O Algoritmo Ganancioso é uma técnica de otimização em Java programação caracterizada por selecionar a melhor solução em cada etapa sem revisitar ou considerar o futuro. Em vez de examinar todo o espaço de estados, este algoritmo escolhe a melhor opção atual e espera que isso leve a uma solução global ótima.
Como funciona o algoritmo ganancioso
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Etapa 1: comece do estado inicial.
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Passo 2: A cada passo, o algoritmo seleciona a melhor opção entre as opções disponíveis com base em uma função de avaliação.
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Etapa 3: O algoritmo passa para um novo estado escolhendo a melhor opção.
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Passo 4: O processo continua até que uma condição de encerramento seja atendida ou não haja mais opções para escolher.
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Etapa 5: Devolva a solução encontrada.
Vantagens e desvantagens do algoritmo ganancioso
Vantagens:
- Simplicidade: Fácil de entender e implementar.
- Eficiência: Muitas vezes requer menos tempo de computação e memória em comparação com alguns outros algoritmos de otimização.
- Ideal para problemas abaixo do ideal: Adequado para problemas onde considerar todas as possibilidades é muito complexo.
Desvantagens:
- Nenhuma garantia de ótimo global: O algoritmo pode parar em uma solução ótima local sem encontrar a solução ótima global.
- Falta de previsão: o algoritmo muitas vezes não considera as consequências de decisões anteriores.
Exemplo e explicação
Um exemplo comum do Algoritmo Ganancioso é encontrar o problema do "Kº Maior Elemento". Vamos ver como esse algoritmo funciona:
No exemplo acima, usamos o algoritmo Greedy para encontrar o segundo maior elemento em uma matriz de inteiros. Este algoritmo simplesmente classifica o array e retorna o k-ésimo maior elemento. Embora não seja garantido que seja o ideal global, é uma solução relativamente boa para este problema.