python之贪婪算法
贪婪算法
贪婪算法也称为最优算法,这种算法并不是最准确的答案,但确认最接近答案的近似算法。
这时候有人会问,不是最准确的答案我要她干嘛?但是在日常中,我们有时候会遇到一些我们无法处理的问题,甚至是要花费成吨的资源也无法很好解决的问题
这时候我们可以考虑使用近似算法,来节约资源这种简单方法解决
假如我们现在很富有,家里有好多地皮造房子,这时候你需要找最少的施工队伍去帮我们同时造房子
用贪婪算法我们要做的非常简单,只要两步:
(1) 选出这样一个施工队伍,即可以覆盖了最多的未覆盖地皮。即便这个施工队伍覆盖了一些已覆盖的地皮,也没有关系。
(2) 重复第一步,直到覆盖了我家所有的地皮。
我用拥有["杨浦","徐汇","崇明","虹口","黄浦","普陀","闵行","宝山"]地皮,为什么用set集合呢,因为我们每个区里有好几处地皮,用set可以帮助我们去重
现在一共有4个施工队伍,每个队伍负责的区域如下我放在一个字典里
house_haved =set( ["杨浦","徐汇","崇明","虹口","黄浦","普陀","闵行","宝山"] )
constructionTeam = {"one":set(["杨浦","徐汇","崇明"]),"two":set(["崇明","虹口","黄浦"]),"three":set(["虹口","黄浦"]),"four":set(["虹口","普陀","闵行","宝山"])}
创建一个用过存放最终结果的集合
final_teams=set()
循环取队伍判断能覆盖最多未覆盖的地区的队伍
每次for循环结束把队伍加入到最终结果里,再从拥有的地皮集合中减去已经覆盖到的地区,一直到所有房屋都被覆盖了(house_haved为空)
取house_haved和team_cover的交集和best_covered比较, 循环出best_covered
while house_haved :
best_team=None
best_covered = set()
for team , team_cover in constructionTeam.items():
covered = house_haved & team_cover
if len(covered) > len(best_covered):
best_team = team
best_covered = covered
final_teams.add(best_team)
house_haved -= best_covered
python之贪婪算法的更多相关文章
- python实现贪婪算法解决01背包问题
一.背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2至Wn,与之相对应的价值为P1,P2至Pn.01背包是背包问题中最简单的问题.01背包的约束条件是给定几种物 ...
- python正则表达式贪婪算法与非贪婪算法与正则表达式子模式的简单应用
先引入一下百度百科对于正则表达式的概念: 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符.及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种 ...
- Python实现的贪婪算法
个州的听众都收听到.为此,你需要决定在哪些广播台播出.在每个广播台播出都需要支出费用,因此你力图在尽可能少的广播台播出 # 1.创建一个列表,其中包含要覆盖的州 states_needed = set ...
- Python贪婪算法
贪婪算法 每步均选择局部的最优解,重复此过程,最终即得到全局的最优解 简而言之就是每步都采用最优解 优点: 简单易行 缺点: 并非在所有情况下都奏效 经典的问题: 背包问题 集合覆盖问题 贪婪算法下的 ...
- 贪婪算法--Python
贪婪算法:每步都采取最优的做法,即每步都选择局部最优解,最终得到的就是全局最优解. 假设你办了个广播节目,要让全美50个州的听众都收听得到.为此你需要决定在哪些广播台播出.在每个广播台播出都需要支付费 ...
- DNA序列组装(贪婪算法)
生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(贪婪算法) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 找到权值最大的边: 2. 除去以最大权值边的起始顶点为起始顶点的边: 3. 除去以最大权值边为终点为终 ...
- 如何在Python中从零开始实现随机森林
欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是 ...
- python获取动态网站上面的动态加载的数据(初级)
我们在处理一些网站数据的时候,有时候我们需要的数据很多都是动态加载的,而不都是静态的,以下以一个实例来介绍简单的获取动态数据,首先申明本人小白,还在学习python中,这个方法还是比较笨拙的,但是对于 ...
- 几种常见算法的Python实现
1.选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法.它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后 ...
随机推荐
- IIS在ASP.NET Core下的两种部署模式
KestrelServer最大的优势体现在它的跨平台的能力,如果ASP.NET CORE应用只需要部署在Windows环境下,IIS也是不错的选择.ASP.NET CORE应用针对IIS具有两种部署模 ...
- 算法导论 - 基础知识 - 算法基础(插入排序&归并排序)
在<算法导论>一书中,插入排序作为一个例子是第一个出现在该书中的算法. 插入排序: 对于少量元素的排序,它是一个有效的算法. 插入排序的工作方式像许多人排序一手扑克牌.开始时,我们手中牌为 ...
- 利用Properties类关联相关配置文件
文件目录 代码: package Lianxi;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import j ...
- 攻防世界 unserialize3
unserialize3 class xctf{ public $flag = '111'; public function __wakeup(){ exit('bad requests'); } } ...
- 9_状态观测器设计_Linear Observer Design_Matlab_Simulink建模(上)
- Brunch:入门上手
在 Phoenix 项目中遇到关于 Branch 这个 HTML5 构建工具的问题, 在这里为了剥离问题的复杂度, 独立创建一个 Branch 前端项目来探索如何使用 Brunch 这个全新的前端构建 ...
- 用Canvas画一棵二叉树
笔墨伺候 var canvas = document.getElementById('canvas'); var ctx = canvas.getContext('2d'); // 然后便可以挥毫泼墨 ...
- 【Android开发】毛玻璃效果
使用一:静态控件上使用 先附上自定义view-BlurringView public class BlurringView extends View { private int mDownsample ...
- 'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position 1: invalid start byte
问题描述:在使用python爬取斗鱼直播的数据时,使用str(读取到的字节,编码格式)进行解码时报错:'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position ...
- 底部footer挡住上面内容的bug
当设置底部footer的样式为: .footer{ position: fixed; height: 49px; bottom: 0; background: #fff; } 这样会挡住上面的内容,修 ...