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我读过以下几个字：
为什么合并和快速排序不是动态规划？我认为合并也可以分为小问题和小问题，然后做同样的事情等等。Dijkstra<em
浏览 1提问于2013-03-24得票数 16
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仍然排序的最优整数编码
、、、
这里的最优性假设是，当n< m时，非负数n比数m更频繁。
我最感兴趣的是，是否有一种(字节可比的)编码，它适用于整数，n的频率要比m，如果要比m，则要高得多。
浏览 6提问于2012-05-20得票数 10
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如果我们想从这个集合中选择两个区间，使得它们的交集的大小乘以，那么它们的合并的大小就是最大。我们能提供一个非平凡的算法来解决这个问题吗？如果最优解有三个或三个以上的间隔：
[ ]
浏览 6提问于2012-06-02得票数 7
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TSP最优巡游
、、、
我写了一个细菌进化算法来解决TSP问题。我选择XQF131实例()来测试我的算法。这个问题是用协和算法解决的，最优路径是564。但我计算了显示的最优线路长度，它是567,2029。()使用我的算法，我找到了更好的解决方案566,4142。我的问题是:协和算法是如何工作的?它计算最优解或近似值？
谢谢你的回答！
浏览 2提问于2015-04-28得票数 4
一个完整的算法是一个算法，如果有一个解决方案，如果有。最优算法是一种算法，它的任何解的返回都是最优的，换句话说，没有比返回的解更好的解。
这意味着最优性是建立在完全性的基础上的，对吧？这意味着一个算法不可能是最优的，而是不完整的。还是我搞错了？
浏览 1提问于2018-02-16得票数 1
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谁能带我去地图探索/路径规划论文/算法/网站来解决我的问题：因此，我们需要一种算法来控制3个机器人，使每个点至少访问一次，同时为每个机器人创建最优路径。
浏览 2提问于2012-10-08得票数 0
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我有一个练习，从我的算法教科书，我不太确定的解决方案。bar) $baz = array_merge($foo, $bar); sort($baz);
}
合并两个数组并对它们排序并不是最有效的，我需要提供一个最优化的解决方案，并证明没有更好的解决方案是可以做到的。我的想法是使用一个合并算法，即O(n log )，合并并排序两个作为参数传递的数组。但我怎样才能证明这是最好的解决方案呢？
浏览 3提问于2017-10-04得票数 1
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最优子结构
、、、
我试图更全面地了解最优子结构特性在动态规划中的应用，但我忽略了为什么我们必须证明问题的任何最优解都包含子问题的最优解。如果证明问题的某些最优解具有这个性质，然后用它来论证我们的递归算法所建立的解至少和最优解一样好，那么它本身就会是最优的，这还不够吗？换句话说，在我们的算法的正确性论证中，我们需要所有的最优解都包含子问题的最优解。CLRS
浏览 8提问于2014-02-27得票数 5
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，然后递归地找到子问题的最优解来解决，那么它就被称为有最优子结构。..。要使动态规划适用，一个问题必须具备两个关键属性:最优子结构和重叠子问题。如果一个问题可以通过组合不重叠子问题的最优解来解决，那么这种策略被称为“分而治之”。这就是合并排序和快速排序不被归类为动态规划问题的原因。最优子结构是指通过优化子问题的最优解的组合，得到给定优化问
浏览 4提问于2018-10-11得票数 1
最近我一直在研究一些贪婪的算法问题。我对局部最优感到困惑。如你所知，贪婪算法是由局部最优选择组成的。但是组合局部最优决策并不一定意味着全局最优，对吧？但如果我们添加一个12美分的硬币，贪婪算法就会失败，因为(1×12+3×1)使用的硬币比(1×10+1×5)多。
考虑一些经典的贪婪算法，例如Huffman，Dijkstra。在我看来，这些算法是成功的，因为它们没有退化的情况，这意味着局部最优步骤的组
浏览 5提问于2011-06-29得票数 9
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我读到了一个贪婪问题的两个性质，我试图理解两者之间的区别:-
贪婪选择性质:贪婪地选择局部最优选择可以得到全局最优解。这两者似乎是一回事，你能给我一个例子吗，最优的子结构是满意的，但贪婪的选择不是？并举例说明当满足贪婪选择而不满足最优子结构时？
浏览 3提问于2014-10-18得票数 2
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我一直被这个问题卡住了。有人能帮我解决这个问题吗？
我们得到了长度为l1，l2，...，ln的n个排序的人行。所有行都是按高度排序的。我们希望将所有行合并到一个排序行中。我们可以一次合并两行，这需要的时间与两行中的人数成比例。
浏览 0提问于2015-10-12得票数 2
所需的标准STL-算法(排序，合并，删除/复制，如果，在/排他扫描，等等)，最优实现在GPU AMD Radeon并行在Win/*nix (AMP不适合)。
浏览 4提问于2013-08-19得票数 4
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我必须合并这些数组..这是算法的草图..我的问题是..你能想到一个更有效的算法吗？如果mnlogm实际上是最优的，你至少能想出一个更简单，更优雅的算法吗？
浏览 1提问于2011-02-25得票数 6
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我需要一个游戏，它不会在运行时完成，所以速度不是一个真正的问题(除非它非常慢，因为我必须在相当大的范围内这样做)，但我从来没有做过这样的事情，我真的不知道从哪里开始。我已经试过用暴力的方式穿过数组，从左上角开始，进行某种合并，直到没有什么可合并的东西，但它并不是那么有效，因为它不能考虑合并长方形3x2、4x3等等。如果你能告诉我任何可以处理这类事情的算法，或者对如何完成这件事有一个想法，那将是非常感谢的。谢谢!
浏览 4提问于2017-09-04得票数 6
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O(nlogn)就地排序算法
、、、、
这个问题是在我的计算机科学入门期中考试准备的。
有一种算法可以在O(n)时间内找到列表中的kth元素，并假定它已经就位。使用该算法，编写一个在最坏情况下运行的就地排序算法O(n*log(n))，并证明了它的有效性。既然这个算法存在，为什么还会使用mergesort呢？我假设我必须编写一些快速排序算法的替代形式，这是O(n^2)的最坏情况，因为合并排序不是就地算法。让我困惑的是在列表中找到kth元素的给定算法。通过数组的元素进行简单的
浏览 3提问于2015-10-21得票数 2
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是否有任何广义规则来决定是否将贪婪算法应用于一个问题的最优解？例如，一些流行的算法问题，如“硬币变化”问题和“旅行推销员”问题，都不能从贪婪的角度进行优化。
浏览 0提问于2017-02-19得票数 0
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根据，线段相交报告问题(单色情况)的最优算法是O(nlogn + k)，而红蓝相交报告问题的最优算法是O(n^4/3log^O(1)n+ k)。差异背后的明显原因如下:如果存在单色交叉口(在红色-蓝色情况下)，则问题要困难得多。这是因为即使没有双色交叉口，也可能有许多平方的单色交叉口。
为什么我们不能使用最优线段相交算法来解决红蓝相交问题？这使得这个问题在O(nlogn + k)中是可解的
浏览 3提问于2013-07-07得票数 1
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