📋 枚举算法 枚举算法是列出所有可能的解决方案,然后检查每个解决方案是否满足条件。经典案例包括判断阿姆斯特朗数、解百鸡问题等。📈 动态规划 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。经典案例包括爬楼梯问题、背包问题、硬币找零、图的全源最短路径、最长公共子序列等。掌握...
然而,需要注意的是,贪心算法并不一定能够得到全局最优解,因为它对问题进行了过于简化的局部选择。在一些情况下,贪心算法可能会导致次优解,甚至不是有效解。因此,在应用贪心算法时,需要确保问题具有贪心选择性质,并验证算法的有效性。 一些经典的贪心算法问题包括: 找零问题:给定一些面额不同的硬币,求如何用最少数量...
找换硬币问题证明 将M分钱找换为硬币面值为Cn-1,Cn-2,…,C的硬币，求所需硬币数最少的找换方案。证明贪心法所得的解X=(xn-1,xn-2,…,x)即是最优解。解：用贪心法，将M分钱尽可能找换为面值为Cn-1的硬币，剩余的分值再尽可能找换为面值为Cn-2的硬币，以此类推。所得的找换方案所需硬币数最少。
资源分配问题,如活动选择问题、硬币问题。 解题思路步骤 选择标准:确定贪心选择的标准。 贪心选择:在每一步选择当前最优解。 构造解:逐步构造最终解。 经典案例 Kruskal 算法:选择最小的边,逐步构造最小生成树。 活动选择问题:选择最早结束的活动,确保选择最多的活动。 示例:Dijkstra最短路径 4. 回溯算法(Backtrack...
假设有3种硬币,它们的面值分别是1元、5角、1角。现在有一个小孩买了价值6元3角的东西,并给售货员10元钱。当售货员找给小孩零钱时,在各种硬币充足的情况下,如果按贪心算法进行找钱,1元、5角、1角的数量分别是_。 A.2、4、7B.3、1、9C.4、2、2D.3、1、2 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈...
方法在这里总是最优,是因为银行对其发行的硬币种类和硬币面值的巧妙安排。如果只有面值分别为1、5和11单位的硬币,而希望找回总额为15单位的硬币,按贪心算法,应找1个11单位面值的硬币和4个1单位面值的硬币...基本思想 贪心法是一种简单的方法,和动态规划法一样,贪心法也经常用于解决最优化问题。与动态规划法不同...
1 递归算法 1.1 算法策略 1.2 适用场景 1.3 使用递归算法求解的一些经典问题 DOM树为例 2 分治算法 2.1 算法策略 2.2 适用场景 2.3 使用分治法求解的一些经典问题 二分查找 3 贪心算法 3.1 算法策略 3.2 适用场景 3.3 经典案例:活动选择问题 4 回溯算法 4.1 算法策略 4.2 适用场景 4.3 使用回溯算法的经典案例...
1 代码实现 #include<iostream> #include<string> usingnamespacestd; intmain() {// 一种贪心法,自前向后,不同就翻 intcnt =0; strings1, s2; cin>> s1 >> s2; for(inti =0; i < s1.length(); i++) if(s1[i] != s2[i]) { ...
解法一:暴力法 解法二:动态规划 7.6 最长回文子串 解法:动态规划 7.7 最小路径和 7.8 买卖股票的最佳时机 II 解法一:峰底买入,峰顶卖出 解法二:贪心算法 7.9 分发饼干 解法:贪心算法 7.10 分割数组为连续子序列 解法:贪心算法 7.11 全排列问题 解法:回溯算法 ...
6.1贪心法的一般方法 可行解 ——问题给定某些约束条件，满足约束条件的问题解，即称为可行解。最优解 ——问题给出目标函数衡量可行解的好坏，使目标函数取最大（或最小）值的可行解称为最优解。贪心法求解最优化问题。ch6.4 贪心法通过分步决策的方法求解问题，每一步决策产生n元组解（x0,x1,…,xn-1）...