让计算机教授找回被劫车辆的贪心算法，究竟多实用？
让计算机教授找回被劫车辆的贪心算法，究竟多实用？
By 超神经
去年的圣诞节假期里，在美国圣母大学计算机系任职终身副教授，博士生导师，兼任电子系终身副教授史弋宇，经历了一场好莱坞式的寻车事件。
史教授在车辆被劫走的 24 小时内，通过车辆本身提供的模糊定位功能，用 greedy approach 贪心算法，快速准确定位了车辆，并找回了自己的爱车。
案件回顾
South Bend
Chicago
出发
午餐休息
Day1 12：00 AM歹徒劫车史教授停靠在加油站，预备给轮胎增压。在史教授检查车况之际，两位歹徒乘机劫车，慌乱中，史教授偷偷将手机放在座椅背后的口袋。 | |
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Day1 17：00 PM开始追踪报警无果后，史教授选择自己尽快找到汽车的位置。回到学校开始追踪，但是手机定位已经失效。 |
Day2 5：00 AM模糊定位史教授通过汽车自带的Mazda Mobile Start (MMS)，找到了汽车的模糊位置，与自己相距八十多公里，系统误差 6-7 米间。 |
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Day2 7：00AM相距 60 米！史教授通过贪心算法的快速推论：当发现相对距离不再缩小时，就及时停止，转而往垂直方向继续搜索。史教授通过这样的方式，曾使得距离到达仅仅 60 米，最终准确定位在一个车库内。 |
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Day2 9：00 AM警察束手无策等待警察到达时，史教授和小王发现劫匪可能发现了异常，将车开走。史教授将手机交给警察，继续追踪车辆，警察并未能按照史教授的算法提示进行搜索。 |
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Day2 10：00 AM追回爱车！史教授重获手机之后，继续使用自己的寻车算法，终于在一个停车场找到了失窃的汽车，警察顺利将汽车交还到史教授手中。 |
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史教授的追车必杀技：贪心算法
这次紧张的劫车事件能在短短 24 校内被侦破，全靠史教授的执行力和准确的算法推演。
连警察们都被史教授能够如此迅速解决此事而惊叹：
「They shouldn’t have messed up with computer science professors ! 他们是不是傻，怎么能打劫计算机教授？」
史教授解释关于定位车辆的关键技术，其实就是计算机算法中最直接的 greedy approach。
贪心算法(Greedy Algorithm)，又称贪婪算法，是数学与计算机领域最为著名和经典的算法之一。
它在对问题求解时，不管之前或之后发生了什么，只与当前状态有关，只对当前的子问题得出最优解。但是，只要能根据每次所求得的局部最优解，就能够推导出全局最优解或最优目标。
而史教授将贪心算法应用在找车上的技巧：
当行驶时，发现自己与车的相对距离不再缩小时，就及时停止行进，
转而往垂直方向继续搜索。
这就是一个螺旋搜索结构，确保自己始终在沿着距离下降的方向单调搜索可以收敛的。
所以最终史教授在只有两人一车的情况下，通过误差 3 公里的导航软件的指引下，迅速定位失窃车辆，贪心算法就是最准确的工具。
贪心算法的其他经典应用
作为经典算法之一，贪心算法的应用并不算很广泛。
因为贪心算法只能通过解局部最优解的策略，来达到全局最优。因此，一定要注意判断问题是否适合采用贪心算法策略，找到的解是否一定是问题的最优解。
比如背包问题、路径问题，下面举例经典算法来解释贪心之美：
Dijkstra 单源最短路径算法
Dijkstra 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径（SSSP：Single-Source Shortest Path）的算法，由计算机科学家 Edsger Dijkstra 于 1956 年构思并于 1959 年发表。
其解决的问题是：
给定图 G 和源顶点 v，找到从 v 至图中所有顶点的最短路径。
Dijkstra 算法采用贪心算法（Greedy Algorithm）范式进行设计：
按路径长度递增的顺序，逐个产生各顶点的最短路径。算法过程中需要维护一个顶点集 SS ,此顶点集保存已经找到最短路径的顶点。还需要维护一个距离数组 dist, dist[i] 表示第i个顶点与源结点 s 的距离长度。
- S 初始化时只包括源节点s; dist[]dist[] 初始化：dist[i]= arc[s][i], arc 为图的邻接矩阵。 V−SV−S 表示未被找到最短的路径的顶点集合；
- 把 distdist 按递增的顺序，选择一个最短路径，从 V−SV−S 把对应顶点加入到 S 中，每次 S 中加入一个新顶点 u , 需要对 distdist 更新，即 s 能否通过顶点 u 达到其他顶点更近。 即若 dist[u] + arc[u][v] < dist[v] ,则更新 dist[v]=dist[u]+arc[u][v]
- 重复上述步骤，直到 S=VS=V
彩蛋：贪心算法的新题型
NOIP2012 Day1 T2：国王游戏
恰逢 H 国国庆，国王邀请 n 位大臣来玩一个有奖游戏。首先，他让每个大臣在左、右手上面分别写下一个整数，国王自己也在左、右手上各写一个整数。
然后，让这 n 位大臣排成一排，国王站在队伍的最前面。排好队后，所有的大臣都会获得国王奖赏的若干金币，每位大臣获得的金币数分别是：排在该大臣前面的所有人的左手上的数的乘积除以他自己右手上的数，然后向下取整得到的结果。
国王不希望某一个大臣获得特别多的奖赏，所以他想请你帮他重新安排一下队伍的顺序，使得获得奖赏最多的大臣，所获奖赏尽可能的少。
（注意，国王的位置始终在队伍的最前面。）
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ai*bi 排序、贪心算法与高精度算法
超神经百科
单词
greedy algorithm
[ˈɡridi ˈælɡəˌrɪðəm] n. 贪心算法
clustering
['klʌstərɪŋ] n. 聚类
词组
the least square method 最小二乘法
quasi newton method 拟牛顿法
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