48. Greedy Algorithms (Algorithmes Gloutons) : Caractéristiques et Pièges
Les algorithmes gloutons construisent une solution pièce par pièce, choisissant toujours la pièce suivante qui offre l'avantage immédiat le plus évident.
Caractéristiques Clés
- Structure Optimale (Optimal Substructure) : La solution optimale au problème contient la solution optimale à ses sous-problèmes (similaire à Greedy/D&C).
- Propriété du Choix Glouton (Greedy Choice Property) : Une solution globalement optimale peut être atteinte en faisant un choix localement optimal (glouton) à chaque étape.
Pièges : Quand l'approche gloutonne échoue
Bien que simple et rapide, une approche gloutonne ne mène pas toujours à un optimum global. Elle ne fonctionne que si le problème présente la Propriété du Choix Glouton.
- Exemple : Imaginez un système monétaire avec des dénominations {1, 7, 10}. Si vous devez faire 15 centimes, une approche gloutonne pourrait choisir 10, puis 1, 1, 1, 1, 1 (6 pièces). La solution optimale est 7 + 7 + 1 (3 pièces).
Si le choix glouton est mauvais, il n'y a aucun mécanisme pour revenir en arrière et le corriger.