Într-un algoritm lacom, facem orice alegere pare cea mai bună în acest moment în speranța că va duce la o soluție optimă globală. În Programarea dinamică luăm decizii la fiecare pas luând în considerare problema curentă și soluția subproblemei rezolvate anterior pentru a calcula soluția optimă.
Câte soluții fezabile există în metoda greedy?
Un algoritm Greedy face alegeri greedy la fiecare pas pentru a se asigura că funcția obiectiv este optimizată. Algoritmul Greedy are doar o singură lovitură pentru a calcula soluția optimă, astfel încât să nu se întoarcă niciodată înapoi și să inverseze decizia.
Care este conceptul de metodă lacomă?
Definiție: Un algoritm care ia întotdeauna cea mai bună soluție imediată sau locală în timp ce găsește un răspuns. Algoritmii greedy găsesc soluția optimă globală sau globală pentru unele probleme de optimizare, dar pot găsi soluții mai puțin decât optime pentru unele cazuri de alte probleme.
Care sunt beneficiile abordării lacome?
Avantajul utilizării unui algoritm lacom este că soluțiile pentru cazuri mai mici ale problemei pot fi simple și ușor de înțeles. Dezavantajul este că este absolut posibil ca cele mai optime soluții pe termen scurt să conducă la cel mai rău rezultat posibil pe termen lung.
Când ar trebui să folosim greedy?
Mai jos sunt menționate câteva probleme care folosesc soluția optimă folosind abordarea Greedy
- Problemă cu vânzătorul călător.
- Algoritmul arborelui de întindere minim al lui Kruskal.
- Algoritmul arborelui de întindere minim al lui Dijkstra.
- Problemă la rucsac.
- Problemă de programare a lucrărilor.
