chapter_greedy/greedy_algorithm/

[giscus[bot]]

chapter_greedy/greedy_algorithm/

动画图解、一键运行的数据结构与算法教程

https://www.hello-algo.com/chapter_greedy/greedy_algorithm/

[GuanshiyinPusa]

能把最后几个典型问题再写写吗？Dijkstra 现在大二大三都在学和用的

[krahets]

好的，已加入任务队列

[WhiteRhinos]

 /**
     * 根据key-value创建huffman编码树
     * 和之前的一样不过加入的data
     *
     * @param counter 节点信息
     */
    public void createCodingTree(HashMap<Byte, Integer> counter)
    {
        // 管理节点
        ArrayList<HuffmanNode> huffmanNodes = new ArrayList<>();
        // 创建节点
        for (Byte key : counter.keySet())
        {
            huffmanNodes.add(new HuffmanNode(key, counter.get(key)));
        }

        // 最后会剩下一个根节点
        while (huffmanNodes.size() > 1)
        {
            // 1.按照权值对节点排序
            huffmanNodes.sort(new Comparator<HuffmanNode>()
            {
                @Override
                public int compare(HuffmanNode o1, HuffmanNode o2)
                {
                    return o1.weight - o2.weight;
                }
            });

            // 2.构建二叉树
            // 2.1.获取权值最小的两个节点
            HuffmanNode first = huffmanNodes.get(0);
            HuffmanNode second = huffmanNodes.get(1);
            // 2.2.创建父节点
            HuffmanNode parent = new HuffmanNode(first.weight + second.weight);
            // 2.3.构建二叉树
            parent.left = first;
            parent.right = second;

            // 3.删除两个节点并将父节点加入
            huffmanNodes.remove(0);
            huffmanNodes.remove(0);
            huffmanNodes.add(parent);
        }

        this.root = huffmanNodes.get(0);
    }

[krahets]

谢谢分享，但完整代码实在是太长啦，建议可以把代码写到博客里，并分享一个链接

[WhiteRhinos]

ok

[mxdmm123]

大家好呀

[silde1]

可以加一些有关贪心问题的证明吗，这真的令人很头疼

[krahets]

贪心的确比较难，可以多做做题～

[anxiaochou]

硬币那个也可以整除实现吧

[krahets]

确实，整除 + 余数的方法在数据较大时下会更快

[sakurakugu]

时间复杂度为 $O( \frac{amt}{\min(coins)} )$ 。这比动态规划解法的时间复杂度 $O(n \times amt)$ 提升了一个数量级。

上面的“提升了一个数量级”应该是“降低了一个数量级”吧

[anxiaochou]

意思应该是优化了一个数量级

[krahets]

谢谢指正！

[heyach]

有一个小疑问，贪心策略是每次选取最接近目标金额的硬币，要达成这样的操作步骤，需要coins是有序的吧
coinChangeGreedy([1, 49, 50], 98) = 49
coinChangeGreedy([1, 50, 49], 98) = 2
题目中并没有提coins是面值有序的

[anxiaochou]

你看代码里，它假设列表是有序的

[SydCS]

用贪心解零钱兑换是不是存在问题？
例如，假设有硬币面额为1,3,4，目标金额为6。按照贪心算法，如果先选择最大的硬币4，再选择两个1，总共需要3枚硬币。但实际上，最优解是两个3面额的硬币，只需要2枚硬币。

[krahets]

是的，文中已经说明：对于零钱兑换问题，贪心算法无法保证找到全局最优解，并且有可能找到非常差的解。它更适合用动态规划解决。

[LeoY2020]

无法适配LaTeX

[Danbor86]

正例 ：在该硬币组合下，给定任意 ，贪心算法都可以找到最优解。

挺好奇人民币也正巧是这些面额的纸币是不是和这个有关系，就是令人找零/凑钱的时候永远可以从大额到小额一次考虑。

[krahets]

没错（可以尝试去掉某些面值，我们就会发现贪心算法在某些金额下不能找到最优解了）

[480284856]

老学究用 $O(n^3)$ 的算法，我想能不能这样：先用DP算法求解一遍，再用贪心算法求解一遍，如果两者结果相同，那么就说明，这样的硬币序列可以用贪心算法来解决。这样，时间复杂度应该是更低的哈哈哈。也就是说，如果一个硬币序列满足这样的条件：使用两种算法求解的结果一样，那么说明这种硬币序列可以用贪心算法来求解。

图一乐，莫喷哈哈。

[JinZhihaoChina]

k神请问贪心算法再解决最小里程数时我应该如何的优化代码量呢是Python哦