folos

2. Medoda greedy poate folosii în problemele care dîndu-se o
mulțime finită A trebuie determinată o mulțime care să
îndeplinească anumite condiții.
Metoda data furnizează o singură soluție,reprezentat prin
elementul mulțimii S.
Scop- indentificarea problemelor în care solțiile optimă este o
submulțime inclusă intr-o submulțime de dată,care trebuie să
îndeplinească anumite condiții.

3. 01.Elevul sa defineasca si sa clasifice
02.Pe baza explicatiilor date de profesor, elevul sa conceapa un
algoritm Greedy
03.Sa identifice avantajele si dezavantajele utilizarii acestei
tehnici de programare.
04.Sa scrie programe Pascal pentru algoritmi Greedy

4.  Conversatia euristica
 Observatia participativa
 Expunerea
 Invatarea prin descoperire dirijata
 Metoda orientata pe exemple si pe rezolvarea de exercitii in
laborator
 Modelarea matematica
 Instruirea asistata de calculator

5. Metoda greedy construieste soluția prin selectarea,dintr-o
mulțime de elemente,a elementelor care îndeplinesc anumite
condiții.
Pentru ca elementele care se selectează,să aparțină soluției
optime,la pasul k se alege candidatul optim pentru elementul x,al
soluției.
Acestă metodă duce la obținerea soluției optme în cazul
problemelor care au proprietatea de optim local,adică soluția
optimă a problemei cu dimensiuni n a datelor de intrare conține
soluți optime ale subprogramelor similare cu problema inițial,cu
dimensiuni mici.
Medoda greedy se mai numește metoda optimului local.

6. Pașii algoritmici metodei greedy
 Pasul 1- se inițializează mulțimes S cu mulțimea
vidă;
 Pasul 2 –se alege din mulțimea A elementului a care
este candidatul optim al soluției;
 Pasul 3- se elimină elementul a din mulțimea A
 Pasul 4 – dacă el poate fii elemnent al soluției,atunci
elementul a se adaugă la mulțimea S;
 Pasul 5- dacă mulțimea S este soluția
problemei,atuni se afisează soluția.astfel se afisează
mesajul “Nu s-a găsit soluția”.

7. Algoritmul greedy este un algoritm iterativ care determină soluția
optimă a problemei în urma unor succesiuni care reduc dimensiunea
problemei respective.
Pentru opținerea soluției optime algoritmul greedy trebuie să
îndeplnească două condiții principale:
Alegerea optimului localpentru fiecare element al soluției duce la
alegerea soluției optime globale
Soluția optimă a problemei conține soluții optime ale subproblemelor