Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

❓ Что такое жадные алгоритмы и в каких случаях они применяются?

Жадные алгоритмы — это приближённые алгоритмы, которые на каждом шаге выбирают локально наилучшее решение в надежде, что оно приведёт к глобально оптимальному результату.

Когда используются:
👉 Когда точное решение задачи требует слишком много времени
👉 Когда высокая точность не критична
👉 Когда нужно простое и быстрое решение

Преимущества:
👉 Простая логика
👉 Быстрая реализация
👉 Высокая скорость работы
👉 Часто дают достаточно близкий к оптимальному результат

Недостатки:
👉 Не всегда гарантируют глобальный оптимум
👉 Подход работает не для всех задач (зависит от свойства задачи — например, задачи с оптимальным подструктурированием)

Примеры:
📍 Алгоритм Крускала и Прима (минимальное остовное дерево)
📍 Алгоритм Дейкстры (поиск кратчайшего пути)
📍 Сдача минимальным количеством монет

Библиотека собеса по Python

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований/com.py_interview_lib/810

1.2K viewsApr 17 at 17:54

❓ Что такое жадные алгоритмы и в каких случаях они применяются?

Жадные алгоритмы — это приближённые алгоритмы, которые на каждом шаге выбирают локально наилучшее решение в надежде, что оно приведёт к глобально оптимальному результату.

Когда используются:
👉 Когда точное решение задачи требует слишком много времени
👉 Когда высокая точность не критична
👉 Когда нужно простое и быстрое решение

Преимущества:
👉 Простая логика
👉 Быстрая реализация
👉 Высокая скорость работы
👉 Часто дают достаточно близкий к оптимальному результат

Недостатки:
👉 Не всегда гарантируют глобальный оптимум
👉 Подход работает не для всех задач (зависит от свойства задачи — например, задачи с оптимальным подструктурированием)

Примеры:
📍 Алгоритм Крускала и Прима (минимальное остовное дерево)
📍 Алгоритм Дейкстры (поиск кратчайшего пути)
📍 Сдача минимальным количеством монет

Библиотека собеса по Python