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

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

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

1 Floyd算法 1.1 解决问题/提出背景 多源最短路径(带权有向图中,求每一对顶点之间的最短路径) 方案一:弗洛伊德(Floyd算法)算法 算法思想:动态规划法 时间复杂度:O(n^3) 形式上,相对较为简单 方案二:分别以图中的每个顶点为源点,共调用[n次][迪杰斯特拉(Dijkstra)算法] 算法思想:贪心算法 时间复杂度:O(n^3) 形式上,相对较为复杂 补充 Dijkstra算法主要应用于:求解[单源最短路径] 1.2 算法描述 1.3 编程复现 1> 定义图模型(邻接矩阵表示

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

前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法.该算法被称为是“贪心算法”的成功典范.本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码. 一.知识准备: 1.表示图的数据结构 用于存储图的数据结构有多种,本算法中笔者使用的是邻接矩阵.  图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无向图的边

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

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

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

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

题目描述: 你有n种不同面值的硬币,每种面值的硬币都有无限多个,为了方便购物,你希望带尽量少的硬币,并且要能组合出 1 到 m 之间(包含1和m)的所有面值. 输入描述: 第一行包含两个整数:m ,n(1 ≤ n ≤ 100,1 ≤ m ≤ 109),意义如题目描述.接下来的 n 行,每行一个整数,第 i + 1 行的整数表示第 i 种硬币的面值. 输出描述: 输出一个整数,表示最少需要携带的硬币数量,再输出以空格为分隔的一串整数,表示对应的硬币面值.如果无解,则输出-1. 示例: 输入:20

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