1.貪欲なアルゴリズムソリューションプロセス：
通常はトップダウン設計：選択を行い（ローカルで最適な選択を行い）、元の問題と同様に残りのサブ問題を解決します。
2.貪欲なアルゴリズムの設計手順：
3. 0-1ナップザック問題とスコアナップザック問題：
0-1ナップザック問題：[動的プログラミング] 01ナップザック問題（理解しやすい、超基本的な説明）
スコアナップザック問題：貪欲なアルゴリズム、アルゴリズムを参照はじめにセクション16.2
4.ハフマン符号化：目標：文字の頻度が高く、2進数の数が少ない
文字などのデータの場合、出現頻度に応じて、文字の最適なプレフィックスコード（バイナリ表現）は、ハフマンの貪欲アルゴリズムによって構築され、占有スペースが削減されます。
プレフィックスコード：他のコードワードのプレフィックスとなるコードワードはありません。
最適なプレフィックスコードに対応するツリーには、N個のリーフノード（文字数）があり、正確にN-1個の内部ノードがあります。
4.1。ハフマンバイナリコーディング構築プロセス：
a）アルゴリズムは、Nリーフノードから始めて、ボトムアップで最適なコーディングに対応するバイナリツリーTを構築し、N-1マージ操作を実行して最終的なバイナリツリーを作成します。
b）アルゴリズムは、文字の出現頻度をキーワードとして持つ最小の優先度キューQを使用して、頻度が最も低い2つのオブジェクトを識別し、それらをマージします
。c）2つのオブジェクトをマージしたときに取得される新しいオブジェクトの頻度は、2つの元のオブジェクトの頻度の合計に設定されます。
フローチャートは次のとおり
です：
4.2。C ++コードを構築するためのハフマンバイナリコーディング：特定の文字とその出現頻度が構造の配列を形成すると仮定しますnodeArr
#include <queue>
struct node{
int num; // 字符出现频率
char c; //字符
node* left;
node* right;
node(int x,char y):num(x),c(y),left(null),right(null){
}
node():num(0),c('0'),left(null),right(null){
}
bool operator< (const node& a){
return num>a.num; //从小到大排列
}
}
node* nodeArr[10]; // 假设已经给定,且存储在动态内存
priority_queue<node*> q; // 按字符出现频率由小到大排列
for(int i = 0;i<10;i++){
q.push(nodeArr[i]);
}
for(int i = 0;i<9;i++){
// 10个节点9条边
node* z = new node;
node* tmp1 = q.front();
q.pop();
node* tmp2 = q.front();
q.pop();
z->left = tmp1;
z->right = tmp2;
z->num = tmp1->num +tmp2->num;
q.push(z);
}
node* root = q.front(); //树的根节点
総括する：
1.ハフマンコーディングを構築するプロセスで、左のノードを低周波数で配置し、右のノードを高周波数で配置します。
2.ハフマン符号化は、少数のバイナリビットを使用して文字を高頻度で表すため、使用されるスペースが削減され、圧縮符号化が実現されます。