దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌ల ప్రపంచాన్ని అన్వేషించండి. స్థానికంగా సరైన ఎంపికలు చేసుకోవడం ద్వారా సంక్లిష్ట ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించవచ్చో తెలుసుకోండి. డైక్‌స్ట్రా మరియు హఫ్మన్ కోడింగ్ వంటి నిజ-ప్రపంచ ఉదాహరణలతో.
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లు: గ్లోబల్ సొల్యూషన్స్ కోసం లోకల్లీ ఆప్టిమల్ ఎంపికలు చేసే కళ
కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు సమస్య పరిష్కారం యొక్క విస్తారమైన ప్రపంచంలో, మేము నిరంతరం సామర్థ్యం కోసం వెతుకుతున్నాము. మనకు సరైన అల్గారిథమ్‌లు మాత్రమే కాకుండా వేగవంతమైన మరియు వనరుల-సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్‌లు కూడా కావాలి. అల్గారిథమ్‌లను రూపొందించడానికి వివిధ నమూనాలలో, దురాశపూరిత విధానం దాని సరళత మరియు సొగసు కోసం ప్రత్యేకంగా నిలుస్తుంది. దాని ప్రధాన భాగంలో, ఒక దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ ఆ సమయంలో ఉత్తమమైనదిగా కనిపించే ఎంపికను చేస్తుంది. ఇది స్థానిక ఆప్టిమాల శ్రేణి ప్రపంచవ్యాప్తంగా సరైన పరిష్కారానికి దారి తీస్తుందనే ఆశతో స్థానికంగా సరైన ఎంపిక చేసుకునే వ్యూహం.
కానీ ఈ సహజమైన, తొందరపాటు విధానం ఎప్పుడు పని చేస్తుంది? మరియు ఇది మనలను సరైనది కాని మార్గంలోకి ఎప్పుడు నడిపిస్తుంది? ఈ సమగ్ర గైడ్ దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌ల వెనుక ఉన్న తత్వాన్ని అన్వేషిస్తుంది, క్లాసిక్ ఉదాహరణల ద్వారా నడుస్తుంది, వాటి నిజ-ప్రపంచ అనువర్తనాలను హైలైట్ చేస్తుంది మరియు అవి విజయవంతమయ్యే కీలక పరిస్థితులను స్పష్టం చేస్తుంది.
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ యొక్క కోర్ ఫిలాసఫీ
మీరు కస్టమర్‌కు మార్పు ఇవ్వడానికి నియమించబడిన క్యాషియర్ అని ఊహించుకోండి. మీరు వీలైనంత తక్కువ నాణేలను ఉపయోగించి ఒక నిర్దిష్ట మొత్తాన్ని అందించాలి. సహజంగానే, మీరు అవసరమైన మొత్తాన్ని మించని అతిపెద్ద డినామినేషన్ నాణేంతో (ఉదా., ఒక క్వార్టర్) ప్రారంభిస్తారు. మీరు సున్నాకు చేరుకునే వరకు మిగిలిన మొత్తంతో ఈ ప్రక్రియను పునరావృతం చేస్తారు. ఇది చర్యలో ఉన్న దురాశపూరిత వ్యూహం. మీరు భవిష్యత్ పరిణామాల గురించి చింతించకుండా ఇప్పుడే అందుబాటులో ఉన్న ఉత్తమ ఎంపికను చేసుకుంటారు.
ఈ సాధారణ ఉదాహరణ దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ యొక్క ముఖ్య భాగాలను వెల్లడిస్తుంది:
- అభ్యర్థి సెట్: ఒక పరిష్కారం సృష్టించబడిన అంశాలు లేదా ఎంపికల పూల్ (ఉదా., అందుబాటులో ఉన్న నాణెం డినామినేషన్ల సమితి).
- సెలక్షన్ ఫంక్షన్: ఏ దశలోనైనా చేయడానికి ఉత్తమ ఎంపికను నిర్ణయించే నియమం. ఇది దురాశపూరిత వ్యూహం యొక్క గుండె (ఉదా., అతిపెద్ద నాణెం ఎంచుకోండి).
- సాధ్యత ఫంక్షన్: సమస్య యొక్క పరిమితులను ఉల్లంఘించకుండా ప్రస్తుత పరిష్కారానికి అభ్యర్థి ఎంపికను జోడించవచ్చో లేదో తెలుసుకోవడానికి ఒక తనిఖీ (ఉదా., నాణెం విలువ మిగిలిన మొత్తం కంటే ఎక్కువ కాదు).
- ఆబ్జెక్టివ్ ఫంక్షన్: మనం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్న విలువ—గరిష్టం లేదా కనిష్టం (ఉదా., ఉపయోగించిన నాణేల సంఖ్యను కనిష్టీకరించండి).
- సొల్యూషన్ ఫంక్షన్: మనం పూర్తి పరిష్కారానికి చేరుకున్నామో లేదో నిర్ణయించే ఫంక్షన్ (ఉదా., మిగిలిన మొత్తం సున్నా).
దురాశగా ఉండటం నిజంగా ఎప్పుడు పని చేస్తుంది?
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లతో అతి పెద్ద సవాలు వాటి సరియైనదని నిరూపించడం. ఇన్‌పుట్‌ల కోసం పని చేసే అల్గారిథమ్ మరొకదానికి దారుణంగా విఫలం కావచ్చు. దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ నిరూపించదగినంత వరకు, అది పరిష్కరిస్తున్న సమస్య సాధారణంగా రెండు కీలక లక్షణాలను కలిగి ఉండాలి:
- దురాశపూరిత ఎంపిక ప్రాపర్టీ: ఈ ప్రాపర్టీ స్థానికంగా సరైన (దురాశపూరిత) ఎంపిక చేయడం ద్వారా ప్రపంచవ్యాప్తంగా సరైన పరిష్కారాన్ని చేరుకోవచ్చని పేర్కొంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ప్రస్తుత దశలో చేసిన ఎంపిక మొత్తంమీద ఉత్తమ పరిష్కారాన్ని చేరుకోకుండా మమ్మల్ని నిరోధించదు. భవిష్యత్తు ప్రస్తుత ఎంపిక ద్వారా రాజీపడదు.
- ఆప్టిమల్ సబ్‌స్ట్రక్చర్: మొత్తం సమస్యకు సరైన పరిష్కారం దాని సబ్‌ప్రాబ్లమ్స్‌కు సరైన పరిష్కారాలను కలిగి ఉంటే సమస్యకు ఆప్టిమల్ సబ్‌స్ట్రక్చర్ ఉంటుంది. దురాశపూరిత ఎంపిక చేసిన తరువాత, మనం చిన్న సబ్‌ప్రాబ్లమ్‌తో మిగిలిపోతాము. ఆప్టిమల్ సబ్‌స్ట్రక్చర్ ప్రాపర్టీ మనం ఈ సబ్‌ప్రాబ్లమ్‌ను సరైన విధంగా పరిష్కరిస్తే మరియు దానిని మన దురాశపూరిత ఎంపికతో కలిపితే, మనం గ్లోబల్ ఆప్టిమమ్‌ను పొందుతామని సూచిస్తుంది.
ఈ పరిస్థితులు ఉంటే, దురాశపూరిత విధానం ఒక సాధారణ హ్యూరిస్టిక్ కాదు; ఇది సరైన పరిష్కారానికి హామీ ఇవ్వబడిన మార్గం. కొన్ని క్లాసిక్ ఉదాహరణలతో దీన్ని చర్యలో చూద్దాం.
క్లాసిక్ దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ ఉదాహరణలు వివరించబడ్డాయి
ఉదాహరణ 1: ఛేంజ్-మేకింగ్ ప్రాబ్లమ్
మనం చర్చించినట్లుగా, ఛేంజ్-మేకింగ్ ప్రాబ్లమ్ దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లకు ఒక క్లాసిక్ పరిచయం. ఒక నిర్దిష్ట మొత్తం కోసం ఒక నిర్దిష్ట డినామినేషన్ల సమితి నుండి సాధ్యమైనంత తక్కువ నాణేలను ఉపయోగించి మార్పు చేయడం లక్ష్యం.
దురాశపూరిత విధానం: ప్రతి దశలో, మిగిలిన బాకీ ఉన్న మొత్తం కంటే తక్కువ లేదా సమానమైన అతిపెద్ద నాణెం డినామినేషన్‌ను ఎంచుకోండి.
ఇది ఎప్పుడు పని చేస్తుంది: US డాలర్ (1, 5, 10, 25 సెంట్లు) లేదా యూరో (1, 2, 5, 10, 20, 50 సెంట్లు) వంటి ప్రామాణిక కానానికల్ నాణెం వ్యవస్థలకు, ఈ దురాశపూరిత విధానం ఎల్లప్పుడూ సరైనది. 48 సెంట్ల కోసం మార్పు చేద్దాం:
- మొత్తం: 48. అతిపెద్ద నాణెం ≤ 48 అనేది 25. ఒక 25c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 23.
- మొత్తం: 23. అతిపెద్ద నాణెం ≤ 23 అనేది 10. ఒక 10c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 13.
- మొత్తం: 13. అతిపెద్ద నాణెం ≤ 13 అనేది 10. ఒక 10c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 3.
- మొత్తం: 3. అతిపెద్ద నాణెం ≤ 3 అనేది 1. మూడు 1c నాణేలు తీసుకోండి. మిగిలినది: 0.
పరిష్కారం {25, 10, 10, 1, 1, 1}, మొత్తం 6 నాణేలు. ఇది నిజంగా సరైన పరిష్కారం.
ఇది ఎప్పుడు విఫలమవుతుంది: దురాశపూరిత వ్యూహం యొక్క విజయం నాణెం వ్యవస్థపై ఆధారపడి ఉంటుంది. {1, 7, 10} డినామినేషన్‌లతో ఒక వ్యవస్థను పరిగణించండి. 15 సెంట్ల కోసం మార్పు చేద్దాం.
- దురాశపూరిత పరిష్కారం:
- ఒక 10c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 5.
- ఐదు 1c నాణేలు తీసుకోండి. మిగిలినది: 0.
- సరైన పరిష్కారం:
- ఒక 7c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 8.
- ఒక 7c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 1.
- ఒక 1c నాణెం తీసుకోండి. మిగిలినది: 0.
ఈ ప్రతికూల ఉదాహరణ ఒక కీలకమైన పాఠాన్ని వివరిస్తుంది: దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ ఒక సార్వత్రిక పరిష్కారం కాదు. దాని సరియైనదని ప్రతి నిర్దిష్ట సమస్య సందర్భానికి మూల్యాంకనం చేయాలి. ఈ కాని-కానానికల్ నాణెం వ్యవస్థ కోసం, సరైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనడానికి డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ వంటి మరింత శక్తివంతమైన సాంకేతికత అవసరం.
ఉదాహరణ 2: ఫ్రాక్షనల్ క్నాప్‌శాక్ ప్రాబ్లమ్
ఈ సమస్య ఒక దొంగ గరిష్ట బరువు సామర్థ్యంతో ఒక క్నాప్‌శాక్‌ను కలిగి ఉన్న దృష్టాంతాన్ని అందిస్తుంది మరియు దాని స్వంత బరువు మరియు విలువతో ప్రతి వస్తువు యొక్క సమితిని కనుగొంటుంది. క్నాప్‌శాక్‌లోని వస్తువుల మొత్తం విలువను పెంచడం లక్ష్యం. ఫ్రాక్షనల్ వెర్షన్‌లో, దొంగ ఒక వస్తువు యొక్క భాగాలను తీసుకోవచ్చు.
దురాశపూరిత విధానం: అత్యంత సహజమైన దురాశపూరిత వ్యూహం అత్యంత విలువైన వస్తువులకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం. కానీ దేనికి సంబంధించి విలువైనది? పెద్ద, భారీ వస్తువు విలువైనది కావచ్చు కానీ ఎక్కువ స్థలాన్ని తీసుకుంటుంది. ప్రతి వస్తువుకు విలువ-నుండి-బరువు నిష్పత్తిని (విలువ/బరువు) లెక్కించడం ప్రధాన అంతర్దృష్టి.
దురాశపూరిత వ్యూహం ఏమిటంటే: ప్రతి దశలో, అత్యధికంగా మిగిలిన విలువ-నుండి-బరువు నిష్పత్తితో వస్తువును వీలైనంత వరకు తీసుకోండి.
ఉదాహరణ నడక:
- క్నాప్‌శాక్ సామర్థ్యం: 50 కిలోలు
- వస్తువులు:
- వస్తువు A: 10 కిలోలు, $60 విలువ (నిష్పత్తి: 6 $/కిలో)
- వస్తువు B: 20 కిలోలు, $100 విలువ (నిష్పత్తి: 5 $/కిలో)
- వస్తువు C: 30 కిలోలు, $120 విలువ (నిష్పత్తి: 4 $/కిలో)
పరిష్కార దశలు:
- విలువ-నుండి-బరువు నిష్పత్తి ప్రకారం వస్తువులను అవరోహణ క్రమంలో క్రమబద్ధీకరించండి: A (6), B (5), C (4).
- వస్తువు A తీసుకోండి. దీనికి అత్యధిక నిష్పత్తి ఉంది. మొత్తం 10 కిలోలు తీసుకోండి. క్నాప్‌శాక్ ఇప్పుడు 10 కిలోలు, విలువ $60. మిగిలిన సామర్థ్యం: 40 కిలోలు.
- వస్తువు B తీసుకోండి. ఇది తదుపరిది. మొత్తం 20 కిలోలు తీసుకోండి. క్నాప్‌శాక్ ఇప్పుడు 30 కిలోలు, విలువ $160. మిగిలిన సామర్థ్యం: 20 కిలోలు.
- వస్తువు C తీసుకోండి. ఇది చివరిది. మనకు 20 కిలోల సామర్థ్యం మాత్రమే ఉంది, కానీ వస్తువు బరువు 30 కిలోలు. మనం వస్తువు C యొక్క భిన్నాన్ని (20/30) తీసుకుంటాము. ఇది 20 కిలోల బరువు మరియు (20/30) * $120 = $80 విలువను జోడిస్తుంది.
తుది ఫలితం: క్నాప్‌శాక్ నిండిపోయింది (10 + 20 + 20 = 50 కిలోలు). మొత్తం విలువ $60 + $100 + $80 = $240. ఇది సరైన పరిష్కారం. దురాశపూరిత ఎంపిక ప్రాపర్టీ కలిగి ఉంది ఎందుకంటే ఎల్లప్పుడూ అత్యంత "దట్టమైన" విలువను ముందుగా తీసుకోవడం ద్వారా, మనం మన పరిమిత సామర్థ్యాన్ని వీలైనంత సమర్థవంతంగా నింపుతున్నామని నిర్ధారిస్తాము.
ఉదాహరణ 3: యాక్టివిటీ సెలక్షన్ ప్రాబ్లమ్
మీకు ఒకే వనరు (ఒక సమావేశ గది లేదా ఒక ఉపన్యాస మందిరం వంటిది) మరియు ప్రతిపాదిత కార్యకలాపాల జాబితా ఉందని ఊహించుకోండి, ప్రతి ఒక్కటి ఒక నిర్దిష్ట ప్రారంభ మరియు ముగింపు సమయంతో. పరస్పరం ప్రత్యేకమైన (ఓవర్‌లాప్ కాని) కార్యకలాపాల గరిష్ట సంఖ్యను ఎంచుకోవడం మీ లక్ష్యం.
దురాశపూరిత విధానం: ఒక మంచి దురాశపూరిత ఎంపిక ఏమిటి? మనం అతి చిన్న కార్యాచరణను ఎంచుకోవాలా? లేదా ముందుగా ప్రారంభమయ్యే కార్యాచరణను ఎంచుకోవాలా? నిరూపితమైన సరైన వ్యూహం వాటి ముగింపు సమయాలను ఆరోహణ క్రమంలో కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరించడం.
అల్గారిథమ్ ఈ క్రింది విధంగా ఉంది:
- వాటి ముగింపు సమయాల ఆధారంగా అన్ని కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరించండి.
- క్రమబద్ధీకరించబడిన జాబితా నుండి మొదటి కార్యాచరణను ఎంచుకోండి మరియు దానిని మీ పరిష్కారానికి జోడించండి.
- క్రమబద్ధీకరించబడిన కార్యకలాపాల మిగిలిన వాటి ద్వారా పునరావృతం చేయండి. ప్రతి కార్యాచరణకు, దాని ప్రారంభ సమయం గతంలో ఎంచుకున్న కార్యాచరణ యొక్క ముగింపు సమయం కంటే ఎక్కువ లేదా సమానంగా ఉంటే, దానిని ఎంచుకోండి మరియు దానిని మీ పరిష్కారానికి జోడించండి.
ఇది ఎందుకు పని చేస్తుంది? ముందుగా పూర్తయ్యే కార్యాచరణను ఎంచుకోవడం ద్వారా, మనం వనరును వీలైనంత త్వరగా ఖాళీ చేస్తాము, తద్వారా తదుపరి కార్యకలాపాల కోసం అందుబాటులో ఉన్న సమయాన్ని పెంచుతాము. ఈ ఎంపిక స్థానికంగా సరైనదిగా కనిపిస్తుంది ఎందుకంటే ఇది భవిష్యత్తు కోసం ఎక్కువ అవకాశాన్ని వదిలివేస్తుంది మరియు ఈ వ్యూహం ప్రపంచ ఆప్టిమమ్‌కు దారితీస్తుందని నిరూపించవచ్చు.
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లు ఎక్కడ ప్రకాశిస్తాయి: నిజ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లు కేవలం విద్యాపరమైన వ్యాయామాలు మాత్రమే కాదు; అవి సాంకేతికత మరియు లాజిస్టిక్స్‌లో కీలక సమస్యలను పరిష్కరించే అనేక ప్రసిద్ధ అల్గారిథమ్‌లకు వెన్నెముక.
షార్టెస్ట్ పాత్స్ కోసం డైక్‌స్ట్రా అల్గారిథమ్
మీరు మీ ఇంటి నుండి గమ్యస్థానానికి వేగవంతమైన మార్గాన్ని కనుగొనడానికి GPS సేవను ఉపయోగించినప్పుడు, మీరు డైక్‌స్ట్రా నుండి ప్రేరణ పొందిన అల్గారిథమ్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఇది బరువున్న గ్రాఫ్‌లో నోడ్‌ల మధ్య అతి చిన్న మార్గాలను కనుగొనడానికి ఒక క్లాసిక్ దురాశపూరిత అల్గారిథమ్.
ఇది ఎలా దురాశపూరితమైనది: డైక్‌స్ట్రా అల్గారిథమ్ సందర్శించిన శీర్షాల సమితిని నిర్వహిస్తుంది. ప్రతి దశలో, ఇది మూలానికి దగ్గరగా ఉన్న సందర్శించని శీర్షాన్ని దురాశగా ఎంచుకుంటుంది. ఈ దగ్గరి శీర్షానికి అతి చిన్న మార్గం కనుగొనబడిందని మరియు తరువాత మెరుగుపరచబడదని ఇది ఊహిస్తుంది. ఇది ప్రతికూల కాని అంచు బరువులతో గ్రాఫ్‌ల కోసం పని చేస్తుంది.
కనిష్ట విస్తరించే చెట్ల కోసం ప్రిమ్ మరియు క్రుస్కల్స్ అల్గారిథమ్‌లు (MST)
కనిష్ట విస్తరించే చెట్టు అనేది అనుసంధానించబడిన, అంచు-బరువున్న గ్రాఫ్ యొక్క అంచుల ఉపసమితి, ఇది అన్ని శీర్షాలను ఒకదానితో ఒకటి కలుపుతుంది, ఎటువంటి చక్రాలు లేకుండా మరియు కనిష్ట సాధ్యమయ్యే మొత్తం అంచు బరువుతో. ఇది నెట్‌వర్క్ రూపకల్పనలో చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది - ఉదాహరణకు, కనిష్ట మొత్తంలో కేబుల్‌తో అనేక నగరాలను కనెక్ట్ చేయడానికి ఫైబర్ ఆప్టిక్ కేబుల్ నెట్‌వర్క్‌ను వేయడం.
- ప్రిమ్ అల్గారిథమ్ దురాశపూరితమైనది ఎందుకంటే ఇది ఒక సమయంలో ఒక శీర్షాన్ని జోడించడం ద్వారా MSTని పెంచుతుంది. ప్రతి దశలో, ఇది పెరుగుతున్న చెట్టులోని ఒక శీర్షాన్ని చెట్టు వెలుపల ఉన్న ఒక శీర్షానికి కనెక్ట్ చేసే చౌకైన అంచును జోడిస్తుంది.
- క్రుస్కల్స్ అల్గారిథమ్ కూడా దురాశపూరితమైనది. ఇది గ్రాఫ్‌లోని అన్ని అంచులను బరువు ప్రకారం తగ్గుతున్న క్రమంలో క్రమబద్ధీకరిస్తుంది. ఇది క్రమబద్ధీకరించబడిన అంచుల ద్వారా పునరావృతం చేస్తుంది, ఇప్పటికే ఎంచుకున్న అంచులతో ఒక చక్రాన్ని ఏర్పరచకపోతే మాత్రమే చెట్టుకు ఒక అంచును జోడిస్తుంది.
రెండు అల్గారిథమ్‌లు స్థానికంగా సరైన ఎంపికలు (చౌకైన అంచును ఎంచుకోవడం) చేస్తాయి, ఇవి ప్రపంచవ్యాప్తంగా సరైన MSTకి దారితీస్తాయని నిరూపించబడ్డాయి.
డేటా కంప్రెషన్ కోసం హఫ్మన్ కోడింగ్
హఫ్మన్ కోడింగ్ అనేది నష్టం లేని డేటా కంప్రెషన్‌లో ఉపయోగించే ఒక ప్రాథమిక అల్గారిథమ్, మీరు ZIP ఫైల్‌లు, JPEGs మరియు MP3లు వంటి ఫార్మాట్‌లలో ఎదుర్కొంటారు. ఇది ఇన్‌పుట్ అక్షరాలకు వేరియబుల్-లెంగ్త్ బైనరీ కోడ్‌లను కేటాయిస్తుంది, కేటాయించిన కోడ్‌ల పొడవులు సంబంధిత అక్షరాల ఫ్రీక్వెన్సీల ఆధారంగా ఉంటాయి.
ఇది ఎలా దురాశపూరితమైనది: అల్గారిథమ్ దిగువ నుండి పైకి బైనరీ చెట్టును నిర్మిస్తుంది. ఇది ప్రతి అక్షరాన్ని ఒక ఆకు నోడ్‌గా పరిగణించడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది. ఇది అతి తక్కువ ఫ్రీక్వెన్సీలతో రెండు నోడ్‌లను దురాశగా తీసుకుంటుంది, వాటిని దాని పిల్లల ఫ్రీక్వెన్సీల మొత్తం అయిన కొత్త అంతర్గత నోడ్‌లోకి విలీనం చేస్తుంది మరియు ఒక నోడ్ (రూట్) మిగిలిపోయే వరకు ఈ ప్రక్రియను పునరావృతం చేస్తుంది. తక్కువ తరచుగా ఉండే అక్షరాల యొక్క ఈ దురాశపూరిత విలీనం చాలా తరచుగా ఉండే అక్షరాలకు అతి చిన్న బైనరీ కోడ్‌లను కలిగి ఉండేలా చేస్తుంది, ఫలితంగా సరైన కంప్రెషన్ వస్తుంది.
దోషాలు: దురాశపూరితంగా ఉండకూడని సమయం
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌ల శక్తి వాటి వేగం మరియు సరళతలో ఉంది, కానీ ఇది ఒక ఖర్చుతో వస్తుంది: అవి ఎల్లప్పుడూ పని చేయవు. దురాశపూరిత విధానం ఎప్పుడు సముచితం కాదని గుర్తించడం దానిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో తెలుసుకోవడం అంతే ముఖ్యం.
స్థానికంగా సరైన ఎంపిక తరువాత మంచి గ్లోబల్ పరిష్కారాన్ని నిరోధించినప్పుడు చాలా సాధారణ వైఫల్య దృశ్యం జరుగుతుంది. మనం ఇప్పటికే కాని-కానానికల్ నాణెం వ్యవస్థతో దీన్ని చూశాము. ఇతర ప్రసిద్ధ ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:
- 0/1 క్నాప్‌శాక్ ప్రాబ్లమ్: ఇది క్నాప్‌శాక్ సమస్య యొక్క సంస్కరణ, ఇక్కడ మీరు ఒక వస్తువును పూర్తిగా తీసుకోవాలి లేదా అస్సలు తీసుకోకూడదు. విలువ-నుండి-బరువు నిష్పత్తి దురాశపూరిత వ్యూహం విఫలం కావచ్చు. 10 కిలోల క్నాప్‌శాక్ కలిగి ఉన్నట్లు ఊహించుకోండి. మీకు 10 కిలోల బరువున్న వస్తువు ఉంది, దీని విలువ $100 (నిష్పత్తి 10) మరియు 6 కిలోల బరువున్న రెండు వస్తువులు ఉన్నాయి, ఒక్కొక్కటి $70 విలువ (నిష్పత్తి ~11.6). నిష్పత్తి ఆధారంగా దురాశపూరిత విధానం 6 కిలోల వస్తువులలో ఒకదాన్ని తీసుకుంటుంది, 4 కిలోల స్థలాన్ని వదిలివేస్తుంది, మొత్తం విలువ $70. సరైన పరిష్కారం ఏమిటంటే, ఒకే 10 కిలోల వస్తువును $100 విలువకు తీసుకోవడం. ఈ సమస్యకు సరైన పరిష్కారం కోసం డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ అవసరం.
- ట్రావెలింగ్ సేల్స్‌పర్సన్ ప్రాబ్లమ్ (TSP): నగరాల సమితిని సందర్శించి మూలానికి తిరిగి వచ్చే అతి చిన్న సాధ్యమయ్యే మార్గాన్ని కనుగొనడం లక్ష్యం. ఒక సాధారణ దురాశపూరిత విధానం, "నియరెస్ట్ నైబర్" హ్యూరిస్టిక్, ఎల్లప్పుడూ దగ్గరి సందర్శించని నగరానికి ప్రయాణించడం. ఇది వేగంగా ఉన్నప్పటికీ, ఇది చాలా తరచుగా సరైనదాని కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ పర్యటనలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఎందుకంటే ఒక ప్రారంభ ఎంపిక తరువాత చాలా ఎక్కువ ప్రయాణాలను బలవంతం చేస్తుంది.
దురాశపూరిత వర్సెస్ ఇతర అల్గారిథమిక్ నమూనాలు
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లు ఇతర సాంకేతికతలతో ఎలా పోల్చబడతాయో అర్థం చేసుకోవడం మీ సమస్య పరిష్కార సాధనంలో వాటి స్థానం యొక్క స్పష్టమైన చిత్రాన్ని అందిస్తుంది.
దురాశపూరిత వర్సెస్ డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్ (DP)
ఇది చాలా కీలకమైన పోలిక. రెండు సాంకేతికతలు తరచుగా సరైన సబ్‌స్ట్రక్చర్‌తో ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలకు వర్తిస్తాయి. కీలకమైన వ్యత్యాసం నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలో ఉంది.
- దురాశపూరిత: ఒక ఎంపికను చేస్తుంది—స్థానికంగా సరైనది—మరియు తరువాత ఫలితంగా వచ్చే సబ్‌ప్రాబ్లమ్‌ను పరిష్కరిస్తుంది. ఇది దాని ఎంపికలను ఎప్పుడూ పునఃపరిశీలించదు. ఇది టాప్-డౌన్, వన్-వే స్ట్రీట్.
- డైనమిక్ ప్రోగ్రామింగ్: అన్ని సాధ్యమయ్యే ఎంపికలను అన్వేషిస్తుంది. ఇది అన్ని సంబంధిత సబ్‌ప్రాబ్లమ్స్‌ను పరిష్కరిస్తుంది మరియు తరువాత వాటిలో ఉత్తమ ఎంపికను ఎంచుకుంటుంది. ఇది బాటమ్-అప్ విధానం, ఇది సబ్‌ప్రాబ్లమ్స్‌కు పరిష్కారాలను తిరిగి లెక్కించకుండా ఉండటానికి తరచుగా మెమోయిజేషన్ లేదా టేబులేషన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.
సారాంశంలో, DP మరింత శక్తివంతమైనది మరియు దృఢమైనది కానీ తరచుగా గణనపరంగా ఎక్కువ ఖరీదైనది. మీరు అది సరైనదని నిరూపించగలిగితే దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌ను ఉపయోగించండి; లేకపోతే, DP తరచుగా ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలకు సురక్షితమైన ఎంపిక.
దురాశపూరిత వర్సెస్ బ్రూట్ ఫోర్స్
సొల్యూషన్‌ను కనుగొనడానికి బ్రూట్ ఫోర్స్ ప్రతి ఒక్క సాధ్యమయ్యే కలయికను ప్రయత్నించడం కలిగి ఉంటుంది. ఇది సరైనదని హామీ ఇవ్వబడుతుంది కానీ తరచుగా నాన్-ట్రివియల్ సమస్య పరిమాణాలకు సాధ్యం కాని విధంగా నెమ్మదిగా ఉంటుంది (ఉదా., TSPలోని సాధ్యమయ్యే పర్యటనల సంఖ్య ఫ్యాక్టోరియల్‌గా పెరుగుతుంది). దురాశపూరిత అల్గారిథమ్ ఒక రకమైన హ్యూరిస్టిక్ లేదా సత్వరమార్గం. ఇది ప్రతి దశలో ఒక ఎంపికకు కట్టుబడి ఉండటం ద్వారా శోధన స్థలాన్ని నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది, ఇది చాలా ఎక్కువ సమర్థవంతంగా చేస్తుంది, అయితే ఎల్లప్పుడూ సరైనది కాదు.
ముగింపు: ఒక శక్తివంతమైన కానీ డబుల్-ఎడ్జ్డ్ స్వోర్డ్
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లు కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో ఒక ప్రాథమిక భావన. అవి ఆప్టిమైజేషన్‌కు ఒక శక్తివంతమైన మరియు సహజమైన విధానాన్ని సూచిస్తాయి: ఇప్పుడే ఉత్తమంగా కనిపించే ఎంపికను చేయండి. సరైన నిర్మాణం కలిగిన సమస్యల కోసం—దురాశపూరిత ఎంపిక ప్రాపర్టీ మరియు ఆప్టిమల్ సబ్‌స్ట్రక్చర్—ఈ సాధారణ వ్యూహం ప్రపంచ ఆప్టిమమ్‌కు సమర్థవంతమైన మరియు సొగసైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
డైక్‌స్ట్రా, క్రుస్కల్ మరియు హఫ్మన్ కోడింగ్ వంటి అల్గారిథమ్‌లు దురాశపూరిత రూపకల్పన యొక్క నిజ-ప్రపంచ ప్రభావానికి నిదర్శనాలు. అయితే, సరళత యొక్క ఆకర్షణ ఒక ఉచ్చు కావచ్చు. సమస్య యొక్క నిర్మాణం గురించి జాగ్రత్తగా ఆలోచించకుండా దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌ను వర్తింపజేయడం వలన తప్పు, సరైన పరిష్కారాలు రావచ్చు.
దురాశపూరిత అల్గారిథమ్‌లను అధ్యయనం చేయడం నుండి తుది పాఠం కోడ్‌ను గురించినది మాత్రమే కాదు; ఇది విశ్లేషణాత్మక కఠినత గురించి. ఇది మన ఊహలను ప్రశ్నించడానికి, ప్రతికూల ఉదాహరణల కోసం చూడటానికి మరియు ఒక పరిష్కారానికి కట్టుబడి ఉండే ముందు సమస్య యొక్క లోతైన నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మనకు నేర్పుతుంది. ఆప్టిమైజేషన్ ప్రపంచంలో, ఎప్పుడు దురాశపూరితంగా ఉండకూడదో తెలుసుకోవడం ఎప్పుడు ఉండాలో తెలుసుకోవడం అంతే విలువైనది.