贪婪增量算法
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
一个算法应该具有以下七个重要的特征：
①有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
②确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；
③输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件；
④输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的；
⑤可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）；
⑥高效性(High efficiency)：执行速度快，占用资源少；
⑦健壮性(Robustness)：对数据响应正确。
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五种常见的Python算法：
1、选择排序
2、快速排序
3、二分查找
4、广度优先搜索
5、贪婪算法
㈡ 贪婪算法应运用什么软件求解
如果是要研究算法就用Matlab，这个是目前很强大的主流软件，属于傻瓜式的编程，十分流行。
如果是面向工程应用vs2010吧，这是一个IDE，可以用C、C++、VB等语言实现。
㈢ 程序设计一课中提到的贪婪法基本思想是什么啊
贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。
贪婪算法的一般方法
1、问题描述
它有n个输入，而它的解就由这n个输入的某个子集组成，只是这个子集必须满足某些事先给定的条件。
2、约束条件 那些必须满足的条件称为约束条件。
3、可行解 满足约束条件的子集称为该问题的可行解。
4、目标函数 事先给定的衡量可行解优劣的量度标准，通常以函数的形式给出，称为目标函数。
5、最优解 使目标函数取极值（极大或极小）的可行解，称为最优解。
6、子结构模式 贪心技术中，问题的最优一般是原输入的子集，获取最优子集的贪心方法为子结构模式
7、有序模式 通过计算已有的判定而得出的最优条件，可以为下一步的判定提供依据，这种形式的贪心算法称为有序模式。
8、贪婪算法求解思想（分步处理）
�8�4 根据题意，选取一种量度标准；
�8�4 然后按这种量度标准对这n个输入排序，并按序一次输入一个量。
�8�4 如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最优解加在一起不能产生一个可行解，则不把此输入加到这部分解中。
这种能够得到某种意义下的最优解的分级处理方法称为贪心算法。
㈣ 贪婪算法指的是什么
贪心算法是指在对问题进行求解时，在每－步选择中都采取最好或者最优（即最有利）的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的。
贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果（有时候会是最优解），但是都是相对近似（接近）最优解的结果。
例题、区间问题
问题描述：有n项工作，每项工作分别在si开始，ti结束。对每项工作，你都可以选择参加或不参加，但选择了参加某项工作就必须至始至终参加全程参与。
即参与工作的时间段不能有重叠（即使开始的时间和结束的时间重叠都不行）。限制条件：1<=n<=1000001<=si<=ti,=109样例：输入51 2 4 6 83 5 7 9 10输出3(选择工作1, 3, 5)。
㈤ 哪些常见算法属于贪婪算法
是贪心算法吧……
就是每次都取最优值。。。比如合并果子：
有n堆果子，每个果子都有一个重量，每次可以任意选择2堆果子将其合并成一堆，花费是这两堆果子的重量值之和，求最终合并成一堆的最小(最大)花费。
算法就是，每次取重量最小(最大)的两堆果子合并，直到还剩一堆。
㈥ 什么是贪婪算法
是贪心算法吧……
就是每次都取最优值。。。比如合并果子：
有n堆果子，每个果子都有一个重量，每次可以任意选择2堆果子将其合并成一堆，花费是这两堆果子的重量值之和，求最终合并成一堆的最小(最大)花费。
算法就是，每次取重量最小(最大)的两堆果子合并，直到还剩一堆。
㈦ 什么是分治算法贪婪算法
贪婪算法
虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术，而不像是技术，但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许多问题的算法设计方法，你可以使用这些方法来设计算法，并观察这些算法是如何工作的。一般情况下，为了获得较好的性能，必须对算法进行细致的调整。但是在某些情况下，算法经过调整之后性能仍无法达到要求，这时就必须寻求另外的方法来求解该问题。
分治算法
就是把大问题分解成一些小问题，然后重小问题构造出大问题的解。
㈧ 贪心算法的特性
贪婪算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性：
⑴随着算法的进行，将积累起其它两个集合：一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象，另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。
⑵有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。
⑶还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，也即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样，此时不考虑解决方法的最优性。
⑷选择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。
⑸最后，目标函数给出解的值。
⑹为了解决问题，需要寻找一个构成解的候选对象集合，它可以优化目标函数，贪婪算法一步一步的进行。起初，算法选出的候选对象的集合为空。接下来的每一步中，根据选择函数，算法从剩余候选对象中选出最有希望构成解的对象。如果集合中加上该对象后不可行，那么该对象就被丢弃并不再考虑；否则就加到集合里。每一次都扩充集合，并检查该集合是否构成解。如果贪婪算法正确工作，那么找到的第一个解通常是最优的。
㈨ 请问数钱的贪婪算法怎样确保得到最优解
贪婪算法：总是作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，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
（注：贪婪算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题它能产生整体最优解。但其解必然是最优解的很好近似解。
基本思路：——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止
实现该算法的过程：
从问题的某一初始解出发；
while 能朝给定总目标前进一步 do
求出可行解的一个解元素；
由所有解元素组合成问题的一个可行解；
基本要素：
1、 贪婪选择性质：所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪婪选择来达到。（与动态规划的主要区别）
采用自顶向下，以迭代的方式作出相继的贪婪选择，每作一次贪婪选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。
对于一个具体问题，要确定它是否具有贪婪选择的性质，我们必须证明每一步所作的贪婪选择最终导致问题的最优解。通常可以首先证明问题的一个整体最优解，是从贪婪选择开始的，而且作了贪婪选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步作贪婪选择，最终可得到问题的一个整体最优解。
2、最优子结构性质:包含子问题的最优解
1、 设有n个活动的安排，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场，而在同一时间只允许一个活动使用这一资源。每个活动都有使用的起始时间和结束时间。问：如何安排可以使这间会场的使用率最高。
活动 起始时间 结束时间
1 1 4
2 3 5
3 0 6
4 5 7
5 3 8
6 5 9
7 6 10
8 8 11
9 8 12
10 2 13
11 12 14
算法：一开始选择活动1，然后依次检查活动一i是否与当前已选择的所有活动相容，若相容则活动加入到已选择的活动集合中，否则不选择活动i,而继续检查下一活动的相容性。即：活动i的开始时间不早于最近加入的活动j的结束时间。
Prodere plan;
Begin
n:=length[e];
a {1};
j:=1;
for i:=2 to n do
if s[i]>=f[j] then
begin a a∪{i};
j:=i;
end
end;
例1 [找零钱] 一个小孩买了价值少于1美元的糖，并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目不限的面值为2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬币。售货员分步骤组成要找的零钱数，每次加入一个硬币。选择硬币时所采用的贪婪准则如下：每一次选择应使零钱数尽量增大。为保证解法的可行性（即：所给的零钱等于要找的零钱数），所选择的硬币不应使零钱总数超过最终所需的数目。
假设需要找给小孩6 7美分，首先入选的是两枚2 5美分的硬币，第三枚入选的不能是2 5美分的硬币，否则硬币的选择将不可行（零钱总数超过6 7美分），第三枚应选择1 0美分的硬币，然后是5美分的，最后加入两个1美分的硬币。
贪婪算法有种直觉的倾向，在找零钱时，直觉告诉我们应使找出的硬币数目最少（至少是接近最少的数目）。可以证明采用上述贪婪算法找零钱时所用的硬币数目的确最少（见练习1）。
㈩ 哪些常见算法属于贪婪算法
显然KMP和FLOYD算法不是贪心算法，FLOYD算法是使用了类似于动态规划的思想，而KMP算法则是对串的前缀进行去处理得到所有可能出现匹配的位置从而减少不必要的位移。贪心算法可能还有很多，但是一般能用到的可能只有这些。在确定一个问题是否能用贪心来解决的时候应该线能够证明在这里使用贪心算法的正确性（详见算法导论）