贪心算法 GreedySelector一开始选择活动 1 , 并将j初始化为 1 。然后依次检查活动i是 否与当前已选择...
如果所给出的活动未按非减序排列,可以用O(nlogn)的时间重排。 贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题,贪心算法却总能求得的整体最优解,即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。 算法模版: 代码语言:javascript 复制 template<classType>voidGreedySelector(...
这是贪心算法可行的第一个基本要素。贪心算法则通常以自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。 对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。证明的大致过程为:首先考察问题的一个整体最...
1、贪心思想:贪心算法总是作出在当前看来最好的选择,也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似 2、基本要...
贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题,贪心算法却总能求得的整体最优解,即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。 算法模版: template <classType>voidGreedySelector(intn,Type s[],Type f[],boolA[]) ...
贪心算法:贪心算法都可以改写成为动态规划算法一、活动安排问题先看看找零钱的问题: 比如说进程使用单核cpu, 求一个最优安排问题:贪心算法的策略选择:结束时间早的优先选择,结束时间早,给后面任务留出来的时间更多啊。活动安排问题的选择: 每次选择最早结束的活动第一个活动必须选择,因为数组是按照结束时间的递增排序的...
贪心算法(Greedy Algorithm)是指在求解目标问题的若干步骤中,每一步总是作出在当前看来是最好的选择,以期望获得问题的全局最优解。 贪心算法的目标是要获得问题的最优解,为此在每一步总是选择当前情况下的最优策略。 (是否能够得到最优解,需要通过证明来确定) ...
综合考虑,贪心算法在活动安排问题上具有显著优势。 推荐算法:贪心算法在活动安排问题中的应用 贪心算法的核心思想是,在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。在活动安排问题中,贪心算法的具体应用是: 活...
贪心算法通过做出一系列选择来求出问题的最优解。在每个决策点,它做出在当时看来最佳的选择。这种启发式策略并不保证总能找到最优解,但对有些问题确实有效 贪心算法一般步骤 1.确定问题的最优子结构 2.设计一个递归算法(递归式等) 3.证明如果我们做出一个贪心选择,则只剩下一个子问题 4.证明贪心选择总是安全...
这是算法分析与设计上贪心算法一章的 相关知识点: 试题来源: 解析 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 总能得到最优解结果一 题目 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 求大侠指导这是算法分析与设计上贪心算法一...