Introdução ao algoritmo ganancioso
Uma estratégia usada para resolver problemas. O algoritmo ganancioso é considerado como uma das abordagens usadas para resolver problemas. Esse herege que resolve problemas faz uma escolha que parece melhor naquele momento. Essa abordagem é melhor usada para resolver problemas de otimização. Problemas de otimização podem ser definidos como problemas que requerem resultados mínimos ou máximos. Um algoritmo Greedy é uma abordagem mais simples e direta que pode ser usada para obter uma solução ideal.
O que é o algoritmo ganancioso?
O algoritmo ganancioso é uma estratégia algorítmica usada para fazer a melhor escolha opcional em um estágio muito pequeno e, ao mesmo tempo, gerar uma solução ótima globalmente. Esse algoritmo escolhe a melhor solução viável naquele momento, sem levar em consideração as consequências. O método ganancioso diz que o problema deve ser resolvido em estágios em que cada entrada é considerada, uma vez que essa entrada é viável. Como essa abordagem se concentra apenas em um resultado imediato, sem levar em consideração o panorama geral, é considerada gananciosa.
Definindo o conceito principal
Até agora, sabemos o que é um algoritmo ganancioso e por que é chamado assim. Os ponteiros abaixo farão você entender melhor o algoritmo guloso. Até agora, ficou muito claro que o algoritmo ganancioso só funciona quando há um problema; no entanto, essa abordagem é aplicável apenas se tivermos uma condição ou restrição para esse problema.
Tipos de problemas
- Problema de minimização: é fácil obter uma solução para um problema, pois todas as condições são atendidas. No entanto, quando esse problema exige um resultado mínimo, é chamado de Problema de Minimização.
- Problema de maximização: um problema que exige o resultado máximo é conhecido como problema de maximização.
- Problema de otimização: um problema é chamado de problema de otimização quando requer resultados mínimos ou máximos.
Tipos de Soluções
- Solução viável: Agora, quando surge um problema, temos muitas soluções plausíveis para esse problema. No entanto, levando em consideração a condição definida para esse problema, escolhemos soluções que satisfazem a condição especificada. Essas soluções que nos ajudam a obter resultados que atendam à condição especificada são chamadas de Solução viável .
- Solução ideal: uma solução é chamada de ideal quando já é viável e atinge o objetivo do problema; o melhor resultado. Esse objetivo pode ser o resultado mínimo ou máximo. O ponto aqui a ser observado é que qualquer problema terá apenas uma solução ideal.
O exemplo a seguir fará você entender o método ganancioso facilmente. Digamos, alguém quer comprar o melhor carro disponível no mercado. Um dos métodos para escolher este carro é analisando todos os carros no mercado. Agora, isso consome muito tempo, para facilitar a seleção de carros dessas marcas específicas nas quais eles estão interessados em investir. Categorizando isso ainda mais, seria possível escolher novamente os modelos desejados, observando suas características. Portanto, a abordagem usada aqui é ambiciosa, pois esta solução foi a solução ideal para você, considerando todos os fatores favoráveis a você.
Componentes principais de um algoritmo ganancioso
Agora, quando tivermos uma melhor compreensão desse mecanismo, vamos explorar os principais componentes de um algoritmo ganancioso que o diferencia de outros processos:
- Conjunto de candidatos: Uma resposta é criada a partir deste conjunto.
- Função de seleção: seleciona o melhor candidato a ser incluído na solução.
- Função de viabilidade: Esta seção calcula se um candidato pode ser usado para contribuir com a solução.
- Uma função objetiva: atribui um valor a uma solução completa ou parcial.
- Uma função de solução: É usada para indicar se uma solução adequada foi encontrada.
Onde o algoritmo ganancioso funciona melhor?
O algoritmo ganancioso pode ser aplicado aos problemas mencionados abaixo.
- A abordagem Greedy pode ser usada para encontrar o gráfico mínimo da árvore de abrangência usando o algoritmo de Prim ou Kruskal
- Encontrar o caminho mais curto entre dois vértices é outro problema que pode ser resolvido usando um algoritmo ganancioso. A aplicação do algoritmo do Dijkstra junto com o algoritmo ganancioso fornecerá uma solução ideal.
- Huffman Coding
Vantagens
A maior vantagem que o algoritmo Greedy tem sobre os outros é que é fácil de implementar e muito eficiente na maioria dos casos.
Desvantagens
O algoritmo ganancioso basicamente constrói uma solução parte por parte e escolhe a próxima parte de modo a produzir a melhor solução para o problema atual em questão imediatamente. Como resultado, não há consideração ou preocupação com as consequências da atual decisão tomada. Nunca reconsiderando as escolhas feitas anteriormente, o Greedy Algorithm falha em produzir uma solução ideal, embora ofereça uma solução quase ideal . O problema da mochila e o problema do vendedor ambulante são exemplos de problemas em que o algoritmo ganancioso falha em produzir uma solução ideal.
- Problema de mochila : Mais conhecido pelo nome de problema de mochila, é um problema cotidiano enfrentado por muitas pessoas. Digamos, temos um conjunto de itens e cada um tem peso e valor (lucro) diferentes para preencher em um contêiner ou deve ser coletado de forma que o peso total seja menor ou igual ao peso do contêiner enquanto o lucro total é maximizado .
Conclusão
O algoritmo ganancioso é melhor aplicável quando é necessário uma solução em tempo real e as respostas aproximadas são “boas o suficiente”. Claramente, um algoritmo ganancioso minimiza o tempo e garante a produção de uma solução ideal; portanto, é mais aplicável ao uso em situações em que é necessário menos tempo. Após a leitura deste artigo, pode-se ter uma boa idéia sobre algoritmos gananciosos. Além disso, este post explica por que é considerado como as melhores estruturas que respondem a quase todos os desafios de programação, além de ajudá-lo a decidir a solução mais ideal em um determinado momento.
No entanto, no lado difícil, para aplicar a teoria do algoritmo ganancioso, é preciso trabalhar mais para conhecer os problemas corretos. Embora seja um conceito científico que tenha lógica, também tem uma essência de criatividade.
Artigos recomendados
Este foi um guia para o que é um algoritmo ganancioso. Aqui discutimos o conceito principal, os componentes, a vantagem e a desvantagem do algoritmo ganancioso. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- Algoritmo em Programação
- O que é o Perl?
- Introdução ao algoritmo
- O que é o Agile Sprint?