
_START_ARTICLE_
خوارزمية جشعة
_START_PARAGRAPH_
خوارزمية جشعة هي خوارزمية التي تستند على الحدس المهني الذي يتم عن طريقه اختيار الإمكانية الأفضل المرئية في المرحلة الحالية, من دون الأخذ بالحسبان تأثير هذه الخطوة على تكملة الحل. الخوارزميات الجشعة مشهورة في حل مشاكل الاستمثال، حيث يتم عن طريقها محاولة الوصول إلى الجواب الأفضل.
_START_SECTION_
أمثلة
_START_PARAGRAPH_
مسألة الرحالة التاجر: تاجر يريد أن يمر بعدد من الأحياء لبيع بضاعته. هدفه هو إيجاد المسار الأقصر الذي يمر بكل الأحياء. وفق طريقة الخوارزمية الجشعة، على التاجر أن ينظر كل مرة إلى خريطته ويسافر إلى أقرب حي لم يزره بعد._NEWLINE_في هذه الحالة طريقة الخوارزمية الجشعة لا تعطي بالضرورة الحل الأفضل. كما هو واضح، من الممكن أن يتجاهل التاجر حياً معيناً لأنه وجد حي آخر أقرب إليه, وأن يضطر بنهاية الأمر إلى العودة إلى هذا الحي بنهاية المسار ويسلك طريقاً أطول._NEWLINE_مثال آخر هو تحديد عدد القطع النقدية الأقل المطلوب لجمع 36 قطعة نقدية، حيث أن قيم القطع النقطية هم: 1، 5، 10 و 20. وفق طريقة الخوارزيمة الجشعة، بكل مرحلة نختار القطعة النقدية ذات القيمة الأكبر، ولكن أقل من باقي القيمة المطلوبة لإكمال المجموع.
_START_SECTION_
حالات الفشل
_START_PARAGRAPH_
بالنسبة للعديد من المشاكل الأخرى، تفشل الخوارزميات الجشعة لإنتاج الحل الأمثل، وربما قد تنتج حلول فريدة من نوعها قد تكون أسوأ حل ممكن. ومن الأمثلة على ذلك مشكلة الرحالة التاجر رجل المبيعات المذكورة أعلاه: لكل عدد من المدن، وهناك نقل  المسافات بين المدن التي أقرب جار للكشف عن مجريات الأمور لتنتج أسوأ جولة محتملة فريدة من نوعها .
_START_SECTION_
التطبيقات
_START_PARAGRAPH_
الخوارزميات الجشعة في الغالب (ولكن ليس دائما) تفشل في العثور على الحل الأمثل على الصعيد الشامل(الاعم او العالمي)، لأنها عادة لا تعمل بشكل شامل على كافة البيانات. يمكنهم تقديم التزامات لبعض الخيارات في وقت مبكر جدا والتي تمنعهم من العثور على أفضل حل شامل في وقت لاحق. على سبيل المثال، الخوارزميات التلوين الجشع المعروفة لمشكلة التلوين لرسم البياني ولجميع المشاكل مسألة كثيرة حدود غير قطعية كاملة لا تجد دائما الحلول المثلى. ومع ذلك، فهي مفيدة لأنها سريعة التفكير، كثيرا ما توفر تقديرات تقريبية إلى ألافضل._NEWLINE_إذا كانت الخوارزمية الجشع تثمر لانتاج الحل الأمثل الشمول (الاعم) لفئة مشكلة معينة معطاة، فإنه يصبح عادة الأسلوب المفضل لأنه أسرع من الطرق المثلى الأخرى مثل البرمجة الديناميكية. ومن أمثلة هذه الخوارزميات الجشعة هي خوارزمية كروسكال وخوارزمية بريم لإيجاد الحد الأدنى من الأشجار minimum spanning tree التي تغطي، وخوارزمية للعثور على الأشجار هوفمان المثلى شجرة هوفمان._NEWLINE_نظري matroid، ونظرية أعم من  greedoids، توفر فئات كاملة من هذه الخوارزميات._NEWLINE_ويبدو أن الخوارزميات الجشعة تظهر في توجيه شبكة تسيير (شبكات) كذلك. باستخدام التوجيه الجشع، يتم توجيه رسالة إلى العقدة المجاورة التي هي "الأقرب" إلى الوجهة. يمكن تحديد مفهوم مكان العقدة (وبالتالي "التقارب") من خلال موقعه الفعلي، كما هو الحال في التوجيه الجغرافي geographic routing المستخدمة من قبل مخصصة الشبكات ad hoc networks. الموقع قد يكون أيضا بناء اصطناعيا كاملا كما هو الحال في توجيه العالم الصغير small world routing وجدول تجزئة توزيع_NEWLINE_distributed hash table