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貪心演算法總結

發布時間:2022-06-28 20:00:28

Ⅰ 活動安排問題,貪心演算法Greedyselector 卻總能求得整體的最優解,這個能用數學歸納法證明 求大俠指導

貪心演算法Greedyselector
第n + 1次select都比第 n 次更優
n 趨於 無限 的時候 總能得到最優解

Ⅱ 用動態規劃解決鋼條切割問題時,它的最優子結構是什麼

1、兩種重要演算法思想: 動態規劃,貪心演算法
2、動態規劃:
基本原理:動態規劃英文名dynamic programming。其中pogramming指的是表格法,而非編寫計算機程序。因此,可以初步得出動態規劃的基本思想:將一個具有最優子結構性質的問題分成若干個子問題,在求解過程中,記錄下子問題的結果,存儲在一個表格中,使得公共的子問題只需要計算一次。書中給出的基本原理:動態規劃將問題分成若干個相互重疊的子問題,遞歸的求解子問題,保存子問題的解,再將它們的解組合起來,求出原問題的解。
從基本原理中可以看出動態規劃需要滿足兩個條件,最優子結構和子問題重疊。
最優子結構:書中定義:問題的最優解由相關子問題的最優解組合而成,一個問題的最優解包含其子問題的最優解。典型的有背包問題和鋼條切割我問題。所謂子問題就是一中組合,將一個問題分成許多子問題的集合。某個子問題轉化為問題時,所需要的代價是固定的。
一般這類問題的解題過程:(自己總結)
畫出子問題圖(類似於逆拓撲排序的圖,子問題必須在問題前面完成)
用數學表達式構建出問題的最優解和子問題最優解之間的代數表達式
通常採用自底向上的方法進行遞歸地求解問題的解,自底下上的含義是從最小的子問題求起。
保存每一步求出的子問題的最優解
利用計算出的信息構造一個最優解

Ⅲ 求一個演算法(貪心演算法)

首先,無所謂哪裡密集哪裡不密集的說法,這是人為的區分,需要首先遍歷全部格子才能確定,是最慢的演算法,全部遍歷過了就可以得出最優的路線了.
既然用貪心演算法,為了思考方便,可以假設棋盤無窮大,演算法的目的是判斷下一步該往右走還是往下走,思想如下:
判斷當前格子右、下兩個相鄰的格子是否有金塊,情形如下:
1)如果一個有一個沒有,則往有金塊的格子走
2)如果都沒有或都有,則需要判斷往哪個方向走能更快的拾到下一個金塊,方法如下:
讓機器人假設地各往兩個方向走一步,然後對當前格子作判斷情形如下:
A)一個格子繼續走能拾到金塊,另一個不能,則上一步往該格子走
B)如果仍舊都有或都沒有,重復2)直到找到符合A)的情形。

假設棋盤是N*N個格子,則貪心演算法最壞的情形是要遍歷整個棋盤,比如只有第一個格子有金塊時,就需要遍歷整個棋盤才能確定走法。最好的情形也需要遍歷4*N個格子。
時間復雜度上來算的話,應該是O(nLogn)

Ⅳ 求份 貪心演算法報告 用C,C++ 或JAVA

同學啊,明天就要交了,如果真的不知道怎麼寫,我給你個及格分吧。不用來這里求助的啦

Ⅳ 研究貪心演算法和動態規劃演算法的目的和意義

動態規劃和貪心演算法都是一種遞推演算法
均有局部最優解來推導全局最優解

不同點:
貪心演算法:
1.貪心演算法中,作出的每步貪心決策都無法改變,因為貪心策略是由上一步的最優解推導下一步的最優解,而上一部之前的最優解則不作保留。
2.由(1)中的介紹,可以知道貪心法正確的條件是:每一步的最優解一定包含上一步的最優解。

動態規劃演算法:
1.全局最優解中一定包含某個局部最優解,但不一定包含前一個局部最優解,因此需要記錄之前的所有最優解
2.動態規劃的關鍵是狀態轉移方程,即如何由以求出的局部最優解來推導全局最優解
3.邊界條件:即最簡單的,可以直接得出的局部最優解

Ⅵ 學習C語言需要掌握哪些基本知識

1.入門程序

#include <stdio.h>
int main()
{
printf("Hello World!");
return 0;
}

2.數據類型

數據類型:

1.基本數據類型:

1.1. 整型:int 4個位元組

1.2. 字元型:char 1個位元組

1.3. 實型(浮點型)

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