Python实现的贪婪算法
# 使用Python实现贪婪算法
# 集合覆盖问题
# 假设你办了个广播节目,要让全美50个州的听众都收听到。为此,你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支出费用,因此你力图在尽可能少的广播台播出
# 1.创建一个列表,其中包含要覆盖的州
states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])
# 2.使用散列表表示可供选择的广播台清单
stations = dict() stations["kone"] = set(["id", "nv", "ut"]) stations["ktwo"] = set(["wa", "id", "mt"]) stations["kthree"] = set(["or", "nv", "ca"]) stations["kfour"] = set(["nv", "ut"]) stations["kfive"] = set(["ca", "az"])
# 3.使用集合来存储最终选择的广播台
final_stations = set()
# 5.循环
while states_needed:
# 遍历所有的广播台,从中选择覆盖最多的未覆盖州的广播台,将这个广播台存储在best_station中
best_station = None
# 这个集合包含该广播台覆盖的所有未覆盖的州
states_covered = set()
for station, states in stations.items():
covered = states_needed & states
if len(covered) > len(states_covered):
best_station = station
states_covered = covered
states_needed -= states_covered
final_stations.add(best_station) print(final_stations) # 结果为{'ktwo', 'kthree', 'kone', 'kfive'}
Python实现的贪婪算法的更多相关文章
- Python贪婪算法
贪婪算法 每步均选择局部的最优解,重复此过程,最终即得到全局的最优解 简而言之就是每步都采用最优解 优点: 简单易行 缺点: 并非在所有情况下都奏效 经典的问题: 背包问题 集合覆盖问题 贪婪算法下的 ...
- python实现贪婪算法解决01背包问题
一.背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2至Wn,与之相对应的价值为P1,P2至Pn.01背包是背包问题中最简单的问题.01背包的约束条件是给定几种物 ...
- python正则表达式贪婪算法与非贪婪算法与正则表达式子模式的简单应用
先引入一下百度百科对于正则表达式的概念: 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符.及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种 ...
- 贪婪算法--Python
贪婪算法:每步都采取最优的做法,即每步都选择局部最优解,最终得到的就是全局最优解. 假设你办了个广播节目,要让全美50个州的听众都收听得到.为此你需要决定在哪些广播台播出.在每个广播台播出都需要支付费 ...
- python之贪婪算法
贪婪算法 贪婪算法也称为最优算法,这种算法并不是最准确的答案,但确认最接近答案的近似算法. 这时候有人会问,不是最准确的答案我要她干嘛?但是在日常中,我们有时候会遇到一些我们无法处理的问题,甚至是要花 ...
- DNA序列组装(贪婪算法)
生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(贪婪算法) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 找到权值最大的边: 2. 除去以最大权值边的起始顶点为起始顶点的边: 3. 除去以最大权值边为终点为终 ...
- 如何在Python中从零开始实现随机森林
欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是 ...
- python获取动态网站上面的动态加载的数据(初级)
我们在处理一些网站数据的时候,有时候我们需要的数据很多都是动态加载的,而不都是静态的,以下以一个实例来介绍简单的获取动态数据,首先申明本人小白,还在学习python中,这个方法还是比较笨拙的,但是对于 ...
- 几种常见算法的Python实现
1.选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法.它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后 ...
随机推荐
- [冬令营Day1 T2]sequence
题目描述 Description 给一个长度为N的序列以及Q的询问,每次两个参数l,r,问你序列[l,r]中的最大连续和 输入描述 Input Description 一行二个正整数N,Q. 接下来一 ...
- ORA-00923: FROM keyword not found where expected
网上搜索这类错误还是挺多的,只提供我遇到的一种情景. 本地数据库环境:Oracle10g 导入别人的项目后,有一段SQL查询总是报如下错误信息: Cause: java.sql.SQLExceptio ...
- Git挽回错误的push(commit)
若你的(zhu)队友不小心把错误的代码提交到远程仓库,特别是包含了很多删除文件指令,不要尝试使用Git的API修改,或者删除Git仓库里的某次提交记录,风险十分大,正确的做法是备份你的本地源码,然后拉 ...
- CF1245E:Hyakugoku and Ladders
CF1245E:Hyakugoku and Ladders 题意描述: 给你一个\(10*10\)的矩阵,矩阵描述如下 最开始的时候你在左下角,你的目标是到达左上角. 你可以走路径或者爬梯子. 路径的 ...
- (近万字)一篇文章带你了解HTML5和CSS3开发基础与应用-适合前端面试必备
作者 | Jeskson 来源 | 达达前端小酒馆 HTML5和CSS3开发基础与应用,详细说明HTML5的新特性和新增加元素,CSS3的新特性,新增加的选择器,新的布局,盒子模型,文本,边框,渐变, ...
- Spring Boot 知识笔记(Filter过滤器)
Filter也称之为过滤器,它是Servlet技术中最激动人心的技术,WEB开发人员通过Filter技术,对web服务器管理的所有web资源:例如Jsp, Servlet, 静态图片文件或静态 htm ...
- Spring配置中<bean>的id和name属性
在BeanFactory的配置中,<bean>是我们最常见的配置项,它有两个最常见的属性,即id和name,最近研究了一下,发现这两个属性还挺好玩的,特整理出来和大家一起分享. 1.id属 ...
- 利用ffmpeg获取视频帧
如果要对视频帧进行处理,可以先把视频帧读取出来. sh文件代码如下: #!/usr/bin/env sh VIDEO=/home/xxx/video/ FRAMES=/home/xxx/frame/ ...
- 如何下载最新版本和旧版本的eclipse?
1.进入官网,点击download,进入download界面,如果想要最新的版本的eclipse,直接点击下载即可,如图所示: 2.如果想下载旧版本的eclipse的话,可以点击上图的的downloa ...
- Python学习教程(十)精选 TOP45 值得学习的Python项目
精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在 ...