การให้เหตุผลเชิงรุกมักถูกใช้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ อัลกอริทึมจะดูปัญหาทีละขั้นตอนและเน้นเฉพาะขั้นตอนในมือเท่านั้น อัลกอริธึมความโลภทุกตัวจะทำให้สมมติฐานที่สอง:
- คุณสามารถเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดเพียงอย่างเดียวในขั้นตอนที่กำหนด
- โดยการเลือกการเลือกที่ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอนคุณสามารถหาทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาโดยรวม
คุณสามารถหาอัลกอริธึมโลภมากมายที่เหมาะกับแต่ละงาน ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของอัลกอริธึมที่โลภที่ใช้ในการวิเคราะห์กราฟและการบีบอัดข้อมูลและเหตุผลที่คุณอาจต้องการใช้:
Kruskal's Minimum Spanning Tree (MST):- อัลกอริธึมนี้แสดงให้เห็นถึงหลักการของขั้นตอนวิธีโลภที่ผู้คนอาจไม่เคยคิดมาทันที ในกรณีนี้อัลกอริทึมจะเลือกขอบระหว่างสองโหนดที่มีค่าน้อยที่สุดไม่ใช่ค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดเท่าที่คำพูด โลภ อาจเริ่มต้นได้ อัลกอริทึมนี้อาจช่วยให้คุณหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างตำแหน่งที่ตั้งสองแห่งบนแผนที่หรือดำเนินการอื่น ๆ ที่เกี่ยวกับกราฟ MST ของ Prim:
- อัลกอริธึมนี้แยกกราฟที่ไม่ได้รับการชี้แนะ (ทิศทางหนึ่งที่ไม่ได้พิจารณา) เป็นครึ่งหนึ่ง จากนั้นจะเลือกขอบที่เชื่อมต่อทั้งสองด้านเพื่อให้น้ำหนักรวมของทั้งสองด้านมีขนาดเล็กที่สุดเท่าที่จะทำได้ คุณอาจพบว่าอัลกอริทึมนี้ใช้ในเกมเขาวงกตเพื่อค้นหาระยะทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของเขาวงกต Huffman Encoding:
- อัลกอริทึมนี้ค่อนข้างมีชื่อเสียงในคอมพิวเตอร์เพราะเป็นพื้นฐานสำหรับเทคนิคการบีบอัดข้อมูลจำนวนมาก อัลกอริทึมกำหนดรหัสให้กับการป้อนข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันทุกรายการในสตรีมของรายการเพื่อให้การป้อนข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุดได้รับรหัสสั้นที่สุด ตัวอย่างเช่นจดหมาย E จะได้รับรหัสที่สั้นที่สุดเมื่อบีบอัดข้อความภาษาอังกฤษเนื่องจากคุณใช้บ่อยกว่าตัวอักษรอื่นในตัวอักษร ด้วยการเปลี่ยนเทคนิคการเข้ารหัสคุณสามารถบีบอัดข้อความและลดขนาดลงได้มากทำให้ลดเวลาในการรับส่ง
