贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取在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策略。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效，即局部最优解能决定全局最优解的问题。贪心算法不保证会得到最优解，但在某些问题中，贪心算法的解足够接近最优解或者...
贪心算法通过迭代的方式一步步地构建最优解,并不进行回溯。 贪心算法的一般步骤: 1. 将问题分解成多个子问题; 2. 对每个子问题,确定一个最优解; 3. 对每个子问题的最优解进行合并,得到原问题的最优解。 贪心算法的正确性需要满足两个条件: 1.最优子结构:问题的最优解能够由子问题的最优解组合而成。 2...
贪心算法会选择当下最有潜力的一步。 举个例子:[2,3,1,2,5,1] 当你现在在下标0的位置,你可以跳两步。动归的话会递归去算这两步到最终结果的最优步数,但是贪心算法不这样。 贪心算法是每次尽可能多跳吗?NoNoNo,选择当下最有潜力的:在坐标1的位置,你有三个选择;在坐标2的位置,你只有一个选择,所以贪心...
1、贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法 2、贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果 2、应用场景-集合覆盖问题 假设存在下面需要付费的广播台,以...
贪心算法(Greedy Algorithm) 简介贪心算法,又名贪婪法,是寻找最优解问题的常用方法,这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤,但每个步骤都应用贪心原则,选取当前状态下最好/最优的选择(局部最有利的选择),并以此希望最后堆叠出的结果也是最好/最优的解。{看着这个名字,贪心,贪婪这两字的内在含义最为关键。这就好...
贪心算法(Greedy Algorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,以期望通过局部最优选择来达到全局最优解的算法策略。贪心算法不像动态规划算法那样考虑整个问题的最优解,而是做出在当前看来最好的选择,也就是说,它不考虑较大范围的问题。 贪心算法的特点是简单、直接,通常容易实现,且运行...
jump(nums) print(res) #代码2,贪心算法,从前往后贪心 #核心思想,从第一个元素开始,在可跳区间内维护一个最远距离。超过边界值,steps+1,依次迭代 #迭代次数len(nums)-1, # 1,因为题目假设了数组是可以跳到最终点的。减少迭代次数 # 2,代码实现上,如果终点恰好在节点,i==end成立,则steps多余加载了一次 ...
贪心法,又称贪心算法、贪婪算法、或称贪婪法,是一种在每一步选择中都采取在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最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中,如果旅行员每次都选择最近的城市,那这就是一种贪心算法。 思想 贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根...
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 ...
贪心算法是自顶下向下,以迭代的方式一步一步做出贪心选择,从而把问题简化成规模更小的问题 。 狭义的贪心算法指的是解最优化问题的一种特殊方法,解决过程中总是做出当下最好的选择,因为具有最优子结构的特点,局部最优解可以得到全局最优解;这种贪心算法是动态规划的一种特例。能用贪心解决的问题,也可以用动态规划...