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Il ragionamento avido viene spesso utilizzato come parte di un processo di ottimizzazione. L'algoritmo visualizza il problema un passo alla volta e si concentra solo sul passaggio in corso. Ogni algoritmo greedy fa due presupposti:
- Puoi fare un'unica scelta ottimale ad un dato passo.
- Scegliendo la selezione ottimale in ogni fase, è possibile trovare una soluzione ottimale per il problema generale.
È possibile trovare molti algoritmi greedy, ognuno ottimizzato per eseguire determinate attività. Ecco alcuni esempi comuni di algoritmi grezzi utilizzati per l'analisi del grafico e la compressione dei dati e il motivo per cui potresti volere usarli:
- Minimum Spanning Tree (MST) di Kruskal: Questo algoritmo dimostra in realtà uno dei principi di algoritmi grezzi a cui le persone potrebbero non pensare immediatamente. In questo caso, l'algoritmo sceglie il confine tra due nodi con il valore più piccolo, non il valore massimo, poiché la parola avido potrebbe inizialmente trasmettere. Questo tipo di algoritmo potrebbe aiutarti a trovare il percorso più breve tra due posizioni su una mappa o eseguire altre attività relative ai grafici.
- Prim's MST: Questo algoritmo divide un grafico non orientato (uno in cui la direzione non viene considerata) a metà. Quindi seleziona il bordo che collega le due metà in modo tale che il peso totale delle due metà sia il più piccolo possibile. Potresti trovare questo algoritmo utilizzato in un gioco di labirinto per individuare la distanza più breve tra l'inizio e la fine del labirinto.
- Codifica Huffman: Questo algoritmo è piuttosto famoso nei computer perché costituisce la base per molte tecniche di compressione dei dati. L'algoritmo assegna un codice a ogni singola voce di dati in un flusso di voci, in modo che la voce di dati più comunemente utilizzata riceva il codice più breve. Ad esempio, la lettera E normalmente riceverebbe il codice più breve quando si comprime il testo inglese, perché lo si utilizza più spesso di qualsiasi altra lettera dell'alfabeto. Modificando la tecnica di codifica, è possibile comprimere il testo e renderlo notevolmente più piccolo, riducendo i tempi di trasmissione.
