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  • 部分背包问题的贪心算法正确性证明

    一,部分背包问题介绍

    首先介绍下0-1背包问题。假设一共有N件物品,第 i 件物品的价值为 Vi ,重量为Wi,一个小偷有一个最多只能装下重量为W的背包,他希望带走的物品越有价值越好,请问:他应该选择哪些物品?

    0-1背包问题的特点是:对于某件(更适合的说法是:某类)物品,要么被带走(选择了它),要么不被带走(没有选择它),不存在只带走一部分的情况。

    而部分背包问题则是:可以带走一部分。即,部分背包问题可带走的物品 是可以 无限细分的。(连续与离散的区别)

    可以把0-1背包问题中的物品想象的一个金子,你要么把它带走,要么不带走它;而部分背包问题中的物品则是一堆金粉末,可以取任意部分的金粉末

    二,部分背包问题的贪心算法

    部分背包问题可以用贪心算法求解,且能够得到最优解。

    贪心策略是什么呢?将物品按单位重量 所具有的价值排序。总是优先选择单位重量下价值最大的物品。

    单位重量所具有的价值:Vi / Wi

    举个例子:假设背包可容纳50Kg的重量,物品信息如下:

    物品 i      重量(Kg)      价值           单位重量的价值

    1             10          60                 6

    2             20          100               5

    3             30          120               4

    按照我们的贪心策略,单位重量的价值排序: 物品1 > 物品2 > 物品3

    因此,我们尽可能地多拿物品1,直到将物品1拿完之后,才去拿物品2.....

    最终贪心选择的结果是这样的:物品1全部拿完,物品2也全部拿完,物品3拿走10Kg(只拿走了物品3的一部分!!!)

    这种选择获得的价值是最大的。在(三)会给出证明。

    而对于0-1背包问题,如果也按“优先选择单位重量下价值最大的物品”这个贪心策略,那么,在拿了物品1和物品2之后,就不能在拿物品3了。因为,在拿了物品1和物品2之后,背包中已经装了10+20=30Kg的物品了,已经装不下物品3了(50-30 < 30)(0-1背包:一件物品要么拿,要么不拿,否能只拿一部分),此时得到的总价值是 160。而如果拿物品2和物品3,得到的价值为220。这说明,该贪心策略对0-1背包问题,不能求得最优解。

    三,部分背包问题的贪心策略的正确性证明

    贪心策略是:总是优先选择单位重量下价值最大的物品

    正确性证明 是:使用该贪心策略,可以获得最优解。在这里,最优解就是带走的物品价值最大。

    证明思路:先考察一个全局最优解,然后对该解加以修改(一般是采用“剪枝”技巧),使其采用贪心选择,这个选择将原问题变成一个相似的、但是更小的问题。

    先假设 物品集合S={W1,W2....Wn}已经按 单位重量价值从小到大排好序了。

    并假设 一个全局最优解是:S(i)={Wi1,Wi2,.....Win}。Wi1,Wi2,.....Win是有序的。对于贪心选择而言,总是会优先 选择 Wn 的物品,当Wn 没有后,再选择Wn-1 .....

    如果Win = Wn 问题已经得证。因为,我们的最优解S(i)中,已经包含了贪心选择。只要继续归纳下去,Wi(n-1) 就是 Wn-1 ....

    如果Win != Wn 运用剪枝技巧,剪掉Win 并 贴上 W此时,得到的是一个更优的解(因为价值更大了 ,Wn > Win)。因为,Wn 是单位重量价值最高的那个物品啊,我们的贪心选择应该选择它,但是这里的最优解S(i)却没有选择它,于是我们用剪枝技巧,将它加入到S(i)中去,并把S(i)中的Win除去。  

    这就证明了,如果用贪心策略来进行选择,得到的是最优解。从而证明了贪心算法的正确性。

    其实,也就是证明了一定存在一个最优解,这个最优解就是由贪心选择组成的。

    四,参考资料

     从 活动选择问题 看动态规划和贪心算法的区别与联系 文章中讲到的 “活动选择问题”的贪心策略的正确性证明。二者证明思路基本一致。

    http://www.cnblogs.com/hapjin/p/5573419.html

    某种 找换硬币问题的贪心算法的正确性证明

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5575109.html
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