贪心算法的特点是自上而下计算,在进行第一次选择的时候不需要求解任何子问题,选择当前看起来最优的即可。 3.共通点 当我们可以应用动态规划或者贪心算法时,该问题一定具有优化子结构,即一个问题的最优解包含子问题的最优解。所以我们在处理问题时,当计算完优化子结构之后,可以先不使用动态规划,看看能不能用贪心...
对于0/1背包问题没有最好的贪心算法。但是对于部分背包问题有最优的贪心算法,就是以最大价值重量比优先为基础的选择准则。这种贪心算法的原理如下: 根据价值/重量比降序排列所有物件。 根据顺序依次将这些物件添加到背包中直到没有更多的物件或者下一个物件添加后会超出背包的承受范围。 如果背包还是没有超出承受重量...
这道算法题作为引入,主要体现了贪心算法的最直接的特点——“贪婪”,每一步都选择都选择从当前所在位置出发可以到达的最远距离,如给出一组数据list=[2,3,1,1,4],对于位置0,list[0]=2,即使可以选择跳0,1,2步,但是我们“贪心的”只关注最远的mostlong的值,遍历整个数组,循环用mostlong=max(mostlong,i+n...
分别用贪心算法、动态规划法、回溯法设计0-1背包问题。要求:说明所使用的算法策略;写出算法实现的主要步骤;分析算法的时间。
零、目录 一、步骤 贪心算法一般分为如下四步: 将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解 二、题目 1、455. 分发饼干 思路1:优先考虑胃口,先喂饱大胃口 import java.util.*; class Solution { public
首先,我们需要知道贪心策略,即解决问题的策略,将局部最优转变为全局最优; 把解决问题的过程分为若干步; 解决每一步的时候,都选择当前看起来"最优的"解法; "希望"得到全局最优解 贪心算法的特点: 提出贪心策略,但是贪心策略的提出是没有标准和模板的,可能每一道题的贪心策略都是不同的; ...
贪心算法是一种常见算法。是以人性之念的算法,面对众多选择时,总是趋利而行。 因贪心算法以眼前利益为先,故总能保证当前的选择是最好的,但无法时时保证最终的选择是最好的。当然,在局部利益最大化的同时,也可能会带来最终利益的最大化。 假如在你面前有3个盘子,分别放了很多苹果、橙子、梨子。
Python --- 算法入门(1)贪心算法解决部分背包问题 1. 题目 假设商店中有 4 种商品,它们各自的重量和收益是: 商品1:重量 20 斤,收益 100 元; 商品2:重量 10 斤,收益 60 元; 商品3:重量 40 斤,收益 100 元; 商品4:重量 30 斤,收益 120 元; ...
贪心算法 python 贪心算法经典例题,【数据结构与算法-贪心算法经典例题汇总】典例1、分发糖果/分发饼干(easy)典例2、摇摆序列(medium)典例3、移除K个数字(medium)典例4、跳跃游戏-a(medium)典例5、跳跃游戏2(hard)典例6、用最少数量的箭射击气球(medium)典例7
算法设计与分析——贪心算法 在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解,这种方式就是贪心算法 贪心算法不是从整体上考虑问题,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法...