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贪心算法总结

发布时间:2022-06-28 20:00:28

Ⅰ 活动安排问题,贪心算法Greedyselector 却总能求得整体的最优解,这个能用数学归纳法证明 求大侠指导

贪心算法Greedyselector
第n + 1次select都比第 n 次更优
n 趋于 无限 的时候 总能得到最优解

Ⅱ 用动态规划解决钢条切割问题时,它的最优子结构是什么

1、两种重要算法思想: 动态规划,贪心算法
2、动态规划:
基本原理:动态规划英文名dynamic programming。其中pogramming指的是表格法,而非编写计算机程序。因此,可以初步得出动态规划的基本思想:将一个具有最优子结构性质的问题分成若干个子问题,在求解过程中,记录下子问题的结果,存储在一个表格中,使得公共的子问题只需要计算一次。书中给出的基本原理:动态规划将问题分成若干个相互重叠的子问题,递归的求解子问题,保存子问题的解,再将它们的解组合起来,求出原问题的解。
从基本原理中可以看出动态规划需要满足两个条件,最优子结构和子问题重叠。
最优子结构:书中定义:问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成,一个问题的最优解包含其子问题的最优解。典型的有背包问题和钢条切割我问题。所谓子问题就是一中组合,将一个问题分成许多子问题的集合。某个子问题转化为问题时,所需要的代价是固定的。
一般这类问题的解题过程:(自己总结)
画出子问题图(类似于逆拓扑排序的图,子问题必须在问题前面完成)
用数学表达式构建出问题的最优解和子问题最优解之间的代数表达式
通常采用自底向上的方法进行递归地求解问题的解,自底下上的含义是从最小的子问题求起。
保存每一步求出的子问题的最优解
利用计算出的信息构造一个最优解

Ⅲ 求一个算法(贪心算法)

首先,无所谓哪里密集哪里不密集的说法,这是人为的区分,需要首先遍历全部格子才能确定,是最慢的算法,全部遍历过了就可以得出最优的路线了.
既然用贪心算法,为了思考方便,可以假设棋盘无穷大,算法的目的是判断下一步该往右走还是往下走,思想如下:
判断当前格子右、下两个相邻的格子是否有金块,情形如下:
1)如果一个有一个没有,则往有金块的格子走
2)如果都没有或都有,则需要判断往哪个方向走能更快的拾到下一个金块,方法如下:
让机器人假设地各往两个方向走一步,然后对当前格子作判断情形如下:
A)一个格子继续走能拾到金块,另一个不能,则上一步往该格子走
B)如果仍旧都有或都没有,重复2)直到找到符合A)的情形。

假设棋盘是N*N个格子,则贪心算法最坏的情形是要遍历整个棋盘,比如只有第一个格子有金块时,就需要遍历整个棋盘才能确定走法。最好的情形也需要遍历4*N个格子。
时间复杂度上来算的话,应该是O(nLogn)

Ⅳ 求份 贪心算法报告 用C,C++ 或JAVA

同学啊,明天就要交了,如果真的不知道怎么写,我给你个及格分吧。不用来这里求助的啦

Ⅳ 研究贪心算法和动态规划算法的目的和意义

动态规划和贪心算法都是一种递推算法
均有局部最优解来推导全局最优解

不同点:
贪心算法:
1.贪心算法中,作出的每步贪心决策都无法改变,因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解,而上一部之前的最优解则不作保留。
2.由(1)中的介绍,可以知道贪心法正确的条件是:每一步的最优解一定包含上一步的最优解。

动态规划算法:
1.全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有最优解
2.动态规划的关键是状态转移方程,即如何由以求出的局部最优解来推导全局最优解
3.边界条件:即最简单的,可以直接得出的局部最优解

Ⅵ 学习C语言需要掌握哪些基本知识

1.入门程序

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

2.数据类型

数据类型:

1.基本数据类型:

1.1. 整型:int 4个字节

1.2. 字符型:char 1个字节

1.3. 实型(浮点型)

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