贪心算法or背包问题

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贪心算法_01背包问题_Java实现

原文地址:http://blog.csdn.net/ljmingcom304/article/details/50310789 本文出自:[梁敬明的博客] 1.贪心算法什么是贪心算法?是指在对问题进行求解时,总是做出当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,所得出的结果仅仅是某种意义上的局部最优解.因此贪心算法不会对所有问题都能得到整体最优解,但对于很多问题能产生整体最优解或整体最优解的近似解. 2背包问题一个旅行者有一个最多能装m公斤的背包,现在有n中物品,每件的重量分别是W…

贪心算法or背包问题

贪心方法:总是对当前的问题作最好的选择,也就是局部寻优.最后得到整体最优. 应用:1:该问题可以通过“局部寻优”逐步过渡到“整体最优”.贪心选择性质与“动态规划”的主要差别. 2:最优子结构性质:某个问题的整体最优解包含了“子”问题的最优解. 程序1 #include <iostream.h> struct goodinfo { float p; //物品效益 float w; //物品重量 float X; //物品该放的数量 int flag; //物品编号 };//物品信息结构体 voi…

[C++] 贪心算法之活动安排、背包问题

一.贪心算法的基本思想在求解过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解. 从贪心算法的定义可以看出,贪心算法不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解.如果一个问题可以同时用几种方法解决,贪心算法应该是最好的选择之一. 二.贪心算法的基本要素 (1)最优子结构性质 (2)贪心选择性质(局部最优选择) 三.贪心算法实例 1.活动安排设有n个活…

js贪心算法---背包问题

/* * @param {Object} capacity 背包容量 6 * @param {Object} weights 物品重量 [2,3,4] * @param {Object} values 物品价值 [3,4,5] */ //贪心算法,只能算,可以分割的物品,如果不能分割物品,只能得到近似解,不分割物品,可以使用动态规划 //1.计算每件商品的(价格/质量),即单位质量的价值 //2.将单位质量价值排序 //3.逐个取出 console.log(tanx(6,[2,3,4],[3,4…

贪心算法（Greedy Algorithm）

参考: 五大常用算法之三:贪心算法算法系列:贪心算法贪心算法详解从零开始学贪心算法一.基本概念: 所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以后的过程不会影响以前的状态,只与当前状态有关. 所以对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满…

剑指Offer——贪心算法

剑指Offer--贪心算法一.基本概念所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短路经问题,最小生成树问题等.在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪…

js算法初窥05（算法模式02-动态规划与贪心算法）

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义…