TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 另一个类似的问题为:一个邮递员从邮局出发,到所辖街道投邮件,最后返回邮局,如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次,那么他应该如何选择投递路线,

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题

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 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

题目: 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票). 注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票). 思路: 采用贪心算法,如果当天股票的价格 pi 大于等于前一天的股票价格 pi-1 则持续持有.如果低于前一天的价格,则在前一天就抛售股票. 时间复杂度:O(N).从头遍历每一天的股票价格. 空间复杂度:O(1). class Solution { public:

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

贪心算法是用的比较多的一种优化算法,因为它过程简洁优美,而且结果有效.有些优化问题如最大权森林(MWF)是可以用贪心问题求解的,由于最小支撑树(MST)问题与MWF是等价的,所以MST也是可以用贪心算法求解.当然,贪心算法不是万能的(对于某些问题贪心算法并不能求得最优解,如旅行商问题(TSP).最大匹配问题),但并不妨碍人们对它的喜爱. 贪心算法(greedy algorithm)伪代码: input:一组带权的元素集合E; 一组条件集合C output:找出集合A⊆E,使得A是满足C的所有E的

poj 1042 gone fishing 题目要求: 由有n个湖, 按照顺序排列,一个人从第一个湖向最后一个湖行进(方向只能从湖0到湖n-1),途中可以在湖中钓鱼.在每个湖中钓鱼时,开始的5分钟内可以钓到 f[i] 条,之后每5分钟钓到的鱼数目递减 d[i] ,且每两个相邻的湖的距离 t[i] 给出(t[i] 表示 由第 i 个湖向第 i + 1个湖行进在路上花费5分钟的倍数的时间, 即如果t[3] = 4,则表示从第三个湖向第四个湖行进需要花费20分钟). 现给定总时间h 小时,求出在每个湖

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

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化算法.下面有一些用动态规划来解决实际问题的算法: 最少硬币找零 给定一组硬币的面额,以及要找零的钱数,计算出符合找零钱数的最少硬币数量.例如,美国硬币面额有1.5.10.25这四种面额,如果要找36美分的零钱,则得出的最少硬币数应该是1个25美分.1个10美分和1个10美分共三个硬币.这个算法要解决的就是诸如此类的问题.我们来看看如何用动态规划的方式来解决. 对于每一种面额,我们都分别

1,贪心算法 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,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1

1 概述 本文是利用Java实现操作系统中的四种动态内存分配方式 ,分别是: BF NF WF FF 分两部分,第一部分是介绍四种分配方式的概念以及例子,第二部分是代码实现以及讲解. 2 四种分配方式 2.1 概念 操作系统中有一个动态分区分配的概念,内存在初始化的时候不会划分区域,而是在进程装入的时候,根据所要装入的进程动态地对内存空间进行划分,以提高内存空间的利用率,降低碎片的大小,主要的方法有一下四种: 首次适应算法(First Fit):从空闲分区链首开始查找,直到找到一个满足其大小要求

1. 前言 目前得到一本不错的算法书籍,页数不多,挺符合我的需要,于是正好借这个机会来好好的系统的刷一下算法题,一来呢,是可以给部分同学提供解题思路,和一些自己的思考,二来呢,我也可以在需要复习的时候,通过博客来回顾自己,废话不多说,开始! 目前的规划 2. 算法解释 顾名思义,贪心算法或贪心思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优的,从而使最后得到的结果是全局最优的. 举一个最简单的例子:小明和小王喜欢吃苹果,小明可以吃五个,小王可以吃三个.已知苹果园里有吃不完的苹果,求小明和小王一共最多

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

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

题目 本题的贪心算法策略需要深入思考一下 看到题目,最初没有理解题目的要求:看尽量多的完整的节目.尽量多是指数量多,自己理解成观看的时间最长.这样想其实简化了这道题. 正确理解题意后,首先想到的想法是:选择一个节目A,结束后选择另一个节目,如果节目A的时间同时覆盖了节目BC的时间,那么A就不应该看.怎么选择合适的节目?如果都把所有的节目考察一遍,统计看到的节目数量,成了穷举法,不是贪心算法. 遇到第一个关卡:如何在思维上找到突破口/切入点,当思路到达"如何选择合适的节目"这个问题时卡住

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个.这里面充分体现了贪心算法的精髓.大致的流程能够用一个图来表示.这里的图的选择借用了Wikipedia上的那个.很清晰且直观. 首先第一步,我们有一张图,有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序,对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第

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.

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)它既是古典最低的一个简单的了解生成树算法. 这充分反映了这一点贪心算法的精髓.该方法可以通常的图被表示.图选择这里借用Wikipedia在.非常清晰直观. 首先第一步,我们有一张图.有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序.对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第二步.在剩下的变中

自然语言处理中算法设计有两大部分:分而治之 和 转化 思想.一个是将大问题简化为小问题,另一个是将问题抽象化,向向已知转化.前者的例子:归并排序:后者的例子:判断相邻元素是否相同(与排序). 这次总结的自然语言中常用的一些基本算法,算是入个门了. 递归 使用递归速度上会受影响,但是便于理解算法深层嵌套对象.而一些函数式编程语言会将尾递归优化为迭代. 如果要计算n个词有多少种组合方式?按照阶乘定义:n! = n*(n-1)*...*1 def func(wordlist): length = le