Kruskal算法是一种用来寻找连通无向图中最小生成树的算法。它属于贪心算法,通过按边的权重从小到大的顺序选择边,确保不形成环,直到所有顶点都被包含在生成树中。 题目解析: 问题9、10、11、12:采用Kruskal算法求解最小生成树,采用的是贪心算法设计策略。由于没有具体的图和边的权重,无法确定最小生成树的权值,但...
贪心:一条路走到黑,选择当下局部最优的路线,没有后悔药。 回溯:一条路走到黑,手握后悔药,可以无数次重来。(英雄联盟艾克大招无冷却)。 动态规划:上帝视角,手握无数平行宇宙的历史存档,同时发展出无数个未来。 分治算法 Divide and Conquer 分治算法思想很大程度上是基于递归的,也比较适合用递归来实现。顾名思...
贪心算法不能保证找到的解是最优解,但在某些情况下能够是最优解的近似解。甚至是最优解。 典型样例:哈夫曼编码;单源最短路径(Dijkstra算法)。最小生成树(Prim和Kruskal算法) 回溯法 (DFS搜索解空间) 回溯法是以深度优先方式搜索问题解的算法。它适用于组合数较大的问题,能系统地搜索到一个问题的全部解惑任一...
第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑用贪心法或动态规划法。 第四条特征涉及到分治法的效率,如果各子问题是不独立的则分治法要做许多不必要的工作,重复地解公共的子问题,此时虽然可用分治法,但一般用动态规划法较好。
典型算法列举 串和串的匹配 排序 深度/广度优先搜索 动态规划 分治 贪心 回溯 分支限界 算法简述 基本 咳咳嗯…算法嘛,咱也不是 CS 科班学生,咱就说,算法是对已经建模后的问题的解决的具体途径和方法,是学习 对于编程来讲的 一些 已经成熟/成型的 完成问题的计算的 套路和思想。 典型算法列举 串和串的匹配 ...
分治策略一般用来解决子问题相互对立的问题,称为标准分治,而动态规划用来解决子问题重叠的问题。动态规划则会保存以前的运算结果。 贪心、回溯、动态规划可以归为一类,而分治单独可以作为一类, 前三个算法可以抽象成多阶段决策最优解模型,而分治算法解决的问题尽管大部分也是最优解问题,但是,大部分都不能抽象成多阶段...
分治策略的基本思想是把一个规模为n的问题划分为若干个规模较小、且与原问题相似的子问题,然后分别求解这些子问题,最后把各子结果合并得到整个问题的解。分解的子问题通常与原问题相似,所以可以递归地使用分治策略来求解。 贪心策略的基本思想是把一个整体最优问题分解为一系列的最优选择问题,决策一旦做出,就不能再...
本视频将详细介绍分治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法的基本原理和适用条件,并给通过经典例题辅助读者理解算法的思想、掌握算法的使用。本文给出的例题包括:- 分治法:冒泡排序的交换次数、最近点对问题。- 贪心法:背包问题、带时限的作业排序问题Ⅰ、最小生
分治,贪心,动态规划,回溯4种算法的基本思想,一、分治算法分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解,就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法,简单问题可用二分法完成。基本思想
递归算法适用于问题规模大且具有相似性，如Fibonacci函数、Hanoi问题等。分治法在解决大规模问题时效果显著，如二分搜索、汉诺塔等。动态规划法适用于求解具有最优子结构的复杂问题，如最长公共子序列、最优二叉查找树等。贪心法则在特定问题如图着色、背包问题中提供高效解决方案。回溯法用于寻找所有解或最优...