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,

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

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

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

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#结构体 Problem Description "今年暑假不AC?" "是的." "那你干什么呢?" "看世界杯呀,笨蛋!" "@#$%^&*%..." 确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了. 作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事).非常6+7.超级女

最小生成树的Prim算法也是贪心算法的一大经典应用.Prim算法的特点是时刻维护一棵树,算法不断加边,加的过程始终是一棵树. Prim算法过程: 一条边一条边地加, 维护一棵树. 初始 E ＝ {}空集合, V = {任选的一个起始节点} 循环(n – 1)次,每次选择一条边(v1,v2), 满足:v1属于V , v2不属于V.且(v1,v2)权值最小. E = E + (v1,v2)V = V + v2 最终E中的边是一棵最小生成树, V包含了全部节点.   以下图为例介绍Prim算法的执行过

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

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

C语言词法分析中的贪心算法 当我们写出a---b这种语句的时候我们应该考虑C语言的编译器是如何去分析这条语句的. C语言对于解决这个问题的解决方案可以归纳为一个很简单的规则:每一个符号应该包含尽可能多的字符.也就是说,编译器将程序分解成符号的方法是:从左到右一个一个字符的读入,字符一个字符地读入,如果该字符可能组成一个符号,那么再读入下一个字符,判断已经读入的两个字符组成的字符串是否可能是一个符号的组成部分:如果可能,继续读入下一个字符,重复上述判断,直到读入的字符组成的字符串已不再可能组成一个

D - Aggressive cows 农夫 John 建造了一座很长的畜栏,它包括N (2 <= N <= 100,000)个隔间,这些小隔间依次编号为x1,...,xN (0 <= xi <= 1,000,000,000). 但是,John的C (2 <= C <= N)头牛们并不喜欢这种布局,而且几头牛放在一个隔间里,他们就要发生争斗.为了不让牛互相伤害.John决定自己给牛分配隔间,使任意两头牛之间的最小距离尽可能的大,那么,这个最大的最小距离是什么呢? Inp

The task is really simple: given N exits on a highway which forms a simple cycle, you are supposed to tell the shortest distance between any pair of exits. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line con

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

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

阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 给出一段C程序,画出用上述文法产生这段C程序的完整语法树. 程序:冒泡算法C程序 点此文字查看原图(完整图片) #include <stdio.h> main() { int i,j,temp; ]; ;i<;i++) scanf ("%d,",&a[i]); ;j<=;j++) { ;i<-j;i++) ]) { temp=a[i]; a[i]=

(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(

//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