一,Loading Balance 问题描述:有 m 台相同的机器及 n 个作业,其中 m={M(1),M(2),……M(m)}.n = {J(1),J(2),……J(n)}.每个作业都有一个处理时间,记为t.如,;t(j)表示作业 J(j) 的处理时间.任意机器在某个时刻只能处理一个作业:一旦某个作业被调度到机器上处理,它就不能被抢占,直至它被处理完才能处理下一个作业.问:如何分配作业,使得处理完所有的作业所需的时间最少? 由于该问题是NPC的,因此很难找到该问题的最优解(精确解),下面用贪心

题目: 题目的大致意思是,给定n个闭区间,并且这个闭区间上的点都是整数,现在要求你使用最少的点来覆盖这些区间并且每个区间的覆盖的点的数量满足输入的要求点覆盖区间的数量. 输入: 第一行输入n,代表n个区间. 接下来的n行每行的第一个数代表区间起点,第二个数代表区间终点,第三个数代表这个区间必须要选取的点的数量. 输出: 输出最少的点的数量,这些最少的点要覆盖全部区间. 这个题是区间选点问题的一种变体,但是我们对于区间选点问题清楚之后那么这种题目也是一样解决的,只不过需要在某些地方特别处理一下.这

问题 给定 n 个作业,每一个作业都有两项子任务需要分别在两台机器上完成.每一个作业必须先由机器1 处理,然后由机器2处理. 试设计一个算法找出完成这n个任务的最佳调度,使其机器2完成各作业时间之和达到最小. 分析: 看一个具体的例子: tji 机器1 机器2 作业1 2 1 作业2 3 1 作业3 2 3 最优调度顺序:1 3 2 处理时间:18 这3个作业的6种可能的调度方案是1,2,3:1,3,2:2,1,3:2,3,1:3,1,2:3,2,1: 它们所相应的完成时间和分别是19,18,2

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

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

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

(一) 这个算法是基于一个概率来对探索和利用进行折中:每次尝试时,以概率进行探索,即以均匀概率随机选取一个摇臂,以的概率进行利用,即以这个概率选择当前平均奖赏最高的摇臂(如有多个,则随机选取). 其中:小k表示第k个摇臂.因为大K表示摇臂总数:n表示尝试的次数,vn表示第n次尝试的奖赏. Qn的直观意思为:为前n-1次的平均奖赏.当其与n-1相乘所得是前n-1次总奖赏.再加上第n次的奖赏,处于n,则为n次的平均奖赏. 其中:argmax为选取最优的Q(i).count是从0开始的,故count(

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

//贪心算法解决加油站选择问题 //# include<iostream> # include<stdio.h> using namespace std; # include<algorithm> struct Node { float p, d; }; bool cmp(Node a, Node b) { return a.d < b.d; } int main() { Node node[]; float Cmax, D, Davg, distance, pr

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

什么是最小生成树? 生成树是相对图来说的,一个图的生成树是一个树并把图的所有顶点连接在一起.一个图可以有许多不同的生成树.一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边.最小生成树其实是最小权重生成树的简称.生成树的权重是考虑到了生成树的每条边的权重的总和. 最小生成树有几条边? 最小生成树有(V – 1)条边,其中V是给定的图的顶点数量. Kruskal算法 下面是步骤寻找MST使用Kruskal算法 1 1,按照所有边的权重

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 : 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.

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

Problem Description A single playing card can be placed on a table, carefully, so that the short edges of the card are parallel to the table's edge, and half the length of the card hangs over the edge of the table. If the card hung any further out, w

Kia's Calculation Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 513 Accepted Submission(s): 142 Problem Description Doctor Ghee is teaching Kia how to calculate the sum of two integers. But Kia

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

思想: (贪心算法 ,看到题目是中文才做的) 先对数组中的数据进行排序,从最小的数据计算 当前的顶点的可以滑行的最大值=max(周围可达的顶点的可以滑行的最大值)+1 这样计算最后产生的路径肯定是最大的 (看discuss中,有动态规划和dfs实现的代码,回头看看) #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define MAX 10005 /*488K 63MS*/ typedef struct