どの欲張りアルゴリズムが欲張り選択プロパティを満たしますが、最適な部分構造を持ちませんか？

アルゴリズム入門の教科書に基づいて、貪欲なアルゴリズムの正確性には、2つの特性を持つ問題が必要です。

1. 貪欲な選択プロパティ
2. 最適な下部構造

0/1ナップザック問題など、貪欲な選択プロパティがないために貪欲な解決策が失敗する反例を簡単に見つけることができます。しかし、他の可能性を想像するのはかなり難しいと思います。誰も私に問題と対応する貪欲なアルゴリズムを与えることができますか？

ロバスト統計の標準推定量の1つは、任意の2つの選択された数値間の最大差を最小化するように入力数値のセットの多数決サブセットを選択し、選択された平均をとるトリム平均のタイプです。サブセット。簡単な貪欲な選択の最初のステップがあります：サブセットの一部として中央値を選択します。しかし、いったん選択すると、残りの問題は同じタイプのものではない（つまり、最適な下位構造がない）ため、このアルゴリズムを貪欲に継続する明白な方法はありません。特に、残りのポイントの中央値を選択し続けることはできません。（少し注意して行われた貪欲な中央値戦略の繰り返しにより、四分位平均が得られますが、これも堅牢ですが、同じ問題を解決せず、ブレークダウンポイントが低くなります。）