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Syncing
xxxxxxxxxx
經典搜尋演算法
DFS 深度優先搜尋
DFS 是一種用來搜尋一個樹或圖的演算法,每當走到一個節點,就會以那個節點為新起始點,往其中一邊搜尋到到底或下一個節點。當已經走遍節點其中一邊的所有可能,才會開始走節點的另外一邊。
圖示
BFS 廣度優先搜尋
BFS 也是一種用來搜尋一個數或圖的演算法,但不同於 DFS 的是遇到節點時,會同時往節點的各個方向走相同的單位搜尋,不像 DFS 會優先走完其中一邊才走另一邊。
圖示
迷宮問題
問題
假設 0 代表可以走的路, 1 代表牆壁,我們想要從左上角(入口)走到右下角(出口)。
常問,輸出最短步數/隨意一個解/所有解
DFS 思路
在使用 DFS 的時候,是用特定的走法去走,而因為這個迷宮只有四個方向,可以隨意預設前方有路就直走,前方沒路,看左邊,左邊沒路看右邊,右邊也沒路就退一格。 (這些方向誰先誰後隨意) 不過要注意,是判斷到有路就直接前進,沒路再回來繼續判斷。
注意
迷宮程式碼請看
https://hackmd.io/@HIPP0/ryDjVSBco
練習
(PS: 其實用DFS不是很好的方法)
建立朋友
DFS
注意
BFS 思路
在使用 BFS 的時候,很像用倒水進去迷宮的方式,所以當下能走的路走完,才會再往可以進一步的地方往前邁進。做法就是先把上下左右的格子都走一遍,在把可行的節點放進隊列中,慢慢擴大搜索路徑。
同時用這個可以算最短路 (PS: 正常情況下效率不好)
迷宮程式碼請看
https://hackmd.io/@HIPP0/ryDjVSBco
練習
Greedy
貪婪演算法(英語:greedy algorithm),又稱貪心演算法,是一種在每一步選擇中都採取在當前狀態下最好或最佳(即最有利)的選擇,類似於模擬一個「貪心」的人,這個人目光短淺,只看眼前利益,不考慮可能後果,所以可想而知,並不是所有時候都可以得到最優解,使用貪心演算法時,請要確保自己可以「證明」其正確性
核心原理
在每一個階段選擇當前最佳解,並以此達到整個問題的最佳解。
最優子結構
問題能夠分解成子問題解決,子問題的最優解可以推到最終問題的最優解,而貪婪演算法在最優子結構的問題很有效果
證明
一般有兩種證明方式,反證法或歸納法。
題型
常見的有兩種
兩者區別在於,第一個是離線的,先處理完再選擇,另一種是在線,邊處理邊選擇。
後悔解法
把當前選擇都當成最優解來看,然後進行比較,如果之後選擇不是最優就反悔,捨棄,如果一樣是最優,就接受,以此類推。
換硬幣問題
假設能換代幣的幣值有 [1,10,100,1000] , 今天河馬拿了x元去換,則最少能拿到多少個代幣。
思路
因為代幣的數量希望要最少,直覺貪心的想法就是要盡量使用面額大的硬幣,代幣由大
面額的往小的考慮,能換盡量換,剩下不足的再考慮比較小的面額。
實作
需要證明?
你可能會認為這小學生也會的問題,不需要證明
那麼請看看下面的狀況 : 假設代幣的面額是 [1, 4, 5] 三種,上面的貪心方法會找到正確答案嗎? 假設 x = 8,貪心的方法會先換一個 5 元,然後剩下 3 元,在換 3 個 1 元,所以總共換4個硬幣,不過若是全部換成 4 元的只需要 2 個硬幣。
證明
(歸納法) 首先幣值為 [1,10,100,1000]
如果 1 元的代幣總額不小於 10 , 一定可以拿出 10 個換成一個 10 元,所以 1 元代幣的個數不會超過 9 個,同樣的你可以證明 10 元, 100元不會超過9個。也就是說,對任意第 i 種代幣 coin[i],小於 coin[i] 的代幣總額不會超過 coin[i] , 所以 Greedy 是對的。 在[1, 4, 5]的狀況,就沒有這個性質了。
排班問題
https://hackmd.io/@5568KE/排班問題
練習