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。贪心算法不保证会得到最优解,但在某些情况下,贪心算法的解足够接近最优解,且计算过程简单、效率较高。 贪心算法的主要特点: 贪心选择性质:在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择。 最优子结构性质:一个问题
//背包问题的两个属性:一个是可选物品列表,一个是背包总的称重量 typedef struct tagKnapsackProblem { std::vector<OBJECT> objs; int totalC; }KNAPSACK_PROBLEM; typedef int (*SELECT_POLICY)(std::vector<OBJECT>& objs, int c); int Choosefunc1(std::vector<OBJECT>& objs, int c) { int index...
public class KnapsackProblem { /* 1. n个物品都是固体,有重量和价值 2. 现在你要取走不超过 10克 的物品 3. 每次可以不拿或全拿,问最高价值是多少 编号 重量(g) 价值(元) 0 1 1_000_000 钻戒一枚 1 4 1600 黄金一块 2 8 2400 红宝石戒指一枚 3 5 30 白银一块 */ static class Item { in...
void GreedyAlgo(KNAPSACK_PROBLEM *problem, SELECT_POLICY spFunc) { int idx; int sum_weight_current = 0; //先选 while ((idx = spFunc(problem->objs, problem->totalC- sum_weight_current)) != -1) { //再检查,是否能装进去 if ((sum_weight_current + problem->objs[idx].weight) <= ...
Greedy-knap- sack algorithm for optimal downlink resource allocation in LTE networks. Wireless Networks; 2015. p. 1-14.Nasim, F., Mohamed, O., Borhanuddin, M. A., Kweh, Y. L., (2016), Greedy-Knapsack Algorithm for Optimal Downlink Resource Allocation in LTE Networks, Wireless Networks,...
「貪婪演算法(greedy algorithm / greedy method)」指的是依照每個步驟「當下」的狀況找到最佳解,但若從大局來看,可能不是最佳的解決方案。 現假設要在下圖中,找出從 A 走到 D 的最短路徑: ![](https://static.coderbridge.com/img/juifuhung/6c45058cbd11426ea4bc25
Some common examples of problems that can be solved using Greedy algorithms include the Activity Selection Problem, Knapsack problem, the Minimum Spanning Tree problem, and the Huffman coding problem. We can take an example ofActivity Selection Problemto understand the greedy approach. This problem is...
Greedy Algorithm贪心算法
本文参考:《算法的乐趣》,老师上课ppt 贪心算法,又称贪婪法Greedy algorithm 一般将求解过程分为若干个步骤,在每个步骤都应用贪心原则,选择当前状态下最好或最优的解。 贪心算法与其...原则确定每一个子问题的局部最优解,并根据最优解的模型,用子问题的局部最优解堆叠出全局最优解。 如: 例1 例2 需要注意的...
Here, we will learn to use greedy algorithm for a knapsack problem with the example of Robbery using Python program.