第3章 算法之貪心算法

1、第三章 算法之貪心算法本章主要知識(shí)點(diǎn)（46學(xué)時(shí)）： 3.1 活動(dòng)安排問(wèn)題 3.2 貪心算法的基本要素 3.3 最優(yōu)裝載 3.4 哈夫曼編碼 3.5 單源最短路徑 3.6 最小生成樹(shù) 3.7 多機(jī)調(diào)度問(wèn)題引言【找零錢(qián)問(wèn)題】希望用數(shù)目最少的硬幣找零假設(shè)提供了數(shù)目不限的面值為2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬幣。 假設(shè)需要找67美分，25+25+10+5+1+1，共6枚。假設(shè)提供了數(shù)目不限的面值為1 1美分、5美分及1美分的硬幣？找零15美分 11+1+1+1+1，共5枚（貪心算法） 5+5+5，共3枚（非貪心算法）在一些情況下，即使貪心算法不能得到在一些情況下，即使貪心算法不能得到整體最

2、優(yōu)解整體最優(yōu)解，其，其最終結(jié)果卻是最終結(jié)果卻是最優(yōu)解的很好近似最優(yōu)解的很好近似。引言貪心算法：總是做出在當(dāng)前看來(lái)最好的選擇。也就是說(shuō)貪心算法并不從整體最優(yōu)考慮，它所作出的選擇只是在某種意義上的局部最優(yōu)選擇。貪心法的基本思路：從問(wèn)題的某一個(gè)初始解出發(fā)逐步逼近給定的目標(biāo)，以盡可能快的地求得更好的解。當(dāng)達(dá)到某算法中的某一步不能再繼續(xù)前進(jìn)時(shí)，算法停止。引言貪心法存在的問(wèn)題：1. 不能保證求得的最后解是最佳的；2. 不能用來(lái)求最大或最小解問(wèn)題；3. 只能求滿足某些約束條件的可行解的范圍。 3.1 活動(dòng)安排問(wèn)題【活動(dòng)安排問(wèn)題】就是要在所給的活動(dòng)集合中選出最大的相容活動(dòng)子集合。該問(wèn)題要求高效地安排一系列爭(zhēng)用

3、某一公共資源的活動(dòng)。貪心算法提供了一個(gè)簡(jiǎn)單、漂亮的方法使得盡可能多的活動(dòng)能兼容地使用公共資源。設(shè)有n個(gè)活動(dòng)的集合E=1,2,n，其中每個(gè)活動(dòng)都要求使用同一資源，如演講會(huì)場(chǎng)等，而在同一時(shí)間內(nèi)只有一個(gè)活動(dòng)能使用這一資源。每個(gè)活動(dòng)i都有一個(gè)要求使用該資源的起始時(shí)間si和一個(gè)結(jié)束時(shí)間fi,且si fi 。如果選擇了活動(dòng)i，則它在半開(kāi)時(shí)間區(qū)間si, fi)內(nèi)占用資源。若區(qū)間si, fi)與區(qū)間sj, fj)不相交，則稱(chēng)活動(dòng)i與活動(dòng)j是相容的。也就是說(shuō)，當(dāng)sjfi時(shí)，活動(dòng)i與活動(dòng)j相容。復(fù)雜性分析由于輸入的活動(dòng)以其完成時(shí)間的升序排列，所以算法greedySelector每次總是選擇最早完成時(shí)間的相容活動(dòng)加

4、入集合A中。為未安排活動(dòng)留下盡可能多的時(shí)間。該算法的貪心選擇的意義是使剩余的可安排時(shí)間段極大化，以便安排盡可能多的活動(dòng)。一個(gè)實(shí)例例：設(shè)待安排的11個(gè)活動(dòng)的開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間按結(jié)束時(shí)間的非減序排列如下：說(shuō)明若被檢查的活動(dòng)i的開(kāi)始時(shí)間Si小于最近選擇的活動(dòng)j的結(jié)束時(shí)間fi，則不選擇活動(dòng)i，否則選擇活動(dòng)i加入集合A中。貪心算法并不總能求得問(wèn)題的整體最優(yōu)解。對(duì)于活動(dòng)安排問(wèn)題，貪心算法greedySelector卻總能求得的整體最優(yōu)解，即它最終所確定的相容活動(dòng)集合A的規(guī)模最大。這個(gè)結(jié)論可以用數(shù)學(xué)歸納法證明。貪心算法描述public static int greedySelector(int s, int

5、 f, boolean a) int n=s.length-1;a1=true; /選擇最早結(jié)束活動(dòng)選擇最早結(jié)束活動(dòng)int j=1;/j表示已安排活動(dòng)編號(hào)表示已安排活動(dòng)編號(hào)int count=1;/已安排活動(dòng)數(shù)已安排活動(dòng)數(shù)for (int i=2;i=fj) ai=true;j=i;count+; else ai=false;return count;各活動(dòng)的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間存儲(chǔ)于數(shù)組s和f中且按結(jié)束時(shí)間的非減序排列 復(fù)雜性分析算法greedySelector的效率極高。當(dāng)輸入的活動(dòng)已按結(jié)束時(shí)間的升序排列，算法只需O(n)的時(shí)間安排n個(gè)活動(dòng)，使最多的活動(dòng)能相容地使用公共資源。如果所給出的活動(dòng)

6、未按非減序排列，可以用O(nlogn)的時(shí)間重排。3.2 貪心算法的基本要素對(duì)于一個(gè)具體的問(wèn)題，怎么知道是否可用貪心算法解此問(wèn)題，以及能否得到問(wèn)題的最優(yōu)解呢?這個(gè)問(wèn)題很難給予肯定的回答。但是，從許多可以用貪心算法求解的問(wèn)題中看到這類(lèi)問(wèn)題一般具有2個(gè)重要的性質(zhì)： 貪心選擇性質(zhì) 最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)。1.貪心選擇性質(zhì)所謂貪心選擇性質(zhì)是指所求問(wèn)題的整體最優(yōu)解可以通過(guò)一系列局部最優(yōu)的選擇，即貪心選擇來(lái)達(dá)到。這是貪心算法可行的第一個(gè)基本要素，也是貪心算法與動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的主要區(qū)別。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法通常以自底向上的方式解各子問(wèn)題，而貪心算法則通常以自頂向下的方式進(jìn)行，每作一次貪心選擇就將所求問(wèn)題簡(jiǎn)化為規(guī)模更小的子問(wèn)題

7、。2.最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)當(dāng)一個(gè)問(wèn)題的最優(yōu)解包含其子問(wèn)題的最優(yōu)解時(shí)，稱(chēng)此問(wèn)題具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)。問(wèn)題的最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)是該問(wèn)題可用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法或貪心算法求解的關(guān)鍵特征。0-1背包問(wèn)題與背包問(wèn)題0-1背包問(wèn)題： 給定n種物品和一個(gè)背包。物品i的重量是Wi，其價(jià)值為Vi，背包的容量為C。應(yīng)如何選擇裝入背包的物品，使得裝入背包中物品的總價(jià)值最大？ 在選擇裝入背包的物品時(shí)，對(duì)每種物品i只有2種選擇，即裝入背包或不裝入背包。不能將物品i裝入背包多次，也不能只裝入部分的物品i。背包問(wèn)題: 與0-1背包問(wèn)題類(lèi)似，所不同的是在選擇物品i裝入背包時(shí)，可以選擇物品i的一部分，而不一定要全部裝入背包，1in。這2類(lèi)問(wèn)題都具

8、有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)，但背包問(wèn)題可以用貪心算法求解，而0-1背包問(wèn)題卻不能用貪心算法求解。 貪心方法的數(shù)據(jù)選擇策略1、以、以價(jià)值價(jià)值為量度標(biāo)準(zhǔn)為量度標(biāo)準(zhǔn)按價(jià)值從高到低的次序?qū)⑽锲芬患诺奖嘲磧r(jià)值從高到低的次序?qū)⑽锲芬患诺奖嘲兄小?、以以容量容量作為量度作為量度按物品重量的從清到重次序來(lái)把物品放入背包。按物品重量的從清到重次序來(lái)把物品放入背包。3、采用、采用單位價(jià)值單位價(jià)值為度量標(biāo)準(zhǔn)為度量標(biāo)準(zhǔn)使物品的裝入次序使物品的裝入次序按按pi/wi比值的從大到小比值的從大到小來(lái)考來(lái)考慮。慮。用貪心策略求解背包問(wèn)題時(shí)，首先要選出最用貪心策略求解背包問(wèn)題時(shí)，首先要選出最優(yōu)的度量標(biāo)準(zhǔn)。優(yōu)的度量標(biāo)準(zhǔn)。算法思

9、路算法思路1).將各物體按將各物體按單位價(jià)值單位價(jià)值由高到低排序由高到低排序. 2).取價(jià)值最高者放入背包取價(jià)值最高者放入背包.3).計(jì)算背包剩余空間計(jì)算背包剩余空間.4).重復(fù)重復(fù)2-3直到背包剩余容量直到背包剩余容量=0或物體全部裝或物體全部裝入背包為止。入背包為止。用貪心算法解背包問(wèn)題的基本步驟考慮下列情況的背包問(wèn)題考慮下列情況的背包問(wèn)題 n=3,M=20,(p1,p2,p3)=(25,24,15), (w1,w2,w3)=(18,15,10) 其中的其中的4個(gè)可行解是：個(gè)可行解是：背包問(wèn)題void Knapsack(int n,float M,float v,float w,float

10、 x) Sort(n,v,w); /計(jì)算每種物品單位重量的價(jià)值Vi/Wiint i;for (i=1;i=n;i+) xi=0;float c=M;for (i=1;ic) break;xi=1;c-=wi;if (i=n) xi=c/wi; /允許放入一個(gè)物品的一部分void 0-1-Knapsack(int n,float M,float v,float w,float x) /不一定是最優(yōu)解不一定是最優(yōu)解 Sort(n,v,w); int i;for (i=1;i=n;i+) xi=0;float c=M;for (i=1;ic) break;xi=1;c-=wi;0-1背包問(wèn)題貪心選擇

11、之所以不能得到最優(yōu)解：因?yàn)闊o(wú)法保證最終能將背包裝滿，部分閑置的背包空間使總價(jià)值降低了。0-1背包問(wèn)題與背包問(wèn)題102030501.￥60 2.￥100 3.￥120 4.背包 =￥220=￥160=￥180=￥2401002012030601010020601012030601010020802012020300-1背包背包物品價(jià)值及重量思考題-0/1背包問(wèn)題在雜貨店比賽中你獲得了第一名，獎(jiǎng)品是一車(chē)免費(fèi)雜貨。店中有N種不同的貨物。規(guī)則規(guī)定從每種貨物中最多只能拿一件，車(chē)子的容量為C，物品i需占用wi的空間，價(jià)值為pi。你的目標(biāo)是使車(chē)中裝載的物品價(jià)值最大。當(dāng)然，所裝貨物不能超過(guò)車(chē)的容量，且同一種物

12、品不得拿走多件。如何選擇量度標(biāo)準(zhǔn)才能找到最優(yōu)解？若N=2, w=100,10,10,p=20,15,15,C=105。利用價(jià)值貪心準(zhǔn)則時(shí)所得結(jié)果是否是最優(yōu)？問(wèn)題: 設(shè)一個(gè)由N個(gè)城市v1,v2,vn組成的網(wǎng)絡(luò), ci,j 為從vi 到vj的代價(jià)不妨設(shè)ci,j = cj,i ,且ci,i= .一推銷(xiāo)員要從某城市出發(fā)經(jīng)過(guò)每城市一次且僅一次后返回出發(fā)地問(wèn)如何選擇路線使代價(jià)最小。抽象描述抽象描述:將城市以及之間的道路抽象為一個(gè)無(wú)向圖G, G中每邊的權(quán)值表示這段線路的代價(jià). 問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求一條最佳周游路線:從一點(diǎn)出發(fā),經(jīng)過(guò)每點(diǎn)一次且僅一次并返回原點(diǎn),且該路線的總代價(jià)最小. 1 2 7 51 4 4 32 4

13、 1 27 4 1 35 3 2 3 C=思考題-旅行商問(wèn)題(Traveling Salesman Problem)費(fèi)用矩陣思考題-旅行商問(wèn)題(貨郎擔(dān)問(wèn)題) 首先在圖中選一條代價(jià)最小的邊。為了選擇下一條邊，先要檢查一下候選邊與已選入的邊之間是否滿足以下兩點(diǎn)： 1)不會(huì)有三條邊(候選邊及已入選邊)與同一頂點(diǎn)相關(guān)聯(lián)。 2)不會(huì)使入選邊形成回路，除非入選邊的個(gè)數(shù)已等于圖中的頂點(diǎn)總數(shù)。在滿足以上兩點(diǎn)的候選邊中，挑選最短的邊作為入選邊。如此做下去，直到得到一個(gè)經(jīng)過(guò)所有頂點(diǎn)的回路。最后求得的回路是125341，代價(jià)是14。實(shí)際圖11最小代價(jià)的回路是12543一1，代價(jià)是10。輸入:城市的數(shù)目n,代價(jià)矩陣c

14、=c(1.n,1.n).輸出: 最小代價(jià)路線1. tour:=0; / tour 紀(jì)錄路線/2. cost:=0; / cost 紀(jì)錄到目前為止的花費(fèi)/3. v:=N; / N為起點(diǎn)城市, v為當(dāng)前出發(fā)城市/4. for k:=1 to N-1 do 5. tour:= tour+(v,w) /(v,w)為從v到其余城市代價(jià)中值最小的邊/6. cost:= cost+c(v,w) 7 v:=w8 tour:= tour+(v,N)9 cost:= cost+c(v,N) print tour, cost 算法的最壞時(shí)間復(fù)雜性為O(n2)*該算法不能求的最優(yōu)解.思考題-旅行商問(wèn)題(貨郎擔(dān)問(wèn)題)3

15、.3 最優(yōu)裝載有一批集裝箱要裝上一艘載重量為C的輪船。其中集裝箱i的重量為Wi。最優(yōu)裝載問(wèn)題要求確定在裝載體積不受限制的情況下，將盡可能多的集裝箱裝上輪船。問(wèn)題可形式化描述為其中變量xi=0表示不裝入集裝箱i，xi=1表示裝入集裝箱i。nixcxwxiniiinii110max11，3.3 最優(yōu)裝載例例設(shè)設(shè)N=8,w1，w8=100, 200, 50, 90, 150, 50, 20, 80，C=400。所考察貨箱的次序?yàn)樗疾熵浵涞拇涡驗(yàn)?t1.8=7, 3, 6, 8, 4, 1, 5, 2。貨箱。貨箱7, 3, 6, 8, 4, 1的總重量為的總重量為390個(gè)單位且已被裝載個(gè)單位且已被裝

16、載, 剩下的裝載能力為剩下的裝載能力為10 ,小于任意貨箱小于任意貨箱.所以得到解所以得到解x1,.x8= 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1算法思路算法思路 將裝船過(guò)程劃為多步選擇，每步裝一個(gè)將裝船過(guò)程劃為多步選擇，每步裝一個(gè)貨箱，每次貨箱，每次從剩下的貨箱中選擇重量最輕的貨箱從剩下的貨箱中選擇重量最輕的貨箱.如如此下去直到所有貨箱均裝上船或船上不能再容納其此下去直到所有貨箱均裝上船或船上不能再容納其他任何一個(gè)貨箱。他任何一個(gè)貨箱。3.3 最優(yōu)裝載算法描述最優(yōu)裝載問(wèn)題可用貪心算法求解。采用重量最輕者先裝的貪心選擇策略，可產(chǎn)生最優(yōu)裝載問(wèn)題的最優(yōu)解。void Loading(int x

17、, Type w, Type c, int n) int *t = new int n+1;Sort(w, t, n); /按貨箱重量排序按貨箱重量排序O(nlogn)for (int i = 1; i = n; i+) xi = 0; /O(n)for (int i = 1; i = n & wti = c; i+) xti = 1; c -= wti; /調(diào)整剩余空間調(diào)整剩余空間思考設(shè)設(shè)N=8,w1，w8=100, 200, 50, 90, 150, 50, 20, 80，C=400。編程求t 哈夫曼編碼哈夫曼編碼是廣泛地用于數(shù)據(jù)文件壓縮的十分有效的編碼方法。哈夫曼編

18、碼壓縮率通常在20%90%之間。哈夫曼編碼算法用字符在文件中出現(xiàn)的頻率表來(lái)建立一個(gè)用0，1串表示各字符的最優(yōu)表示方式。給出現(xiàn)頻率高的字符較短的編碼，出現(xiàn)頻率較低的字符以較長(zhǎng)的編碼，可以大大縮短總碼長(zhǎng)。3.4 哈夫曼編碼例如一個(gè)包含100,000個(gè)字符的文件，各字符出現(xiàn)頻率不同，如下表所示。定長(zhǎng)編碼需要300,000位，而按表中變長(zhǎng)編碼方案，文件的總碼長(zhǎng)為：（451+133+123+163+94+54）1000=224,000。比用定長(zhǎng)碼方案總碼長(zhǎng)較少約45%。1.前綴碼對(duì)每一個(gè)字符規(guī)定一個(gè)0,1串作為其代碼，并要求任一字符的代碼都不是其它字符代碼的前綴。這種編碼稱(chēng)為前綴碼。編碼的前綴性質(zhì)可以使

19、譯碼方法非常簡(jiǎn)單。表示最優(yōu)前綴碼的二叉樹(shù)總是一棵完全二叉樹(shù)，即樹(shù)中任一結(jié)點(diǎn)都有2個(gè)兒子結(jié)點(diǎn)。平均碼長(zhǎng)定義為：碼長(zhǎng): )()()()(cdcdcfTBTTCc使平均碼長(zhǎng)達(dá)到最小的前綴碼編碼方案稱(chēng)為使平均碼長(zhǎng)達(dá)到最小的前綴碼編碼方案稱(chēng)為給定編碼字符集給定編碼字符集C的最優(yōu)前綴碼。的最優(yōu)前綴碼。2.構(gòu)造哈夫曼編碼哈夫曼提出構(gòu)造最優(yōu)前綴碼的貪心算法，由此產(chǎn)生的編碼方案稱(chēng)為哈夫曼編碼。哈夫曼算法以自底向上的方式構(gòu)造表示最優(yōu)前綴碼的二叉樹(shù)T。算法以|C|個(gè)葉結(jié)點(diǎn)開(kāi)始，執(zhí)行|C|1次的“合并”運(yùn)算后產(chǎn)生最終所要求的樹(shù)T。2.構(gòu)造哈夫曼樹(shù)構(gòu)造最優(yōu)二叉樹(shù)的算法是由哈夫曼提出的，所以稱(chēng)之為哈夫曼算法，具體敘述如下

20、： 根據(jù)與n個(gè)權(quán)值w1,w2,.,wn對(duì)應(yīng)的n個(gè)結(jié)點(diǎn)構(gòu)成n棵二叉樹(shù)的森林F=T1,T2,.,Tn,其中每棵二叉樹(shù)Ti(1=i=n)都由一個(gè)權(quán)值為wi的根結(jié)點(diǎn)，其左右子樹(shù)均為空； 在森林F中選出兩棵根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值最小的樹(shù)作為一棵新樹(shù)的左右子樹(shù)，且置新樹(shù)的附加根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值為其左右子樹(shù)上根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和； 從F中刪除這兩棵樹(shù)，同時(shí)把新樹(shù)加入F中； 重復(fù)(2)和(3)，直到F中只含有一棵樹(shù)為止。此樹(shù)便是哈夫曼樹(shù)。算法說(shuō)明在書(shū)上給出的算法huffmanTree中，編碼字符集中每一字符c的頻率是f(c)。以f為鍵值的優(yōu)先隊(duì)列Q用在貪心選擇時(shí)有效地確定算法當(dāng)前要合并的2棵具有最小頻率的樹(shù)。一旦2棵具有最小頻率

21、的樹(shù)合并后，產(chǎn)生一棵新的樹(shù)，其頻率為合并的2棵樹(shù)的頻率之和，并將新樹(shù)插入優(yōu)先隊(duì)列Q。經(jīng)過(guò)n1次的合并后，優(yōu)先隊(duì)列中只剩下一棵樹(shù)，即所要求的樹(shù)T。算法huffmanTree用最小堆實(shí)現(xiàn)優(yōu)先隊(duì)列Q。初始化優(yōu)先隊(duì)列需要O(n)計(jì)算時(shí)間，由于最小堆的removeMin和put運(yùn)算均需O(logn)時(shí)間，n1次的合并總共需要O(nlogn)計(jì)算時(shí)間。因此，關(guān)于n個(gè)字符的哈夫曼算法的計(jì)算時(shí)間為O(nlogn) 。3.5 單源最短路徑(Single-Source Shortest-Paths Problem) 給定帶權(quán)有向圖G =(V,E)，其中每條邊的權(quán)是非負(fù)實(shí)數(shù)。另外，還給定V中的一個(gè)頂點(diǎn)，稱(chēng)為源。單源

22、最短路徑問(wèn)題：已知圖G（V，E），找出從某給定的源結(jié)點(diǎn)SV到V中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)的最短路徑。3.5.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是解單源最短路徑問(wèn)題的貪心算法。基本思想：設(shè)置頂點(diǎn)集合S并不斷地作貪心選擇來(lái)擴(kuò)充這個(gè)集合。一個(gè)頂點(diǎn)屬于集合S當(dāng)且僅當(dāng)從源到該頂點(diǎn)的最短路徑長(zhǎng)度已知。（1）初始時(shí)，S中僅含有源節(jié)點(diǎn)。（2）設(shè)u是G的某一個(gè)頂點(diǎn)，把從源到u且中間只經(jīng)過(guò)S中頂點(diǎn)的路稱(chēng)為從源到u的特殊路徑，用數(shù)組Di記錄頂點(diǎn)i當(dāng)前所對(duì)應(yīng)的最短特殊路徑長(zhǎng)度。（3）Dijkstra算法每次從V-S中取出具有最短特殊路長(zhǎng)度的頂點(diǎn)u，將u添加到S中，同時(shí)對(duì)數(shù)組D作必要的修改。（4）一旦S包含了所有V中頂點(diǎn)，

23、dist就記錄了從源到所有其它頂點(diǎn)之間的最短路徑長(zhǎng)度。1、 Dijkstra算法的基本思想設(shè)S為最短距離已確定的頂點(diǎn)集（紅點(diǎn)集）V-S是最短距離尚未確定的頂點(diǎn)集（藍(lán)點(diǎn)集）。初始化初始化 最初只有源點(diǎn)s的最短距離是已知的(D(s)=0)，故紅點(diǎn)集S=s 。重復(fù)以下工作，重復(fù)以下工作，按路徑長(zhǎng)度遞增次序產(chǎn)生各頂點(diǎn)最短路按路徑長(zhǎng)度遞增次序產(chǎn)生各頂點(diǎn)最短路徑徑 在當(dāng)前藍(lán)點(diǎn)集中選擇一個(gè)最短距離最小的藍(lán)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)充紅點(diǎn)集，以保證算法按路徑長(zhǎng)度遞增的次序產(chǎn)生各頂點(diǎn)的最短路徑。 當(dāng)藍(lán)點(diǎn)集中僅剩下最短距離為的藍(lán)點(diǎn)，或者所有藍(lán)點(diǎn)已擴(kuò)充到紅點(diǎn)集時(shí)，s到所有頂點(diǎn)的最短路徑就求出來(lái)了。一個(gè)實(shí)例Dijkstra(G，D，s)

24、 /Dijkstra 算法算法 O(V2) /初始化操作初始化操作 S=s；Ds=0； /設(shè)置初始的紅點(diǎn)集及最短距離設(shè)置初始的紅點(diǎn)集及最短距離 for( all i V-S ) Di=Gsi； /O(V) /擴(kuò)充紅點(diǎn)集擴(kuò)充紅點(diǎn)集 for (i=1;iDk+Gkj) Dj=Dk+Gkj； #define VEX 5/定義結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)定義結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)#define maxpoint 100double graphmaxpoint= 0 , 10 , -1 , 30 , 100 , -1 , 0 , 50 , -1 , -1 , -1 , -1 , 0 , -1 , 10 , -1 , -1 , 20

25、, 0 , 60 , -1 , -1 , -1 , -1 , 0 ; /鄰接矩陣，鄰接矩陣，-1代表節(jié)點(diǎn)間無(wú)邊相連代表節(jié)點(diǎn)間無(wú)邊相連int Rmaxpoint=0,Bmaxpoint;int DVEX,PVEX;/定義數(shù)組定義數(shù)組D用來(lái)存放結(jié)點(diǎn)特殊用來(lái)存放結(jié)點(diǎn)特殊距離，距離，P數(shù)組存放父親結(jié)點(diǎn)數(shù)組存放父親結(jié)點(diǎn)/初始時(shí)，紅點(diǎn)集中僅有源結(jié)點(diǎn)初始時(shí)，紅點(diǎn)集中僅有源結(jié)點(diǎn)0R0=1; B0=0;for(int i=1;iVEX;i+) /初始化藍(lán)點(diǎn)集節(jié)點(diǎn)初始化藍(lán)點(diǎn)集節(jié)點(diǎn)Bi=1;/對(duì)數(shù)組對(duì)數(shù)組D、P進(jìn)行初始化進(jìn)行初始化 for(i=0;iVEX;i+)Di=graph0i; if(Di!=-1) Pi=

26、0; else Pi=-1;for(int k=1;kVEX;k+) /每次從藍(lán)點(diǎn)集中取出具有最短特殊路長(zhǎng)每次從藍(lán)點(diǎn)集中取出具有最短特殊路長(zhǎng)度的結(jié)點(diǎn)度的結(jié)點(diǎn)min for(int min=0;Bmin=0;) min+; for(int j=min;jVEX;j+) /求藍(lán)點(diǎn)集結(jié)點(diǎn)最小下標(biāo)元素求藍(lán)點(diǎn)集結(jié)點(diǎn)最小下標(biāo)元素if(Dj!=-1&DjDmin&Bj=1) min=j; coutmin=min ; /將具有最短特殊路長(zhǎng)度的結(jié)點(diǎn)將具有最短特殊路長(zhǎng)度的結(jié)點(diǎn)min添加到紅點(diǎn)集中添加到紅點(diǎn)集中 Rmin=1; Bmin=0; /對(duì)數(shù)組對(duì)數(shù)組D作必要的修改作必要的修改 for(j=1

27、;jDmin+graphminj|Dj=-1) Dj=Dmin+graphminj; /每次迭代求最小值，最后每次迭代求最小值，最后一次即為到源點(diǎn)的最短路徑一次即為到源點(diǎn)的最短路徑 Pj=min; 3.5.2 Dijkstra算法Relax描述du:su的距離 pu:記錄前一節(jié)點(diǎn)Relax松弛算法Init-single-source(G,s) for each vVG dodv= pv=NIL ds=0, ps=NILRelax(u,v,w) if dvdu+w(u,v)then dv=du+wu,v pv=u 算法描述dijkstra(G,w,s)1. Init-single-source(

28、G,s) /O(v)2. S=s 3. Q=VG-s4.while Q do u=min(Q) /用數(shù)組O(V) S=Su for each vadju & v Q /O(E) do Relax(u,v,w)算法基本思想3.5.3 Bellman-Ford算法思想 dijkstra算法的前提是所有邊是正的 Bellman-Ford算法允許負(fù)邊 初始化：將除源點(diǎn)外的所有頂點(diǎn)的最短距離估計(jì)值 dv +, ds 0; 迭代求解：反復(fù)對(duì)邊集E中的每條邊進(jìn)行松弛操作，使得頂點(diǎn)集V中的每個(gè)頂點(diǎn)v的最短距離估計(jì)值逐步逼近其最短距離；（運(yùn)行|v|-1次）(1) 檢驗(yàn)負(fù)權(quán)回路：如果存在負(fù)邊，則算法返回f

29、alse，表明問(wèn)題無(wú)解；否則算法返回true，并且從源點(diǎn)可達(dá)的頂點(diǎn)v的最短距離保存在 dv中。3.5.3 Bellman-Ford算法思想dijkstra算法的前提是所有邊是正的Bellman-Ford算法允許負(fù)邊 Init-single-source(G,s) for i 1 to |VG| - 1 /O(V) 3. do for each edge (u, v) EG/O(E)4. do RELAX(u, v, w) 5. for each edge (u, v) EG /O(E)6. do if du + w(u, v) dv 7. then return FALSE /存在負(fù)環(huán)8. r

30、eturn TRUE存在負(fù)權(quán)回路的圖是不能求兩點(diǎn)間最短路徑，因?yàn)榇嬖谪?fù)權(quán)回路的圖是不能求兩點(diǎn)間最短路徑，因?yàn)橹灰谪?fù)權(quán)回路上不斷兜圈子，所得的最短路長(zhǎng)度只要在負(fù)權(quán)回路上不斷兜圈子，所得的最短路長(zhǎng)度可以任意小。可以任意小。3.5.4 其他最短路徑問(wèn)題其他最短路徑問(wèn)題單目標(biāo)單目標(biāo)最短路徑問(wèn)題最短路徑問(wèn)題(Single-Destination Shortest-Paths Problem)：找出圖中每一頂點(diǎn)v到某指定頂點(diǎn)u的最短路徑。只需將圖中每條邊反向，就可將這一問(wèn)題變?yōu)閱卧醋疃搪窂絾?wèn)題，單目標(biāo)u變?yōu)閱卧袋c(diǎn)u。單頂點(diǎn)對(duì)單頂點(diǎn)對(duì)間最短路徑問(wèn)題間最短路徑問(wèn)題(Single-Pair Shortest-

31、Paths Problem)：對(duì)于某對(duì)頂點(diǎn)u和v，找出從u到v的一條最短路徑。顯然，若解決了以u(píng)為源點(diǎn)的單源最短路徑問(wèn)題，則上述問(wèn)題亦迎刃而解。而且從數(shù)量級(jí)來(lái)說(shuō)，兩問(wèn)題的時(shí)間復(fù)雜度相同。所有頂點(diǎn)對(duì)所有頂點(diǎn)對(duì)間最短路徑問(wèn)題間最短路徑問(wèn)題(All-Pairs Shortest-Paths Problem)：對(duì)圖中每對(duì)頂點(diǎn)u和v，找出u到v的最短路徑問(wèn)題。這一問(wèn)題可用每個(gè)頂點(diǎn)作為源點(diǎn)調(diào)用一次單源最短路徑問(wèn)題算法予以解決。3.6 最小生成樹(shù)設(shè)G =(V,E)是無(wú)向連通帶權(quán)圖，即一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。E中每條邊(v,w)的權(quán)為cvw。如果G的子圖G是一棵包含G的所有頂點(diǎn)的樹(shù)，則稱(chēng)G為G的生成樹(shù)。生成樹(shù)上各邊權(quán)的總和

32、稱(chēng)為該生成樹(shù)的耗費(fèi)。在G的所有生成樹(shù)中，耗費(fèi)最小的生成樹(shù)稱(chēng)為G的最小生成樹(shù)。網(wǎng)絡(luò)的最小生成樹(shù)在實(shí)際中有廣泛應(yīng)用。例如，在設(shè)計(jì)通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)，用圖的頂點(diǎn)表示城市，用邊(v,w)的權(quán)cvw表示建立城市v和城市w之間的通信線路所需的費(fèi)用，則最小生成樹(shù)就給出了建立通信網(wǎng)絡(luò)的最經(jīng)濟(jì)的方案。1、最小生成樹(shù)性質(zhì)用貪心算法設(shè)計(jì)策略可以設(shè)計(jì)出構(gòu)造最小生成樹(shù)的有效算法。Prim算法和Kruskal算法2個(gè)算法都利用了最小生成樹(shù)性質(zhì)：最小生成樹(shù)性質(zhì)：設(shè)G=(V，E)是一個(gè)連通網(wǎng)絡(luò)，U是頂點(diǎn)集V的一個(gè)真子集。若(u，v)是G中所有的一個(gè)端點(diǎn)在U(uU)里、另一個(gè)端點(diǎn)不在U(即vV-U)里的邊中，具有最小權(quán)值的一條邊，則一

33、定存在G的一棵最小生成樹(shù)包括此邊(u，v)。這個(gè)性質(zhì)稱(chēng)為MST（Minimum Spanning Tree ）性質(zhì)。1、最小生成樹(shù)性質(zhì)MST性質(zhì)的證明： 約定：集合U中的頂點(diǎn)紅色頂點(diǎn)V-U中的頂點(diǎn)藍(lán)色頂點(diǎn)連接紅點(diǎn)和藍(lán)點(diǎn)的邊紫色邊權(quán)最小的紫邊稱(chēng)為輕邊(即權(quán)重最“輕”的邊)。用反證法證明MST性質(zhì)1、最小生成樹(shù)性質(zhì)假設(shè)G中任何一棵MST都不含輕邊(u，v)。則若T是G的一棵MST，則它不含此輕邊。由于T是包含了G中所有頂點(diǎn)的連通圖，所以T中必有一條從紅點(diǎn)u到藍(lán)點(diǎn)v的路徑P，且P上必有一條紫邊(u ，v )連接紅點(diǎn)集和藍(lán)點(diǎn)集，否則u和v不連通。當(dāng)把輕邊(u，v)加入樹(shù)T時(shí)，該輕邊和P必構(gòu)成了一個(gè)回路

34、。刪去紫邊(u ，v )后回路亦消除，由此可得另一生成樹(shù)T 。 T 和T的差別僅在于T用輕邊(u，v)取代了T中權(quán)重可能更大的紫邊(u ，v )。因?yàn)閣(u，v)w(u ，v )，所以 w(T)=w(T)+w(u，v)-w(u，v)w(T)故T亦是G的MST，它包含邊(u，v)，這與假設(shè)矛盾。 所以，MST性質(zhì)成立。2、Prim（普里姆）算法設(shè)G=(V,E)是連通帶權(quán)圖，V=1,2,n。構(gòu)造G的最小生成樹(shù)的Prim算法的基本思想是：首先置U=1，然后，只要U是V的真子集，就作如下的貪心選擇：選取滿足條件iU，jV-U，且cij最小的邊，將頂點(diǎn)j添加到U中。這個(gè)過(guò)程一直進(jìn)行到U=V時(shí)為止。在這個(gè)

35、過(guò)程中選取到的所有邊恰好構(gòu)成G的一棵最小生成樹(shù)。例如，對(duì)于右圖中的帶權(quán)圖，按Prim算法選取邊的過(guò)程如圖所示。2、Prim（普里姆）算法PrimMST(G，T，r) /求圖G的以r為根的MST，結(jié)果放在T中 T=；U=1; while(U!=V) /O(V) (i,j)=iU，jV-U，且cij最小的邊/O(V) T=T (i，j) /輕邊 (i，j) 加入T U=U j; / 節(jié)點(diǎn)j 加入U(xiǎn)，變?yōu)榧t點(diǎn) http:/ 2、Prim（普里姆）算法如何有效地找出滿足條件iU, jV-U，且權(quán)cij最小的邊(i,j)？ 較簡(jiǎn)單的辦法是設(shè)置2個(gè)數(shù)組closest和lowcost。 在Prim算法執(zhí)行過(guò)

36、程中，先找出V-U中使lowcost值最小的頂點(diǎn)j，然后根據(jù)數(shù)組closest選取邊(j,closestj)，將j添加到U中，并對(duì)closest和lowcost作必要的修改。3、Kruskal（克魯斯卡爾）算法Kruskal算法構(gòu)造最小生成樹(shù)的基本思想：(1)將G的n個(gè)頂點(diǎn)看成n個(gè)孤立的連通分支。(2)將所有的邊按權(quán)從小到大排序。(3)從第一條邊開(kāi)始，依邊權(quán)遞增的順序查看每一條邊，并按下述方法連接2個(gè)不同的連通分支：當(dāng)查看到第k條邊(v,w)時(shí)，如果端點(diǎn)v和w分別是當(dāng)前2個(gè)不同的連通分支T1和T2中的頂點(diǎn)時(shí)，就用邊(v,w)將T1和T2連接成一個(gè)連通分支，然后繼續(xù)查看第k+1條邊；如果端點(diǎn)v和

37、w在當(dāng)前的同一個(gè)連通分支中，就直接再查看第k+1條邊。這個(gè)過(guò)程一直進(jìn)行到只剩下一個(gè)連通分支時(shí)為止。例如，對(duì)前面的連通帶權(quán)圖，按Kruskal算法順序得到的最小生成樹(shù)上的邊如圖所示。3、Kruskal（克魯斯卡爾）算法（1）算法思想T的初始狀態(tài) 只有n個(gè)頂點(diǎn)而無(wú)邊的森林T=(V， )按邊長(zhǎng)遞增的順序選擇E中的n-1安全邊(u，v)并加入T，生成MST注意： 安全邊指兩個(gè)端點(diǎn)分別是森林T里兩棵樹(shù)中的頂點(diǎn)的邊。加入安全邊，可將森林中的兩棵樹(shù)連接成一棵更大的樹(shù) 因?yàn)槊恳淮翁砑拥絋中的邊均是當(dāng)前權(quán)值最小的安全邊，MST性質(zhì)也能保證最終的T是一棵最小生成樹(shù) 3、Kruskal（克魯斯卡爾）算法MST-Kr

38、uskal (G) /求連通網(wǎng)G的一棵MST T=(V，)； /初始化，T是只含n個(gè)頂點(diǎn)不包含邊的森林/依權(quán)值遞增序?qū)(G)中的邊排序，并設(shè)結(jié)果在E0.e-1中 O(Elog(E)sort the edges of E by non-decreasing weight w for(i=0;ie;i+) /e為圖中邊總數(shù)，O(E) 取第i條邊（u,v） if u和v分別屬于T中兩棵不同的樹(shù) T=T(u，v)；/(u，v)是安全邊，將其加入T中 return T；說(shuō)明有關(guān)說(shuō)明： 該算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(ElogE)。 Kruskal算法的時(shí)間主要取決于邊數(shù)。它較適合于稀疏圖。 3.7 多機(jī)調(diào)度問(wèn)

39、題設(shè)有 n 個(gè)獨(dú)立的作業(yè) 1 , 2 , . , n ，由 m 臺(tái)相同的機(jī)器進(jìn)行加工處理。作業(yè) i 所需的處理時(shí)間為 ti。約定： 任何作業(yè)可以在任何一臺(tái)機(jī)器上加工處理，但未完工前不允許中斷處理。 任何作業(yè)不能拆分成更小的作業(yè)。多機(jī)調(diào)度問(wèn)題要求給出一種作業(yè)調(diào)度方案，使所給的 n 個(gè)作業(yè)在盡可能短的時(shí)間內(nèi)由 m 臺(tái)機(jī)器加工處理完成。3.7 多機(jī)調(diào)度問(wèn)題這個(gè)問(wèn)題是NP完全問(wèn)題(Non-deterministic Polynomial Complete Problem) ，也即是多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性問(wèn)題 ，到目前為止還沒(méi)有有效的解法。對(duì)于這一類(lèi)問(wèn)題,用貪心選擇策略有時(shí)可以設(shè)計(jì)出較好的近似算法。非確定性問(wèn)題:無(wú)法按部就班直接地計(jì)算出來(lái)。比如，找大質(zhì)數(shù)的問(wèn)題。沒(méi)有一個(gè)公式