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

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

一.实验内容及要求 1．要求按贪心算法原理求解问题: 2．要求手工输入s[10]及f[10],其中注意自己判断s[i]<f[i]: 3．要求显示所有活动及最优活动安排的i事件列表.二.实验步骤 1.手工输入活动事件: 2.输出活动s数组及f数组: 2.计算最优活动安排后,输出最优i事件列表. 输入:请输入s数组: 请输入f数组: 输出s=15,3,2,8.....f=18,5,4,10.....i=1,5,8 Java源代码: package shiyan; import java.util.S

1.问题描述: 对于著名的图的m着色,有两个主要的问题,一个是图的m色判定问题,一个是图的m色优化问题,描述如下. 图的m色判定问题: 给定无向连通图G和m种颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色.问是否存在着色方法,使得G中任2邻接点有不同颜色. 图的m色优化问题:给定无向连通图G,为图G的各顶点着色, 使图中任2邻接点着不同颜色,问最少需要几种颜色.所需的最少颜色的数目m称为该图的色数. 对于网上或书上的一些求解方式主要用贪心算法求解的方式,也有用回溯法的方式(一般不用,时空太大).如这位博主 

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

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

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

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,

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

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

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

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

KMP算法以及优化(代码分析以及求解next数组和nextval数组) 来了,数据结构及算法的内容来了,这才是我们的专攻,前面写的都是开胃小菜,本篇文章,侧重考研408方向,所以保证了你只要看懂了,题一定会做,难道这样思想还会不会么?如果只想看next数组以及nextval数组的求解可以直接跳到相应部分,思想总结的很干~~ 网上的next数组版本解惑 先总结一下,一般KMP算法的next数组结果有两个版本,我们需要知道为什么会存在这种问题,其实就是前缀和后缀没有匹配的时候next数组为0还是为1

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

发现蓝桥杯上好多题目涉及到贪心,决定学一学. 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:不从整体最优上考虑,而是在某种意义上的局部最优解.其关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 贪心选择 贪心选择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.贪心选择是采用从顶向下.以迭代的方法做出相继选择,每做一

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

Bellman-Ford 算法及其优化 转自:http://hi.baidu.com/jzlikewei/blog/item/94db7950f96f995a1038c2cd.html Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是

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