版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.

背包问题 现在要往一个可以装4个单位重量的背包里怎么装价值最高:A重量1个单位,价值15:B重量3个单位,价值20:C重量4个重量,价值30 使用动态规划填充空格 class SolutionBag: def valuableBag(self,optionalList,sizeBig): #创建网格 grid = [[0 for i in range(sizeBig+1)] for j in range(len(optionalList)+1)] #从行列序号1开始计数 column = 1 f

打家劫舍 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋.每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警. 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,能够偷窃到的最高金额. 示例 1: 输入: [1,2,3,1]输出: 4解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3).     偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 .输入: [2,7

背包问题 假设你是一个小偷,背一个可装4磅东西的背包.可盗窃的商品有如下3件: 音响,4磅,价值3000美元 笔记本电脑,3磅,价值2000美元 吉他,1磅,价值1500美元 为了让盗窃的商品价值最高,你该选择哪些商品? 思路: <算法图解>第9章动态规划 代码: w=[0,4,3,1]. #商品的重量列表,w[0]占位用 p=[0,3000,2000,1500] #价值列表,p[0]无用 n=len(w)-1 #计算物体的个数 m=4 #背包的最大载重量 optp=[[0 for col i

动态规划: 动态规划表面上很难,其实存在很简单的套路:当求解的问题满足以下两个条件时, 就应该使用动态规划:        主问题的答案 包含了 可分解的子问题答案 (也就是说,问题可以被递归的思想求解)        递归求解时, 很多子问题的答案会被多次重复利用    动态规划的本质思想就是递归, 但如果直接应用递归方法, 子问题的答案会被重复计算产生浪费, 同时递归更加耗费栈内存, 所以通常用一个二维矩阵(表格)来表示不同子问题的答案, 以实现更加高效的求解.    ​

原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列

数组分段和最大值最小问题(最小m段和问题) 问题描述 给定n个整数组成的序列,现在要求将序列分割为m段,每段子序列中的数在原序列中连续排列.如何分割才能使这m段子序列的和的最大值达到最小? 清洁工:假设有n个房间,清洁每个房间耗时用一个数组表示,10.20.30.40.50.60.70.80.90,安排m个清洁工,将连续的房间分成m份,每部分耗时求和,其最大值为此种分法的总耗时.求最快的耗时是多少.例如3个清洁工的话,10 20 30 40 50 | 60 70 | 80 90,此时是最快的,耗

01背包问题(动态规划)python实现 在01背包问题中,在选择是否要把一个物品加到背包中.必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比較,这样的方式形成的问题导致了很多重叠子问题,使用动态规划来解决.n=5是物品的数量,c=10是书包能承受的重量,w=[2,2,6,5,4]是每一个物品的重量,v=[6,3,5,4,6]是每一个物品的价值,先把递归的定义写出来: 然后自底向上实现,代码例如以下: def bag(n,c,w,v): res=[[-1 for j in range

1.斐波那契数列 斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列.因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:1.1.2.3.5.8.13.21.34.……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递推的方法定义:F(1)=1,F(2)=1, F(3)=2,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n>=4,n∈N*)在现代物理.准晶体结构.化学等领域,斐波纳契数列都有直接的应用,为此,美国数学

对于一个字符串,对字符串进行分割,分割后的每个子字符串都为回文串,求解所有可行的方案 这个问题可以使用贪心算法与动态规划来求解 步骤如下: (1)先得出所有的单个字符的回文串,单个字符必定是回文串, 若substr = string[i:j+1]且为回文串,则记为p[i][j] = True (2)若p[i][j]=True且str[i-1]=str[j+1], 则p[i-1][j+1]也为回文串 思考:给定一些1元,2元,5元的纸币,问至少需要多少张,才能达到总价值为N 题目:给定一个长度为N

python编写PAT甲级 1007 Maximum Subsequence Sum wenzongxiao1996 2019.4.3 题目 Given a sequence of K integers { N​1, N2, ..., N​K}. A continuous subsequence is defined to be { N​i, N​i+1, ..., N​j} where 1≤i≤j≤K. The Maximum Subsequence is the continuous sub

引言:从斐波那契数列看动态规划 斐波那契数列:Fn = Fn-1 + Fn-2    ( n = 1,2     fib(1) = fib(2) = 1) 练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项 代码如下: # _*_coding:utf-8_*_ def fibnacci(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2) # 写这个是我们会发现计算f(5) 要算两

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

Total Accepted: 31557 Total Submissions: 116793     Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below. [ [2], [3,4], [6,5,7], [4,1,8,3] ] The minimum path sum from top to botto

0/1背包问题:在能承受一定重量的背包中,放入重量不同,价值不同的几件物品,怎样放能让背包中物品的价值最大? 比如,有三件物品重量w,价值v分别是 w=[5,3,2] v=[9,7,8] 包的容量是5,也就是我们要求得 maxVal=v1+v2+v3-- 约束条件为:ws=w1+w2+w3-- 我们的思路是,列举出所有可能的放入背包的选项,然后比较哪个价值大,这需要用到决策树. 决策树的思想是,用一组向量来描述当前的状态,比如 [当前考虑的物品i, 当前背包的空间w, 当前已获得的价值v], 决

1.什么是TSP问题 一个售货员必须访问n个城市,这n个城市是一个完全图,售货员需要恰好访问所有城市的一次,并且回到最终的城市. 城市于城市之间有一个旅行费用,售货员希望旅行费用之和最少. 完全图:完全图是一个简单的无向图,其中每对不同的顶点之间都恰连有一条边相连. 2.TSP问题前提 回朔法:把所有的解列出来,形成一棵树,利用剪枝深度优先进行遍历,遍历的过程记录和寻找最优解.(剪枝就是把一条再深搜下去也不是最优解的分支剪去). 动态规划:把一个大问题拆分成小问题,把小问题的最优结果通过表保留,

def MaxSum(self,array,n): sum=array[0] result=array[0] for i in range(0,n): if sum<0: sum=a[i] else: sum=sum+a[i] start1=i if sum>result: result=sum end=i start=start1 print result,start,end 上述采用的是动态规划思想:假设sum[i]表示以第i个元素结尾的最大连续字串,那么sum[i]=max{sum[i-

问题 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是旅行商要到若干个城市旅行,各城市之间的费用是已知的,为了节省费用,旅行商决定从所在城市出发,到每个城市旅行一次后返回初始城市,问他应选择什么样的路线才能使所走的总费用最短? 分析 此问题可描述如下:G=(V,E)是带权的有向图,找到包含V中每个结点一个有向环,亦即一条周游路线,使得这个有向环上所有边成本之和最小. 这个问题与前一篇文章的区别就是,本题是带权的图.只要一点小小的修改即可. 解的长度是固定的n+1. 对

1 爬楼梯(Fibonacci) #有一楼梯共M级,若每次只能跨上一级或二级,要走上第M级,共有多少种走法? def fun(m): c = [0]*m c[0] = 1 c[1] = 2 for i in range(2,m): c[i] = c[i-1]+c[i-2] return c[m-1] print(fun(3)) 2最长公共子序列长度 def lcs(x,y,m,n): c = [[0]*(n+1)]*(m+1) print(len(c),len(c[0])) for i in r

动态规划的本质是递归:所以做题之前一定要会递归:递归式就是状态转移方程:这里将会介绍使用动态规划做题的思维方式. 统一的做题步骤: 1.用递归的方式写出代码:(此方法写的代码在leetcode中一定会超时) 2.找冗余,去冗余: 3.找边界: 1.爬楼梯 假设你正在爬楼梯.需要 n 步你才能到达楼顶. 每次你可以爬 1 或 2 个台阶.你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 注意:给定 n 是一个正整数. 示例 1: 输入: 2 输出: 2 解释: 有两种方法可以爬到楼顶. 1.1 步 + 1 步

目录 01背包问题 完全背包问题 多重背包问题 参考: 背包九讲--哔哩哔哩 背包九讲 01背包问题 01背包问题 描述: 有N件物品和一个容量为V的背包. 第i件物品的体积是vi,价值是wi. 求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包流量,且总价值最大. 二维动态规划 f[i][j] 表示只看前i个物品,总体积是j的情况下,总价值最大是多少. result = max(f[n][0~V]) f[i][j]: 不选第i个物品:f[i][j] = f[i-1][j]; 选第i个物品: