贪心算法和动态规划[zz]

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贪心算法和动态规划[zz]

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…

python数据结构与算法第十六天【贪心算法与动态规划】

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…

剑指offer：剪绳子（找规律，贪心算法，动态规划）

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: *…

二叉树遍历问题、时间空间复杂度、淘汰策略算法、lru数据结构、动态规划贪心算法

二叉树的前序遍历.中序遍历.后序遍历前序遍历遍历顺序规则为[根左右] ABCDEFGHK 中序遍历遍历顺序规则为[左根右] BDCAEHGKF 后序遍历遍历顺序规则为[左右根] DCBHKGFEA 什么是时间复杂度和空间复杂度时间复杂度是指执行当前算法所消耗的时间空间复杂度是指执行当前算法需要占用多少内存空间评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度.然后有时候鱼和熊掌不可得兼,所以我们就需要从中去取一个平衡点知道淘汰策略的哪些算法? lru算法如果让你实现你会选择…

[算法导论]贪心算法(greedy algorithm)

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…

剑指Offer——贪心算法

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…

js算法初窥05（算法模式02-动态规划与贪心算法）

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…