贪心法是设计算法中另一种常用的策略,就像分治法、回溯法和动态规划算法一样,其可用来解决最优化问题。经典贪心算法基本思想: 遵循某些贪心准则,在当前状态下做出局部最优选择。这被称为贪心选择。 我们希望能够从局部最优解中推导出全局最优解。 贪心选择属性:局部最优解导出全局最优解。
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...
贪心算法,“贪心”二字顾名思义,因此其规律特征就是更加注重当前的状态,贪心法做出的选择是对于当前所处状态的最优选择,它的解决问题的视角是微观的“局部”,而不是从全局宏观的角度思考和看待问题,根据这样的性质,要求贪心法解决的问题有“无后效性”——当前的决策不会影响到后续的决策,因为如果问题前后勾连紧密...
3 贪心选择的适用性验证与性质# 验证问题是否能用贪心算法:反证法# 贪心算法的每个步骤不能影响后面的步骤,看问题是否适用于贪心算法可以尝试能否举出返利说明贪心算法中间步骤的错误性。下面就是举反例证明当前问题贪心算法是否适用的例子 ![举反例证明当前问题贪心算 例,如何验证问题能否用贪心算法? 使用归纳法:假设...
方法:(贪心) 题目描述: 思路:要求跳跃的次数最小,那就在没有到达最终的尾部之前,只有往前不能走了的时候,不得不跳的时候,再跳。 关于更新:pre_max_max_index,即是跳到最远的位置,出现最远的情况。 LeetCode提交OJ测试链接: OJ测试代码实现: class Solution { public: int jump(vector<int>& nums) { /...
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; ...
算法4:数列极差问题(贪心算法) 问题描述: 在黑板上写了N个正整数作成的一个数列,进行如下操作: 每次擦去其中的两个数a和b,然后在数列中加入一个数a*b+1,如此下去直到黑板上剩下一个数,在所有按这种方式,最后得到的数中,最大的计作Max、最小的计做Min,则该数列的极差定义为M=Max-Min...
本篇的基本算法原理简单,代码易写,但是效率很高,是常用的编码技术,广泛应用于编程和竞赛中,做题时不妨先想想能否结合这些算法。 贪心法的效率非常之高,复杂度常常为O(1),几乎是计算量最小的算法。不过,贪心法是一种局部最优的解题方法,而很多问题都需要求全局最优,所以在使用贪心法之前需要评估是否能从局部最优...
方法一:贪心 主要思路 当天如果与前一天的差值大于0就代表可以这天卖前一天买 累加这种情况即可 方法二:动态规范 方法一: class Solution { public: int maxProfit(vector<int>& prices) { // 主要思路 当天如果与前一天的差值大于0就代表可以这天卖前一天买 累加这种情况即可 ...
贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,不从整体最优上加以考虑,而是做出一个看上去最优的决策(即局部最优解),并期望通过每次所做的局部最优解产生全局最优解。 2.知识点梳理: Ø 贪心算法设计 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。具有该性质的问题才可以用贪心...