Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Greedy Algorithm?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Greedy Algorithm
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Greedy Algorithm?
Ang isang sakim na algorithm ay isang diskarte sa algorithm na gumagawa ng pinakamahusay na pinakamainam na pagpipilian sa bawat maliit na yugto na ang layunin ng kalaunan ay humahantong sa isang globally optimum na solusyon. Nangangahulugan ito na pinipili ng algorithm ang pinakamahusay na solusyon sa sandaling walang pagsasaalang-alang sa mga kahihinatnan. Pinipili nito ang pinakamahusay na agarang output, ngunit hindi isinasaalang-alang ang malaking larawan, samakatuwid ito ay itinuturing na matakaw.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Greedy Algorithm
Ang isang sakim na algorithm ay gumagana sa pamamagitan ng pagpili ng pinakamahusay na posibleng sagot sa bawat hakbang at pagkatapos ay lumipat sa susunod na hakbang hanggang sa makarating sa dulo, nang walang pagsasaalang-alang sa pangkalahatang solusyon. Inaasahan lamang nito na ang landas na kinukuha nito ay ang globally optimum na isa, ngunit bilang napatunayan na oras at muli, ang pamamaraang ito ay hindi madalas na bumubuo ng isang globally optimum na solusyon. Sa katunayan, ganap na posible na ang pinaka-optimal na mga panandaliang solusyon ay humantong sa pinakamalala na posibleng pandaigdigang kinalabasan.
Isipin ito bilang pagkuha ng maraming mga shortcut sa isang negosyo sa pagmamanupaktura: sa maikling term na malalaking halaga ay nai-save sa gastos sa pagmamanupaktura, ngunit sa kalaunan ay humahantong sa pagbagsak dahil ang kalidad ay nakompromiso, na nagreresulta sa mga pagbabalik ng produkto at mababang benta habang ang mga customer ay nakilala sa "Murang" produkto. Ngunit hindi ito palaging nangyayari, maraming mga aplikasyon kung saan ang matakaw algorithm ay pinakamahusay na gumagana upang makahanap o tinatayang ang globally optimum na solusyon tulad ng sa paggawa ng isang puno ng Huffman o isang puno ng pag-aaral ng desisyon.
Halimbawa: Sumakay sa landas na may pinakamalaking kabuuan. Ang isang sakim na algorithm ay kukuha ng asul na landas, bilang isang resulta ng shortsightedness, kaysa sa orange path, na nagbubunga ng pinakamalaking kabuuan.
Mga Bahagi:
- Ang isang kandidato ng hanay ng data na nangangailangan ng isang solusyon
- Ang isang function ng pagpili na pinipili ang pinakamahusay na nag-aambag sa pangwakas na solusyon
- Ang isang kakayahang magamit na tumutulong sa pag-andar ng pagpili sa pamamagitan ng pagtukoy kung ang isang kandidato ay maaaring maging isang nag-aambag sa solusyon
- Ang isang layunin na function na nagtatalaga ng isang halaga sa isang bahagyang solusyon
- Ang isang function na solusyon na nagpapahiwatig na ang pinakamabuting kalagayan na solusyon ay natuklasan
