Java经典问题算法大全 /*【程序1】 题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少
一般，对一个问题分析是否适用于贪心算法，可以先选择该问题下的几个实际数据进行分析，就可做出判断。...几个经典的例子： 一、定义 什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。...物品 A B C D E F G 重量 35 30 60 50 40 10 25 价值 10 40 30 50 35 40 30 记得当时学算法的时候，就是这个例子，可以说很经典。...二是确定了可以用贪心算法之后，如何选择一个贪心标准，才能保证得到问题的最优解。在选择贪心标准时，我们要对所选的贪心标准进行验证才能使用，不要被表面上看似正确的贪心标准所迷惑，如下面的例子。...输入：n N个数 输出：连成的多位数 算法分析：此题很容易想到使用贪心法，在考试时有很多同学把整数按从大到小的顺序连接起来，测试题目的例子也都符合，但最后测试的结果却不全对。
1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3=9 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16 1*5=5 2*5=10 3...
什么是贪心算法？ 贪心算法，又称贪婪算法(Greedy Algorithm)，是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。...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。...贪心算法适用的问题 贪心策略适用的前提是：局部最优策略能导致产生全局最优解。也就是当算法终止的时候，局部最优等于全局最优。...如果确定可以使用贪心算法，那一定要选择合适的贪心策略； 贪心算法的几个例子 1....经我们分析，这种情况是不适合用贪心算法的，因为我们上面提供的贪心策略不是最优解。
我们之前的一篇文章说过常见的时间区间调度的贪心算法问题，我放到次条了。 说白了，贪心算法可以理解为一种特殊的动态规划问题，拥有一些更特殊的性质，可以进一步降低动态规划算法的时间复杂度。...那么这篇文章，就讲 LeetCode 上两道经典的贪心算法：跳跃游戏 I 和跳跃游戏 II。...这两道题可以使用动态规划或者算法和贪心算法进行求解，通过实践，你就能更深刻地理解贪心和动规的区别和联系了。...其实对于贪心选择性质，是可以有严格的数学证明的，有兴趣的读者可以参看《算法导论》第十六章，专门有一个章节介绍贪心算法。这里限于篇幅和通俗性，就不展开了。...使用贪心算法的实际应用还挺多，比如赫夫曼编码也是一个经典的贪心算法应用。更多时候运用贪心算法可能不是求最优解，而是求次优解以节约时间，比如经典的旅行商问题。
贪心算法篇——经典题型 本次我们介绍贪心算法篇的经典题型，我们会从下面几个角度来介绍： Huffman树 排序不等式 绝对值不等式 推公式 Huffman树 我们直接给出对应题型： /*题目名称*/.../*数据范围*/ 1 ≤ n ≤ 10000, 1 ≤ ai ≤ 20000 /*输入样例*/ 3 1 2 9 /*输出样例*/ 15 我们采用贪心的思想来进行分析： /*...贪心思想*/ 我们在当前情况以最优解的形式给出结果 /*题目分析*/ 我们仅针对当前情况进行分析，如果我们想要得到当前情况的体力耗费最小值 那么我们只需要找到该果子中最小的两堆...+w[i]-s[i+1] 我们采用贪心算法，我们如果每次将第i头牛和第i+1头牛进行位置转换，那么是否可以缩减危险系数： a[i] = w[1]+w[2]+......+强壮值从小到大排序 public int compareTo(PII o){ return Integer.compare(x,o.x); } } 结束语 好的，关于贪心算法篇的经典题型就介绍到这里
贪心算法也是用来求解最优化问题的，相比较动态规划很多问题使用贪心算法更为简单和高效，但是并不是所有的最优化问题都可以使用贪心算法来解决。 贪心算法就是在每个决策点都做出在当时看来最佳的选择。...贪心算法的设计步骤： 1、将最优化问题转换为：对其做出一次选择之后，只剩下一个问题需要求解的形式(动态规划会留下多个问题需要求解) 2、证明做出贪心选择之后，原问题总是存在最优解，即贪心算法总是安全的...3、证明做出贪心选择后，剩余的子问题满足性质：其最优解与贪心选择组合即可得到原问题的最优解，这样就得到了最优子结构 其中2、3两步主要是为了证明一个问题适不适合使用贪心算法 下面是一个使用贪心算法解决问题的例子...m=2;m<=N;m++) 7 if(s[m] >= f[i]) 8 { 9 *ret++ = m; 10 i=m; 11 } 12 } 采用贪心算法实现上面的例子...贪心算法的主要思想就是对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，产生一个局部最优解。
贪心算法概念叙述 ?...贪心算法最关键的部分在于贪心策略的选择，贪心选择的意思是对于所求问题的整体最优解可以通过一系列的局部最优选择求得。...运动贪心算法解决相应问题时会比较简单和高效，省去了寻找全局最优解很多不必要的穷举操作，由于贪心算法问题并没有固定的贪心策略，所以唯一的难点就是找到带求解问题的贪心策略，但毕竟熟能生巧嘛，算法的基本思想总是固定不变的...贪心算法求解步骤 将问题分解为若干个子问题 找出适合的贪心策略 求解每一个子问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解 下面通过利用贪心算法解决四道LeetCode题目，加深一下对贪心算法思想的掌握，其中第一道为...贪心算法和动态规划是原理有些相似的两种算法，同一问题利用不同算法解题的思路、难易程度各不相同，不要相互混淆。
输入输出样例 输入样例#1： 4 9 8 17 6 输出样例#1： 3 3 分析 这是一道经典的贪心算法入门题目，要想用最少的移动次数把所有牌堆都移到相等，正确的贪心策略显然是：每次都移动尽可能多的纸牌...t=0;//不用移动就是移动0张且次数不变 26 } 27 28 } 29 cout<<ans<<endl; 30 return 0; 31} 以上就是用贪心思想求解均分纸牌问题的整个过程
课程详情： OLLQ对战平台实战课程 预售开始 ---- 题目如下： 文章地址：http://www.byteedu.com/thread-763-1-1.html A*算法--罗马尼亚度假问题问题表述...利用A*算法找到从A城市到B城市的最短路径，以及代价，其中A*算法中的h也就是从当前点到目标点的距离已经给出。...pm.ObstaclePoint = append(pm.ObstaclePoint, NewPoint(pm.Size-v, v-1)) 33 } 34 //随机生成其他几个障碍物
在前面学习最短路径和最小生成树的时候，我们发现Dijkstra算法，Prim算法，Kruskal算法都是属于典型的贪心算法应用。...这篇文章就是对于贪心算法的入门介绍 贪心算法 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。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...问题所具有的这个性质是该问题可用动态 规划算法或贪心算法求解的一个关键特征。 我们通过下面两个例题来看下什么时候选用贪心算法求解。...只要能满足贪心算法的两个性质： 贪心选择性质和最优子结构性质，贪心算法就可以出色地求出问题的整体最优解。即使某些问题，贪心算法不能求得整体的最优解，贪心算法 也能求出大概的整体最优解。
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贪心算法 概念解释 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题求解的时候，每一步选择都采用最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。...贪心算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。 贪心算法并没有固定的解发框架，算法的关键是贪心策略的选择，根据不用问题选择不同的策略。...解题思路： 用贪心算法的思想，每一步都用能用的最大纸币即可。...会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。 贪心算法没有固定的框架，关键是看你怎么选择。...这种情况就需要调整策略，甚至，就不适用贪心算法。 贪心算法是尽力找到近似的最优解，注重的是速度，不是精准度，并不是说一定能找到合适的解,或是一定能找到解 。 对应问题根据情况不同选择合适的算法解决。
贪心算法：分阶段的工作，在每个阶段做出当前最好的选择，从而希望得到结果是最好或最优的算法。 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。...任务调度问题（简单） 这是一个经典简单的贪心问题，只是题目有点长需要认真读。解决这个问题，重点要想好贪心的策略: 阶段性：每个时间表选择哪一个任务。...贪心策略：根据“误时惩罚”对任务进行排序，优先排惩罚大的任务，如果这个时间点已经被占了，依次向前找，判断任务是否能安排?...阶段性：每个区间选择那两个点 贪心策略： 对于所有的区间按右端点从小到大排序。（根据右端点排序） 从第一个区间开始扫描是否覆盖了两个点?...56 */ 最近做了一些贪心算法的题，感觉贪心算法主要是根据问题的要求想出贪心策略，上面提到了没有涉及到什么数据结构和高精度的问题。所以用到最多的就是排序。
给定 N 个闭区间 [a_i,b_i]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点。
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6439048 贪心算法的设计思想 贪心算法在解决问题的策略上目光短浅，只根据当前已有的信息就做出选择...贪心法的求解过程 用贪心法求解问题应该考虑如下几个方面： （1）候选集合C：为了构造问题的解决方案，有一个候选集合C作为问题的可能解，即问题的最终解均取自于候选集合C。...但是，从许多可以用贪心算法求解的问题中看到这类问题一般具有2个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。...这是贪心算法可行的第一个基本要素。 贪心算法以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。 ...问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法求解的关键特征。 贪心法的应用 哈夫曼编码 0-1背包问题 磁盘文件的存储 生产调度问题 信息查询
贪心算法 例题 1，最大子序和 来自LeetCode 53 解法 1，贪心 根据题意我们可以发现这样一个贪心思想：当前面子序列和小于0时，不如从自身重新开始计算。
贪心算法 贪心算法介绍 什么是贪心算法呢？...首先，我们需要知道贪心策略，即解决问题的策略，将局部最优转变为全局最优； 把解决问题的过程分为若干步； 解决每一步的时候，都选择当前看起来"最优的"解法； "希望"得到全局最优解 贪心算法的特点： 提出贪心策略...： 输入：nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 输出：2 提示： 1 <= nums.length <= 1000 0 <= nums[i] <= 1000 思路：贪心算法...最长递增子序列(贪心算法) 题目链接 -> Leetcode -300.最长递增子序列 Leetcode -300.最长递增子序列 题目：给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。...买卖股票的最佳时机Ⅱ(贪心算法) 题目链接 -> Leetcode -122.买卖股票的最佳时机Ⅱ Leetcode -122.买卖股票的最佳时机Ⅱ 题目：给你一个整数数组 prices ，其中 prices
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。 贪心算法的基本思想 贪心算法就是在求解问题时，总是做出当前看来最好的选择。...贪心算法每一步只考虑局部最优解，所以在处理问题的时候可能得不到整体最优解。要使贪心算法得到最优解，问题应具备以下性质： 贪心选择性质 所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解得到。...实际应用中的许多问题都可以使用贪心算法得到最优解，即使得不到最优解，也能得到最优解的近似解。所以在解决一般性问题时，我们可以大胆尝试使用贪心算法。...哈夫曼编码算法、图算法中的最小生成树Prim算法和Kruskal算法，以及计算图的单源最短路径的Dijkstra算法等都是基于贪心算法的思想设计的。...使用贪心算法进行解决。 我们通过一个简单的例子来理解贪心算法的精髓。假设现在只有9个州：ABCDEFGHI和5个广播台：12345。
贪心算法 先来比较一下贪心算法和动态规划 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，不考虑整体，只考虑局部最优，所以它不一定能得到最优解； 动态规划则是每个步骤都要进行一次选择，但选择通常要依赖子问题的解...实现该算法的过程 从问题的某一初始解出发 while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素 由所有解元素组合成问题的一个可行解 典型的可用贪心来解的问题有 最小生成树、分数背包问题（...类似0-1背包问题，只不过可以取物体的一部分） 用分数背包问题举个例子 W=30（所选物体不能超过30） 物品：A B C 重量：20 5 20 价值：40 20 20 这个时候的贪心选择肯定是选择单位价值量最高的...所以先选择B，再选择A 再从C中选择5 这时价值肯定最大 但贪心算法一开始就说了，并不保证最优解，所以有时会配合随机算法（算法导论第三版第五章有讲）使用 一般来说贪心算法的代码比动态规划简单的多...具体例子，0-1背包问题和TSP问题，将在下一章结合分支界限介绍，这章只介绍概念
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