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

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

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,

Java 算法(一)贪心算法 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 一.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. 贪心算法的构成部分: 候选对象集合 :候选添加进解的对象的结合· 解对象集合 :初始时

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

贪心算法 贪心算法:只顾眼前的苟且. 即在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择 如买苹果,专挑最大的买. 最优装载问题--加勒比海盗 货物重量:Wi={4,10,7,11,3,5,14,2} 海盗船载重:C 求如何拿货件数最多 package bb; import java.util.Arrays; public class 最优装载 { static int[] W = { 4, 10, 7, 11, 3, 5, 14, 2 }; static int C = 30; // 开发效率:

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

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.

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

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: 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

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1789 /*Doing Homework again Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 7903 Accepted Submission(s): 4680 Problem Description Ignatius has just c

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

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

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

过桥问题: 黑夜,只有一只手电筒 A过桥需要1s B过桥需要3s C过桥需要5s D过桥需要8s E过桥需要12s 求最小过桥时间 贪心算法: 从最大的开始过去,最小的两个做为辅助. 假如左岸人数为2:两个人直接过去,不需要回来,代价 假如左岸人数为3:由辅助,代价 假如左岸人数大于3:将左岸最大两个人送到右岸,可以有两种方案:   image.png 综上,此时 tips: 记得每次j-2. 代码如下: package my; import java.util.Arrays; import j

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: *

这篇文章主要介绍了史上最全的java随机数生成算法,我分享一个最全的随机数的生成算法,最代码的找回密码的随机数就是用的这个方法 String password = RandomUtil.generateString(10); 源码如下: package com.javaniu.core.util; import java.util.Random; public class RandomUtil { public static final String ALLCHAR = "0123456789a

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