数据结构和算法（六）：贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、拓
从广义上来讲：数据结构就是
一组数据的存储结构， 算法就是操作数据的方法数据结构是为算法服务的，算法是要作用在特定的数据结构上的。
10个最常用的数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树
10个最常用的算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
本文总结了20个最常用的数据结构和算法，不管是应付面试还是工作需要，只要集中精力攻克这20个知识点就足够了。
数据结构和算法（三）：二分查找、跳表、散列表、哈希算法的传送门
数据结构和算法（四）：二叉树、红黑树、递归树、堆和堆排序、堆的应用的传送门
第二十六章 贪心算法
一、什么是贪心算法
- 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，也就是说不从整体考虑，而是从局部看来是最优解，所以贪心算法得到的结果不一定是最优的。
- 贪心算法没有固定的算法解决框架，算法的关键就是贪婪策略的选择，根据不同问题选择不同的策略。
- 贪心算法的适用场景比较有限，更多是用来指导设计基础算法，比如最小生成树算法、单源最短路径算法等。
二、使用贪心算法的解决问题的思路
- 当我们看到此类数据时，首先要联想到贪心算法：针对一组数据，我们定义了限制值和期望值，希望从中选择几个数据，在满足限制值的前提下，期望值最大。（例如：从宝库中只能拿100kg的物品，从黄金、白银、纯铁怎么选择，使得价值最大，这里面限制值就是100kg，期望值就是价值最大。）
- 将问题抽象成限制值、期望值后，就可以尝试选择合适的贪婪策略去解决了，在刚才那个例子中，贪婪策略就是尽量多拿单价最高的金属。
- 选择不同的贪婪策略后，看下贪心算法产生的结果是否是最优的。从实践的角度来说，大部分能用贪心算法解决的问题，贪心算法的正确性都是显而易见的，也不需要严格证明。
三、贪心算法实战分析
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- 分糖果
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(1). 假设我们有m个糖果和n个孩子，要把糖果分给孩子吃，糖果多孩子少，每个糖果的大小不等，每个孩子对糖果的需求也不相同，只要糖果的大小超过了孩子的需求，那么这个孩子就会得到满足，请问：如何分配糖果，才能满足最多数量的孩子呢？
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(2). 解决这个问题的第一步，我们把问题抽象成：在n个孩子中，选择一部分孩子分配糖果，使得满足的孩子最多。这里m个糖果就是限制值，最多满足的孩子就是期望值。
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(3). 解决这个问题的第二步，尝试用贪心算法解决。对应一个孩子来说，如果小的糖果就可以解决，那么没必要用大的糖果，所以分配糖果的时候我们可以用需求最小的孩子开始分配。
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(4). 我们的分配策略就是：每次从剩下的孩子中选择需求最小的孩子，分配给能满足他的最少糖果，这样的分配方案，就是满足孩子最多的方案，这也是显而易见的最优方案。
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- 区间覆盖
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(1). 假设有n个区间，区间的起始端点和结束端点分别是[a1,a2]、[b1,b2]...，我们从这n个区间内选取一部分不相交的区间，问：怎么选择，才能使得不相交的区间个数最多呢？
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(2). 解决问题第一步，我们把问题抽象化，假设n个区间的最左侧是min端点，最右侧是max端点，这个问题就相当于，从n个区间中选取几个不相交的区间，从左到右将[min，max]覆盖完。
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(3). 解决问题的第二步，选择合适的贪婪策略尝试解决，我们每次选择的时候，选择左边端点不重合，右边端点尽可能小的区间，使得剩下的区域尽可能大，就可以放置更多的区间。如下图：
区间覆盖.png
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- 如何用贪心算法实现霍夫曼压缩编码
- (1). 假设有1000个字符，每个字符占1个字节，一共占1000个字节，也就是8000bit的存储空间；如果我们统计发现这1000个字符，只有6种字符，分别为a、b、c、d、e、f的话，我们就可以用3个bit来表示他们，如下图，这样我们就可以只占用3000bit的空间了，比原来节省了很多，那么我们还有更节省空间的方法吗？（3个bit其实可以存放8种不同的字符，2 x 2 x 2 = 8）
a(000)、b(001)、c(010)、d(011)、e(100)、f(101)-
(2). 霍夫曼编码就登场了，霍夫曼编码广泛应用于数据压缩中，压缩率在20%~90%之间，霍夫曼编码不仅会考察文本中有多少个字符，还会统计字符出现的频率，根据频率不同，选择不同长度的编码，频率高的字符选用短编码，频率低的字符选用稍长编码，霍夫曼编码试图使用不等长的编码方式，来进一步增加压缩效率。
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(3). 由于霍夫曼编码是不等长的，所以解压缩的时候就比较困难，不知道该读取1位还是2位还是3位来解压缩，所以为了避免这种歧义，霍夫曼编码要求各个字符的编码之间，不能出现一个字符的编码是另一个字符编码的前缀。
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(4). 在上面那个例子中，我们假设这6个字符出现的频率从高到低依次是a、b、c、d、e、f，我们采用霍夫曼编码的方式进行编码后，就是下图的样子，任意一个字符的编码都不是其他字符编码的前缀，在解压缩的时候，就可以以 读取尽可能长的可解压二进制串 的方式来解压，就不会出现解压歧义了，通过霍夫曼编码来压缩，这1000个字符只需要占用2100bit的存储空间就够了。
采用霍夫曼编码对1000个字符进行压缩
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(5). 霍夫曼编码的思想并不难理解，但是如何根据字符出现的频率，选用不同长度的编码呢？ 这里可以这样处理，如下图：把每个字符都看作一个节点，把频率最低的两个节点f、c组合在一起生成一个父节点x，x的频率为f、c频率之和，再把x节点和频率次低的d节点组合生成父节点y，一直重复下去，直到把字符处理完；接下来，给每条边上画一个权值，指向左节点的边统一记做0，指向右节点的边统一记做1，那么从根节点到叶子节点的路径，就是叶子节点对应字符的霍夫曼编码了。
霍夫曼编码如何根据字符频率选编码
第二十七章 分治算法
一、什么是分治算法？
- 分治算法的核心思想就是四个字：分而治之，就是将原问题分解成n个小问题，解决这些小问题后，将结果合并，就可以得到原问题的解了。
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- 想用分治算法解决问题，一般需要满足以下条件：
- (1). 原问题与分解成的小问题具有相同模式
- (2). 子问题之间没有关联性，可以独立求解（需要跟动态规划区分开）
- (3). 具有分解终止条件，也就是说，当问题足够小时，可以直接求解
- (4). 可以将子问题合并成原问题，并且合并操作复杂度不能太高，不然就起不到降低总体算法复杂度的目的了
二、分治思想在海量数据处理中的应用
- 假设要给10G的订单数据按照金额进行排序，但是我们机器的内存只有2G，无法一次性加载到内存，也就无法单纯的利用快排、归并算法来解决了，就可以使用分治思想来解决
- 面对10G的订单数据，我们可以先扫描一遍订单，根据订单金额划分出几个金额区间，例如1到100元的放到一个文件中，100到200元的放到另一个文件中，以此类推，这样每个小文件都可以加载到内存中，最后将这些小文件合并，就得到有序的10G订单数据了。
- 如果订单数据存储在类似于GFS的分布式系统上，就可以将多个小文件并行加载到多台机器上并行处理，这样处理速度就会加快很多，这就是分治思想的一个应用。
第二十八章 回溯算法
第二十九章 初始动态规划
第三十章 动态规划实战
第三十一章 拓扑排序
一、什么是拓扑排序？
- 从局部有序推断出全局的顺序就叫做拓扑排序，例如，我们穿衣服的时候是有一定顺序的，你必须先穿袜子才能穿鞋，你必须先穿内裤才能穿秋裤，假设我们有8件衣服，可以按照下面的顺序进行穿衣服，就可以满足局部关系的前提下满足全局有序。
拓扑排序.png
- 从局部有序推断出全局的顺序就叫做拓扑排序，例如，我们穿衣服的时候是有一定顺序的，你必须先穿袜子才能穿鞋，你必须先穿内裤才能穿秋裤，假设我们有8件衣服，可以按照下面的顺序进行穿衣服，就可以满足局部关系的前提下满足全局有序。
- 我们知道，算法是构建在具体数据结构之上的，我们想进行拓扑排序，就需要先把问题背景抽象成具体的数据结构，我们把衣服之间的依赖关系抽象成一个有向图，每件衣服对应图中的一个点，依赖关系就是顶点之间的边，而且这个图不仅是有向图，还得是有向无环图，因为图中一旦有了环，就无法进行拓扑排序了，所以拓扑排序是基于有向无环图的一个算法。抽象成的数据结构如下：
public class Graph {
private int v; // 顶点的个数
private LinkedList<Integer> adj[]; // 邻接表
public Graph(int v) {
this.v = v;
adj = new LinkedList[v];
for (int i=0; i<v; ++i) {
adj[i] = new LinkedList<>();
}
}
public void addEdge(int s, int t) { // s先于t，边s->t
adj[s].add(t);
}
}
二、如何在有向无环图上进行拓扑排序？
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- Kahn算法
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(1). 我们从图中找到入度为0的顶点，进行输出（如果一个顶点的入度为0，就意味着没有顶点先于这个顶点了，所以这个顶点就应该输出了），并且把这个顶点从图中删除，即把这个顶点可达的顶点的入度都减一；
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(2). 然后我们重复上述过程，直到输出所有顶点，这样输出的序列就是拓扑排序之后的序列了。（输出的序列就是满足局部依赖关系的全局序列）
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(3). 具体代码实现如下
public void topoSortByKahn() {
int[] inDegree = new int[v]; // 统计每个顶点的入度
for (int i = 0; i < v; ++i) {
for (int j = 0; j < adj[i].size(); ++j) {
int w = adj[i].get(j); // i->w
inDegree[w]++;
}
}
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < v; ++i) {
if (inDegree[i] == 0) queue.add(i);
}
while (!queue.isEmpty()) {
int i = queue.remove();
System.out.print("->" + i);
for (int j = 0; j < adj[i].size(); ++j) {
int k = adj[i].get(j);
inDegree[k]--;
if (inDegree[k] == 0) queue.add(k);
}
}
}
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- DFS算法
- (1). 首先根据邻接表，构造出逆邻接表，在逆邻接表中，边s->t表示s依赖于t，也就是s后于t执行。
- (2). 然后我们递归处理每个顶点，先输出这个顶点可以到达的所有顶点，然后在输出它自己。
- (3). 代码实现如下：
public void topoSortByDFS() {
// 先构建逆邻接表，边s->t表示，s依赖于t，t先于s
LinkedList<Integer> inverseAdj[] = new LinkedList[v];
for (int i = 0; i < v; ++i) { // 申请空间
inverseAdj[i] = new LinkedList<>();
}
for (int i = 0; i < v; ++i) { // 通过邻接表生成逆邻接表
for (int j = 0; j < adj[i].size(); ++j) {
int w = adj[i].get(j); // i->w
inverseAdj[w].add(i); // w->i
}
}
boolean[] visited = new boolean[v];
for (int i = 0; i < v; ++i) { // 深度优先遍历图
if (visited[i] == false) {
visited[i] = true;
dfs(i, inverseAdj, visited);
}
}
}
private void dfs(
int vertex, LinkedList<Integer> inverseAdj[], boolean[] visited) {
for (int i = 0; i < inverseAdj[vertex].size(); ++i) {
int w = inverseAdj[vertex].get(i);
if (visited[w] == true) continue;
visited[w] = true;
dfs(w, inverseAdj, visited);
} // 先把vertex这个顶点可达的所有顶点都打印出来之后，再打印它自己
System.out.print("->" + vertex);
}
三、Kahn算法和DFS算法进行拓扑排序的时间复杂度
- 从Kahn算法的代码中可以看出，每个顶点和每条边都被访问了一次，所以时间复杂度是O(V+E)，V是顶点个数，E是边的个数
- 从DFS算法可以看出，每个顶点被访问两次，每条边被访问一次，所以时间复杂度也是O(V+E)，V是顶点个数，E是边的个数
- 如果我们想知道数据库中所有用户的推荐关系之间，有没有存在环，就可以使用拓扑排序，把用户之间的的推荐关系从数据库加载到内存中，构建成今天所讲的这种有向图数据结构，再利用拓扑排序，就可以很快检测出是否存在环了。
