阶段性总结－贪心算法

### 贪心算法总结

##poj1328
> 贪心算法使用点：
> 雷达覆盖距离最大为d 的岛屿，也就是以岛屿为圆心，d为半径与海岸线的相交的区间为该雷达的可在范围
> 尽可能少的雷达：每个岛屿都有一个上述的圆和一个雷达可在的区间范围，区间范围重叠的岛屿可共用一个雷达

##poj1700
>贪心算法使用点：A：船从right side 返回left side时速度是最快的／次快
> B：船从left side 到right side,再返回，来回的总时间最短
这道题需注意 贪心策略有两个，且要判断两个的结果哪个最佳

##poj2709
>贪心算法使用点：配灰色颜料时1ml 1ml地配置

##poj3069 poj2586
>同一类型题：
>贪心算法使用点：让已经确定的点有尽可能大的有效覆盖范围

时间： 2024-08-19 04:51:43

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POJ1017 Packets(贪心算法训练)

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贪心算法的简述与示例

贪心算法采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解,虽然每一步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不一定是最优的,所以贪婪法不要回溯.能够用贪心算法求解的问题一般具有两个重要特性:贪心选择性质和最优子结构性质. 参考:http://babybandf.blog.163.com/blog/static/61993532010112923767/ [例1]删数问题[B][/B] 试题描

算法导论——lec 13 贪心算法与图上算法

之前我们介绍了用动态规划的方法来解决一些最优化的问题.但对于有些最优化问题来说,用动态规划就是"高射炮打蚊子",采用一些更加简单有效的方法就可以解决.贪心算法就是其中之一.贪心算法是使所做的选择看起来是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解. 一. 活动选择问题 [问题]对几个互相竞争的活动进行调度:活动集合S = {a1, a2, ..., an},它们都要求以独占的方式使用某一公共资源(如教室),每个活动ai有一个开始时间si和结束时间fi ,且0 ≤ si &

五大常用算法之三贪心算法

贪心算法 贪心算法简介: 贪心算法是指:在每一步求解的步骤中,它要求"贪婪"的选择最佳操作,并希望通过一系列的最优选择,能够产生一个问题的(全局的)最优解. 贪心算法每一步必须满足一下条件: 1.可行的:即它必须满足问题的约束. 2.局部最优:他是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择. 3.不可取消:即选择一旦做出,在算法的后面步骤就不可改变了. 贪心算法案例: 1.活动选择问题  这是<算法导论>上的例子,也是一个非常经典的问题.有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a

零基础学贪心算法

本文在写作过程中参考了大量资料,不能一一列举,还请见谅.贪心算法的定义: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,只做出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.解题的一般步骤是:1.建立数学模型来描述问题:2.把求解的问题分成若干个子问题:3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解:4.把子问题的局部最优

贪心算法

一,贪心算法的设计思想 ? 从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,每一步都作一个不可回溯的决策,尽可能地求得最好的解.当达到某算法中的某一步不需要再继续前进时,算法停止. 二,贪心算法的基本性质 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,也是贪心法与动态规划法的主要区别. 2) 最优子结构性质 该问题解的整体最优性依赖于其局部子问题解的最优性.这种性质是可以采用贪心算法解决问题的关键特征.例如

算法导论----贪心算法，删除k个数，使剩下的数字最小

先贴问题: 1个n位正整数a,删去其中的k位,得到一个新的正整数b,设计一个贪心算法,对给定的a和k得到最小的b: 一.我的想法:先看例子:a=5476579228:去掉4位,则位数n=10,k=4,要求的最小数字b是n-k=6位的: 1.先找最高位的数,因为是6位数字,所以最高位不可能在后5位上取到(因为数字的相对顺序是不能改变的,假设如果取了后五位中倒数第5位的7,则所求的b就不可能是6位的了,最多也就是4位的79228)理解这点很重要!所以问题变成从第1位到第k+1(n-(n-k-1))取

高级算法——贪心算法（找零问题）

function makeChange(origAmt, coins) {//贪心算法——找零问题 var remainAmt ; if (origAmt % .25 < origAmt) { coins[3] = parseInt(origAmt / .25); remainAmt = origAmt % .25; origAmt = remainAmt; } if (origAmt % .1 < origAmt) { coins[2] = parseInt(origAmt / .1); r

高级算法——贪心算法（背包问题）

贪心算法不能用来解决离散物品问题的原因是我们无法将“ 半台电视” 放入背包. 规则是按照物品价值高低顺序放入背包. function ksack(values, weights, capacity) { var load = 0; var i = 0; var v = 0; while (load < capacity && i < weights.length) { if (weights[i] <= (capacity - load)) { v += values[i