Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) là gì? Ví dụ về thuật toán tham lam

Greedy algorithm (thuật toán tham lam) là một phương pháp giải quyết vấn đề được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học máy tính và tối ưu hóa. Phương pháp này thường được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm lập lịch công việc, tối ưu hóa định tuyến, quy hoạch và nhiều bài toán tối ưu khác. Trong bài viết dưới đây, cùng Techie tìm hiểu định nghĩa và những ví dụ dễ hiểu nhất về Greedy Algorithm nhé!

Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) là gì?

Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) là một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề trong đó chọn phương án phù hợp nhất dựa trên tình huống hiện tại. Thuật toán này bỏ qua thực tế là kết quả tốt nhất hiện tại có thể không mang lại kết quả tối ưu tổng thể. Ngay cả khi quyết định ban đầu không chính xác thì thuật toán cũng không bao giờ đảo ngược được quyết định đó.

Thuật toán đơn giản, trực quan này có thể được áp dụng để giải quyết mọi vấn đề tối ưu hóa đòi hỏi kết quả tối ưu tối đa hoặc tối thiểu. Ưu điểm lớn nhất của thuật toán này là nó dễ hiểu và dễ thực hiện.

tìm hiểu về Greedy Algorithm Greedy (thuật toán tham lam)
Greedy Algorithm là phương pháp tìm kiếm giải pháp tốt nhất

Ví dụ về Greedy Algorithm (thuật toán tham lam)

Vấn đề: Tìm tuyến đường tốt nhất để đến thành phố đích từ điểm xuất phát nhất định bằng thuật toán tham lam.

Greedy Algorithm
Ví dụ đơn giản về Greedy Algorithm

Giải pháp tham lam: Để giải quyết vấn đề này điều trước tiên cần phải duy trì cấu trúc biểu đồ. Và đối với cấu trúc biểu đồ đó, chúng ta sẽ phải tạo một cấu trúc cây, cấu trúc này sẽ đóng vai trò là câu trả lời cho vấn đề này. Để tìm ra giải pháp cho vấn đề này, thực hiện theo những bước sau đây:

  • Bắt đầu từ đỉnh nguồn.
  • Chọn một đỉnh tại một thời điểm có trọng số cạnh (khoảng cách) tối thiểu tính từ đỉnh nguồn.
  • Thêm đỉnh đã chọn vào cấu trúc cây nếu cạnh kết nối không tạo thành một chu trình.
  • Tiếp tục thêm các đỉnh rìa liền kề vào cây cho đến khi đạt đến đỉnh đích.
  • Hình ảnh động dưới đây giải thích cách chọn đường đi để đến thành phố đích.
giải pháp thuật toán tham lam Greedy Algorithm
Giải thích cách chọn đường đi để đến thành phố đích

Các thành phần của Greedy Algorithm (thuật toán tham lam)

Có 4 thành phần chính cho bất kỳ Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) nào:

  • Một tập hợp các giải pháp ứng lựa chọn (thường được biểu diễn dưới dạng biểu đồ)
  • Cách xếp hạng ứng viên theo một số tiêu chí
  • Chức năng lựa chọn chọn ra ứng viên tốt nhất trong tập hợp, theo thứ hạng
  • Một cách “cắt tỉa” tập hợp các ứng viên để nó không chứa bất kỳ giải pháp nào tệ hơn giải pháp đã được chọn.

Hai thành phần đầu tiên rất đơn giản – giải pháp ứng viên có thể là bất kỳ thứ gì và tiêu chí xếp hạng cũng có thể là bất kỳ thứ gì. Chức năng tuyển chọn thường chỉ là vấn đề chọn ra ứng viên có thứ hạng cao nhất.

Bước cắt tỉa rất quan trọng vì nó đảm bảo rằng thuật toán không lãng phí thời gian khi xem xét các ứng viên được biết là kém hơn ứng viên tốt nhất được tìm thấy cho đến nay. Nếu không có bước này, thuật toán về cơ bản tìm kiếm mạnh mẽ trên toàn bộ không gian giải pháp, điều này sẽ rất kém hiệu quả.

Đặc điểm của Greedy Algorithm (thuật toán tham lam)

Có 4 đặc điểm tiêu biểu của Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) cần lưu ý:

  • Thuật toán giải quyết vấn đề của nó bằng cách tìm ra giải pháp tối ưu. Giải pháp này có thể là giá trị tối đa hoặc tối thiểu. Nó đưa ra lựa chọn dựa trên tùy chọn tốt nhất hiện có.
  • Thuật toán nhanh và hiệu quả với độ phức tạp về thời gian là O(n log n) hoặc O(n). Do đó được ứng dụng vào việc giải các bài toán có quy mô lớn.
  • Việc tìm kiếm giải pháp tối ưu được thực hiện không lặp lại – thuật toán chạy một lần.
  • Nó đơn giản và dễ thực hiện.

Ứng dụng của Greedy Algorithm (thuật toán tham lam)

Dưới đây là một số ứng dụng của thuật toán tham lam:

  • Sử dụng để xây dựng cây bao trùm tối thiểu: Thuật toán của Prim và Kruskal được sử dụng để xây dựng cây bao trùm tối thiểu là thuật toán tham lam.
  • Sử dụng để triển khai mã hóa Huffman: Thuật toán tham lam được sử dụng để xây dựng cây Huffman nén một hình ảnh, bảng tính hoặc video nhất định thành một tệp nén không mất dữ liệu.
  • Được sử dụng để giải các bài toán tối ưu hóa: Đồ thị – Tô màu bản đồ, Đồ thị – Bìa đỉnh, Bài toán về ba lô,
  • Bài toán lập kế hoạch công việc và bài toán lựa chọn hoạt động là các bài toán tối ưu hóa cổ điển được giải quyết bằng cách sử dụng mô hình thuật toán tham lam.

Ưu điểm của Greedy Algorithm (thuật toán tham lam)

  • Cách tiếp cận tham lam rất dễ thực hiện.
  • Thông thường có ít độ phức tạp nên ít tốn thời gian.
  • Được sử dụng cho mục đích tối ưu hóa hoặc tìm kiếm gần với tối ưu hóa trong trường hợp gặp các bài toán Khó.
  • Rất hiệu quả trong một số trường hợp vì nó không yêu cầu phải khám phá tất cả các giải pháp khả thi cho vấn đề.
  • Đưa ra giải pháp rõ ràng và dễ hiểu cho một vấn đề vì nó tuân theo quy trình từng bước.
  • Lời giải của các bài toán con có thể được lưu trữ trong một bảng, bảng này có thể được sử dụng lại cho các bài toán tương tự.

Nhược điểm của (Greedy Algorithm) thuật toán tham lam

Các yếu tố được liệt kê dưới đây là những hạn chế lớn nhất của thuật toán tham lam:

  • Phán đoán dựa trên thông tin ở mỗi lần lặp mà không xem xét vấn đề rộng hơn, do đó nó không tạo ra câu trả lời tốt nhất cho mọi vấn đề.
  • Phần có vấn đề đối với thuật toán tham lam là phân tích độ chính xác của nó. Ngay cả với giải pháp thích hợp, rất khó để chứng minh tại sao nó lại chính xác.
  • Các vấn đề tối ưu hóa (Thuật toán Dijkstra) với các cạnh đồ thị âm không thể được giải quyết bằng thuật toán tham lam.

Điểm cần lưu ý khi làm việc với các thuật toán tham lam

1. Greedy Algorithm đưa ra lựa chọn tối ưu cục bộ ở mỗi bước mà không xem xét hậu quả của lựa chọn đó đối với các bước trong tương lai.
2. Các thuật toán tham lam có thể được sử dụng để giải các bài toán tối ưu hóa có thể chia thành các bài toán con nhỏ hơn.
3. Các thuật toán tham lam không phải lúc nào cũng tìm được giải pháp tối ưu. Điều quan trọng là phải chứng minh tính đúng đắn của thuật toán tham lam và hiểu được những hạn chế của nó.
4. Thuật toán tham lam có thể được áp dụng trong nhiều bối cảnh, bao gồm lập lịch, lý thuyết đồ thị và lập trình động.
5. Khi thiết kế thuật toán tham lam, điều quan trọng là xác định cấu trúc con tối ưu và thuộc tính lựa chọn tham lam.
6. Độ phức tạp về thời gian của thuật toán tham lam phụ thuộc vào bài toán cụ thể và việc triển khai thuật toán.
7. Trong một số trường hợp, thuật toán tham lam có thể cung cấp giải pháp gần với giải pháp tối ưu nhưng không nhất thiết phải là giải pháp tối ưu chính xác. Những giải pháp này được gọi là giải pháp gần đúng.

Kết luận

Tóm lại, một điểm mạnh của Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) là tính đơn giản và tốc độ thực thi nhanh. Thuật toán tham lam thường không đòi hỏi quá nhiều tài nguyên tính toán và dễ dàng triển khai. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần giải quyết các vấn đề thực tế có kích thước lớn hoặc yêu cầu thời gian thực hiện nhanh. Tuy nhiên lưu ý rằng cần cẩn trọng xem xét các tình huống trước khi sử dụng vì đôi khi Greedy Algorithm (thuật toán tham lam) có thể là một lựa chọn sai lầm.

>> Xem thêm: Code convention là gì? Những nguyên tắc cơ bản về code convention

Khám phá thêm
Temu, một ứng dụng mua sắm Trung Quốc, đang gây chấn động trên internet với những sản phẩm rất rẻ....
Trong bài viết này, Techie sẽ giới thiệu đến bạn bản chất của tính năng constraints và auto-layout figma, cũng...
“Chúng ta đang sống trong thế giới VUCA” – Câu nói này đã diễn tả đúng tình trạng thế giới...
Theo một “nguồn tin mật” cho hay, Ghibli chính thức công bố trailer phần tiếp theo của tựa phim Vùng...
Thuật toán Dijkstra là một công cụ quan trọng trong lý thuyết đồ thị và tối ưu hóa. Với khả...
Nếu như các ứng dụng hẹn hò như Tinder, Okcupid, Facebook Dating vẫn chưa đem đến cho bạn một anh...
Công cụ AI (trí tuệ nhân tạo) là một phần mềm hoặc hệ thống được phát triển dựa trên các...
Với tỷ lệ dân số sử dụng Internet chiếm đến hơn 70%, Việt Nam luôn được coi là thị trường...