Другая известная задача, где жадный подход блестяще работает, — это задача о выборе заявок (Activity Selection Problem). Представьте, что у вас есть множество мероприятий, каждое из которых имеет время начала и окончания. Вам нужно выбрать максимальное количество непересекающихся мероприятий, то есть таких, которые не накладываются друг на друга по времени. Жадная стратегия здесь заключается в сортировке всех мероприятий по времени окончания. Логика проста: чем раньше заканчивается текущее мероприятие, тем больше времени остается для всех последующих. Рассмотрим мероприятия: А (1-4), В (2-6), С (5-8), D (7-9) и Е (3-5). Отсортировав их по времени конца, получим последовательность: А(1-4), Е(3-5), В(2-6), С(5-8), D(7-9). Первым мы всегда берем мероприятие, которое заканчивается раньше всех — это А. Его конец в 4. Далее мы пропускаем все мероприятия, которые начинаются раньше или в момент 4 (это Е и В), так как они пересекаются с А. Следующее подходящее — С, начинающееся в 5, что позже 4, поэтому мы берем его. После С с концом в 8, мероприятие D (начало в 7) пересекается с ним и не подходит. В итоге получаем набор из двух мероприятий [A, C], что является максимально возможным количеством. Этот подход работает, потому что задача обладает свойством жадного выбора: мероприятие с самым ранним окончанием всегда входит в какое-либо оптимальное расписание. Это можно строго доказать, показав, что если в оптимальном решении первым стоит не самое раннее мероприятие, его можно заменить на самое раннее, не ухудшив результат. Реализуется алгоритм следующим образом:

Пример 2

Еще одним ярким примером жадного подхода является алгоритм Хаффмана, используемый для сжатия данных. Идея сжатия заключается в том, чтобы представить символы не фиксированным количеством бит (например, 8), а переменным: частым символам давать короткие коды, а редким — длинные. Возьмем строку "aaaaabbc", где 'a' встречается 5 раз, 'b' — 2, а 'c' — 1. При стандартном кодировании каждый символ занял бы 3 бита, и вся строка — 24 бита. Оптимальное кодирование может быть таким: a='0' (1 бит), b='10' (2 бита), c='11' (2 бита). Тогда строка займет всего 5*1 + 2*2 + 1*2 = 11 бит. Алгоритм Хаффмана строит дерево кодирования, где путь от корня до символа определяет его код (0 — переход к левому потомку, 1 — к правому). Его жадная стратегия заключается в следующем: на каждом шаге два символа (или группы символов) с наименьшими частотами объединяются в один узел-родитель, чья частота равна сумме частот потомков. Начнем с отдельных узлов: [a:5], [b:2], [c:1]. На первом шаге выбираем самые редкие — b и c — и объединяем их в узел [bc:3] с двумя потомками. Теперь у нас есть узлы [a:5] и [bc:3]. Снова выбираем два с наименьшей частотой (a и bc) и объединяем их в корень дерева [abc:8]. После этого, двигаясь от корня к листьям и присваивая левым ветвям 0, а правым — 1, мы получим коды: a=0, b=10, c=11. Это жадный алгоритм, так как на каждом шаге мы, не думая о будущей структуре дерева, делаем локально наилучший выбор — объединяем два самых непопулярных элемента, что в итоге и гарантирует минимальную общую длину кода.

Пример 3

В итоге, можно сказать, что жадный алгоритм — это мощный и элегантный метод, идея которого заключается в принятии последовательных локально оптимальных решений. Он блестяще работает для таких задач, как размен монет в канонической системе, выбор непересекающихся заявок или сжатие данных по Хаффману. Однако главное правило его применения — это предварительная проверка или доказательство того, что задача обладает свойством жадного выбора. В противном случае алгоритм, будучи примененным формально, скорее всего, даст неверный или неоптимальный результат, как это произошло с нетривиальными наборами монет.

#algorithm

📟 Прилетело из @solidityset