国外网站做家具哪个好,数据分析网站怎么做,可以做高中题目的网站,最有前景的代理产品一、什么是贪心算法贪心算法是指#xff0c;在对问题求解时#xff0c;总是做出在当前看来是最好的选择。(局部最优解#xff0c;而不是整体最优解)贪心算法没有固定的算法框架#xff0c;算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是#xff0c;贪心算法不是对所有问题…一、什么是贪心算法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。(局部最优解而不是整体最优解)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心策略必须具备无后效性(即某个状态以后的过程不会影响以前的状态只与当前状态有关。)所以对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。二、贪心算法基本思路把求解的问题分成若干个子问题对每个子问题求解得到子问题的局部最优解(不能保证求得的最后解是最佳的)把子问题的解局部最优解合成原来问题的一个解可以看出贪心算法和动态规划非常相似但是两者存在部分区别1)贪心算法每一步的最优解一定包含上一步的最优解上一步之前的最优解则不作保留。而动态规划全局最优解中一定包含某个局部最优解但不一定包含前一个局部最优解因此需要记录之前的所有的局部最优解。2)贪心算法只能求满足某些约束条件的可行解的范围。3)贪心不能保证求得的最后解是最佳的一般复杂度低。而动态规划本质是穷举法可以保证结果是最佳的复杂度高。三、经典例题1)指定币值和相应的数量用最少的数量凑齐某金额思路优先选择面值大的钱币以此类推直到凑齐总金额public int[] getCoinNum(int sum, int[] values, int[] counts) { int[] result new int[values.length]; int add 0; for (int i values.length - 1; i 0; i--) { int num (sum - add) / values[i]; if (num counts[i]) { num counts[i]; } add add num * values[i]; result[i] num; } return result;}2)部分背包问题物品可以不完全放入包中求价值最大的方案思路选择单位重量价值最高的物品将尽可能多的该物品装入背包直到背包装满为止。public float getNum(float M, float[] w, float[] v) { float max 0; float weight 0; for (int i 0; i w.length; i) { if (v[i] / w[i] max) { max v[i] / w[i]; weight w[i]; } } float num M / weight; return num;}
