケジューリング です。
たとえば、会議室を使用できる顧客の数を最大化したい場合は、間隔スケジューリングアルゴリズムを使用できます。
欲張りアルゴリズムの使用は何ですか?
最適解を得るために欲張りアルゴリズムを使用していますが、欲張りアルゴリズムを使用してすべての問題を解決できるわけではありません。
最適部分構造プロパティと欲張り選択プロパティが重要な要素です。問題にこれらのプロパティがあることを示すことができれば、欲張りアルゴリズムの開発に向けて順調に進んでいます。
実際の例?
動的アプローチを使用して解決できるほとんどすべての問題は、欲張りアプローチによって解決できます。
ここに、いくつかの欲張りアルゴリズムとそれらの潜在的な実際のユースケースをリストしました。
ダイクストラのアルゴリズム
ダイクストラのアルゴリズムの実際のアプリケーションの詳細を見る ここ
プリムの最小スパニングツリーアルゴリズム
リアルタイムの顔の追跡と検証(つまり、ビデオストリーム内の人間の顔の位置を特定します)。
ネットワークサイクルを回避するためのコンピュータサイエンスのプロトコル。
最大ボトルネックパス。
ディザリング(歪みを減らすためにデジタル録音にホワイトノイズを追加する)。
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数独
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