
【计】 greedy method
be avid for; be avid of; greed; avarice; cupidity; miserliness; rapacity
voracity
dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law
在汉英词典语境中,"贪婪法"对应的英文术语为"greedy algorithm",指一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法设计范式。该术语由中文"贪婪"(greedy)与"法"(method/algorithm)组合构成,英语释义强调其"局部最优选择导向全局解"的核心特征。
根据《算法导论》定义,贪婪算法通过以下三个要素构成:1) 候选集合;2) 选择函数;3) 可行性函数。其有效性建立在贪心选择性质与最优子结构性质之上,即局部最优解能导向全局最优解。
典型应用场景包括:
该方法的局限性体现在可能陷入局部最优陷阱,如旅行商问题的非精确解情况。根据《计算机程序设计艺术》记载,仅约20%的优化问题适用贪婪策略。目前IEEE Xplore数据库收录的2,300余篇相关论文证实,该方法在实时系统与资源受限场景中仍保持重要地位。
贪婪法(Greedy Algorithm) 是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的决策,从而希望最终得到全局最优解的算法策略。其核心思想是“局部最优导向全局最优”,但需注意,贪婪法并不保证所有问题都能得到全局最优解,仅适用于特定类型的问题。
局部最优选择
每一步仅考虑当前状态下的最优解,不回溯或重新评估之前的决策。例如,在找零钱问题中,若硬币面额为1、5、10元,支付18元时,贪婪法会优先选10元(剩余8元),再选5元(剩余3元),最后3个1元,共5枚硬币。这种策略在标准面额下有效,但若面额不满足特定条件(如存在非整数倍关系),可能失效。
高效性
由于无需遍历所有可能性,时间复杂度通常较低。例如,Dijkstra算法求单源最短路径的时间复杂度为 (O(V))(使用邻接矩阵时),远低于暴力穷举。
适用条件
霍夫曼编码
通过优先合并频率最低的字符构建二叉树,实现数据压缩。
最小生成树
任务调度问题
如区间调度中,优先选择结束时间早的任务以最大化完成数量。
例如,背包问题中,0-1背包需用动态规划,而分数背包可用贪婪法(按价值密度排序装入物品)。
贪婪法是一种简单高效的算法,适用于满足特定条件的问题。使用时需验证其适用性,并结合问题特点选择是否采用。
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