模板: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ][]; int n,m,x,z,y; <<; int main() { cin>>n>>m; ;i<=n;i++) { ;j<=n;j++) { if(i == j) mp[i][j] = ; else mp[i][j] = inf; } }//初始化 ;i<=n;i++) { cin>>x>>y>>z;

先贴问题: 1个n位正整数a,删去其中的k位,得到一个新的正整数b,设计一个贪心算法,对给定的a和k得到最小的b: 一.我的想法:先看例子:a=5476579228:去掉4位,则位数n=10,k=4,要求的最小数字b是n-k=6位的: 1.先找最高位的数,因为是6位数字,所以最高位不可能在后5位上取到(因为数字的相对顺序是不能改变的,假设如果取了后五位中倒数第5位的7,则所求的b就不可能是6位的了,最多也就是4位的79228)理解这点很重要!所以问题变成从第1位到第k+1(n-(n-k-1))取

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4611544.html 贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择.也就是说,它总是做出局部最优的选择,寄希望(证明)这样的选择能够导致全局最优解. 贪心算法和动态规划都依赖于最优子结构,也就是一个问题的最优解包含其子问题的最优解.不同的是,动态规划通常需要求解每一个子问题,通过对所有子问题的求解得到最终问题的解.而贪心算法寄希望于通过贪心选择来改进最优子结构,使得每次选择后只留下一个子问题,大大简化了问题

1.基本思路:从问题的某一个初始解触发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的求得更好的解. 当达到算法中某一步不能再继续前进时.就停止算法,给出近似值.也就是说贪心算法并不从总体最优考虑,它所作出的选择仅仅是在某种意义上的局部最优选择. 存在的问题: 1.不能保证最后的解是最优的: 2.不能用来求最大或最小解的问题: 3.仅仅能求满足某些约束条件的可行解的范围. 实现过程:     从问题的某一初始解出发:     while (能朝给定总目标前进一步)     {            利用可行的决

贪心算法(又称贪婪算法)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,他所做出的是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法的经典案例: 跳跃游戏: 给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置.数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度.你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置. 例如:[2,3,1,1,4,2,2,1]     很明显最短路线:2跳到3的位置,再跳到4的位置,然后就可以跳到最后. 算法思路:(绿色圈表示当前位置,橙色表示

最短路径 给定一张带权图和其中的一个点(作为源点),求源点到其余顶点的最短路径 基本思想 1)源点u,所有顶点的集合V,集合S(S中存有的顶点,他们到源点的最短路径已经确定,源点u默认在S中),集合V-S(V-S中的顶点,他们到源点的最短路径待确定) 2)特殊路径:从源点u出发经过集合S中的所有点到集合V-S中的某个点(这个点是上一次加入S的顶点的邻节点)的路径 3)贪心策略:每次选择当前特殊路径长度最短的路径,将新连接的点加入集合S,并在V-S中去除,直到S中包含了所有顶点 4)从源点u出发,

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

贪心算法 : 贪心算法就是只考虑眼前最优解而忽略整体的算法, 它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解, 然后通过迭代的方法相继求出整体最优解. 但是不是所有问题都可以得到整体最优解, 所以选择贪心策略一定要考虑其是否满足无后效性(即某个状态以后的过程不会影响之前的状态, 只与当前状态有关.)(hdu1050,1009,2037,1871,1789,4040). 基本思路 : 1. 建立数学模型来描述问题. 2. 把求解的问题分成若干子问题. 3. 对每一个自问题求解, 得到子问题的局部最优解.

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

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

http://www.cnblogs.com/asuran/archive/2010/01/26/1656399.html 贪心算法 1．贪心选择性质 所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到.这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别.在动态规划算法中,每步所作的选择往往依赖于相关子问题的解.因而只有在解出相关子问题后,才能作出选择.而在贪心算法中,仅在当前状态下作出最好选择,即局部最优选择.然后再去解作出这个选择后产生

本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.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

1 Dijkstra算法 1.1 算法基本信息 解决问题/提出背景 单源最短路径(在带权有向图中,求从某顶点到其余各顶点的最短路径) 算法思想 贪心算法 按路径长度递增的次序,依次产生最短路径的算法 [适用范围]Dijkstra算法仅适用于[权重为正]的图模型中 时间复杂度 O(n^3) 补充说明 亦可应用于[多源最短路径](推荐:Floyd算法(动态规划,O(n^3))) Dijkstra 时间复杂度:O(n^3) 1.2 算法描述 1.2.1 求解过程(具体思路) 1.2.2 示例 1.2

一 哈夫曼树 1.1 基本概念 算法思想 贪心算法(以局部最优,谋求全局最优) 适用范围 1 [(约束)可行]:它必须满足问题的约束 2 [局部最优]它是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择 3 [不可取消]选择一旦做出,在算法的后面步骤中,就无法再改变. 示例 [树论:最优(二叉)数=带权路径最短的树] 哈夫曼(树)编码 [图论:最小(代价)生成树] 普里姆算法(Prim)(加点法,归并点) 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(加边法,归并边) [图论:单源最短路径=从某一结点出发至其他结点的

贪心算法 应用场景-集合覆盖问题 假设在下面需要付费的广播台,以及广播台新型号可以覆盖的地区,如何选择最少的广播台,让所有地区都可以接收到信号 广播台 覆盖地区 k1 北京.上海.天津 k2 广州.北京.深圳 k3 成都.上海.杭州 k4 上海.天津 k5 杭州.大连 贪心算法介绍 贪心算法指在对问题进行求解时,在每一步选择中都选择最好或者最优的选择,从而得到结果最好或最优 局部最优-->结果最优 贪心算法所得的结果不一定是最优的结果,但是都近似于最优解 集合覆盖思路分析 遍历所有的广播电台,找

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而

前言 在实际开发中我们会经常用到寻路算法,例如MMOARPG游戏魔兽中,里面的人物行走为了模仿真实人物行走的体验,会选择最近路线达到目的地,期间会避开高山或者湖水,绕过箱子或者树林,直到走到你所选定的目的地.这种人类理所当然的行为,在计算机中却需要特殊的算法去实现,常用的寻路算法主要有宽度最优搜索[1].Dijkstra算法.贪心算法.A*搜索算法.B*搜索算法[2].导航网格算法.JPS算法[3]等,学习这些算法的过程就是不断抽象人类寻路决策的过程.本文主要以一个简单空间寻路为例,对A*算法进

1 Floyd算法 1.1 解决问题/提出背景 多源最短路径(带权有向图中,求每一对顶点之间的最短路径) 方案一:弗洛伊德(Floyd算法)算法 算法思想:动态规划法 时间复杂度:O(n^3) 形式上,相对较为简单 方案二:分别以图中的每个顶点为源点,共调用[n次][迪杰斯特拉(Dijkstra)算法] 算法思想:贪心算法 时间复杂度:O(n^3) 形式上,相对较为复杂 补充 Dijkstra算法主要应用于:求解[单源最短路径] 1.2 算法描述 1.3 编程复现 1> 定义图模型(邻接矩阵表示

Best Time to Buy and Sell Stock II Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (ie, buy one and sell one sha

一道非常简单的贪心算法,但是要注意输入的价值是单位体积的价值,并不是这个物品的总价值!#include <iostream> #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; struct CT{ int pi; int mi; }; int cmp( CT p1 , CT p2 ){ return p1.pi > p2.pi ; } int main() { int sum , V , n

1)区间完全覆盖问题 问题描述:给定一个长度为m的区间,再给出n条线段的起点和终点(注意这里是闭区间),求最少使用多少条线段可以将整个区间完全覆盖 样例: 区间长度8,可选的覆盖线段[2,6],[1,4],[3,6],[3,7],[6,8],[2,4],[3,5] 解题过程: 1将每一个区间按照左端点递增顺序排列,拍完序后为[1,4],[2,4],[2,6],[3,5],[3,6],[3,7],[6,8] 2设置一个变量表示已经覆盖到的区域.再剩下的线段中找出所有左端点小于等于当前已经覆盖到的区