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

本文将覆盖 「字符串处理」 + 「动态规划」 方面的面试算法题,文中我将给出: 面试中的题目 解题的思路 特定问题的技巧和注意事项 考察的知识点及其概念 详细的代码和解析 开始之前,我们先看下会有哪些重点案例: 为了方便大家跟进学习,我在 GitHub 建立了一个仓库 仓库地址:超级干货!精心归纳视频.归类.总结,各位路过的老铁支持一下!给个 Star ! 现在就让我们开始吧! 二叉搜索树 二叉搜索树(Binary Search Tree),它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的

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

月饼是中国人在中秋佳节时吃的一种传统食品,不同地区有许多不同风味的月饼.现给定所有种类月饼的库存量.总售价.以及市场的最大需求量,请你计算可以获得的最大收益是多少. 注意:销售时允许取出一部分库存.样例给出的情形是这样的:假如我们有 3 种月饼,其库存量分别为 18.15.10 万吨,总售价分别为 75.72.45 亿元.如果市场的最大需求量只有 20 万吨,那么我们最大收益策略应该是卖出全部 15 万吨第 2 种月饼.以及 5 万吨第 3 种月饼,获得 72 + 45/2 = 94.5(亿元)

贪心算法 次数最少的方法,即:1.每次都将0与应该放置在0位置的数字交换即可.2.如果0处在自己位置上,那么随便与一个不处在自己位置上的数交换,重复上一步即可.拿样例举例:   0 1 2 3 4 5 6 7 8 90:3 5 7 2 6 4 9 0 8 1 1:3 5 0 2 6 4 9 7 8 12:3 5 2 0 6 4 9 7 8 13:0 5 2 3 6 4 9 7 8 1 (如果0处在自己位置上,那么找一个不在自己位置上的数val与之交换)4:5 0 2 3 6 4 9 7 8 15

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

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

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

1. 题目描述 /* 题目描述 给你一根长度为n的绳子,请把绳子剪成m段(m.n都是整数,n>1并且m>1),每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m].请问k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2.3.3的三段,此时得到的最大乘积是18. 输入描述: 输入一个数n,意义见题面.(2 <= n <= 60) 示例1 输入 8 输出 18 */ 代码1:贪心算法(最简单) 思路 /** * 题目分析: *

--> 贪心算法 1)题解 •        分别用V0.V1和V>=2表示度为0.1以及至少为2的顶点集合 •        对于每个顶点,维护三个属性: •        degree 邻居的个数 •        degree2 邻居中度为2的顶点数 •        id     编号 Pseudo-code •        initialize V0, V1, V>=2 and (degree, degree2, id) of each node •        while

二叉树的前序遍历.中序遍历.后序遍历 前序遍历 遍历顺序规则为[根左右] ABCDEFGHK 中序遍历 遍历顺序规则为[左根右] BDCAEHGKF 后序遍历 遍历顺序规则为[左右根] DCBHKGFEA 什么是时间复杂度和空间复杂度 时间复杂度 是指执行当前算法所消耗的时间 空间复杂度 是指执行当前算法需要占用多少内存空间 评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度.然后有时候鱼和熊掌不可得兼,所以我们就需要从中去取一个平衡点 知道淘汰策略的哪些算法? lru算法如果让你实现你会选择

贪心算法篇 # 题名 刷题 通过率 难度 44 通配符匹配   17.8% 困难 45 跳跃游戏 II   25.5% 困难 55 跳跃游戏   30.6% 中等 122 买卖股票的最佳时机 II C#LeetCode刷题之#122-买卖股票的最佳时机 II(Best Time to Buy and Sell Stock II) 48.8% 简单 134 加油站   40.0% 中等 135 分发糖果   33.0% 困难 316 去除重复字母   21.6% 困难 321 拼接最大数   20

如题,贪心算法隶属于提高算法效率的方法,也常与动态规划的思路相挂钩或一同出现.下面介绍几个经典贪心问题.(参考自刘汝佳著<算法竞赛入门经典>).P.S.下文皆是我一个字一个字敲出来的,绝对"童叟无欺",哈哈.(.⌒∇⌒) 耗费了我的很多时间,所以--希望对大家有帮助啊~ (=^‸^=) 一.背包相关问题 1.最优装载问题:给出N个物体,有一定重量.请选择尽量多的物体,使总重量不超过C.解法:只关心数量多,便把重量从小到大排序,依次选,直到装不下. 2.部分背包问题:给出N个

1. 前言 由于后面还有很多题型要写,贪心算法目前可能就到此为止了,上一篇博客的地址为 LeetCode解题记录(贪心算法)(一) 下面正式开始我们的刷题之旅 2. 贪心 763. 划分字母区间(中等) 题目链接 思路 想切割,要有首尾两个指针,确定了结尾指针,就能确定下一个切割的开始指针. 遍历字符串,如果已扫描部分的所有字符,都只出现在已扫描的范围内,即可做切割. 注意 : 贪心的思想为,只要是扫描过的字符,都出现在我扫描的范围之类,我就切割,不去考虑其他的条件,这样能保证切割的数量最多 代

原题链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1091 思路分析:通过读题不难发现这是一道涉及贪心算法的题,刚开始上手做也是摸不着头脑.首先把所有的线段按起点由小到大进行排序,比如(1,5),(2,4),(2,8),(3,7),(7,9), 然后进行比较,每次比较保留最大的末尾数字,最终结果就是 max(min(最大末尾数字,本次末尾数字)- 本次起始数字,上次的比较结果); 举个栗子: /* 1 5 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

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