完全背包问题,其特点为每种物品可选的数量为无数个,其解法与0-1背包整体保持一致,不同点在于状态更新时的遍历顺序。
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贪心算法的核心 |
贪心算法的应用,贪心算法的背景
贪心算法在每一步做出当时看起来最佳的选择,也就是说总是做出局部最优的选择,希望这样能得到全局最优解,贪心算法不一定能得到最优解,产生最优解的条件是:1贪心算法的应用在这个问题上的求解是否是最优解需要一个很复杂的数学论证,我们不用那样,只要心里举几个例子,验证下是否比它更好即可,如果举不出例子,那么就可以认为这就是最优解了
(`▽′) 贪心算法应用1. 算法思想贪心算法一般分为如下四步: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即选择每一阶段的局Prim算法是非常典型的贪心算法应用,几乎体现了贪心法的全部特点,prim算法的贪心策略是每次以选取距离已经生成的部分权值最小的边作为“贪心选择的标准”,bool
贪心算法的应用(PAT 1070 Mooncake) 贪心法是求解一类最优化问题的方法,它总是考虑局部情况下的最优解比如在huffman树的构造中,利用贪心算法依次选取数组中权贪心算法在出行方面也被广泛应用,比如智能导航系统,该系统采用贪心算法,可以为用户提供最短路径、最快到达时间、行车拥堵状况、最低费用以及最详细的路径描述等功能,以最短的
哈夫曼树的构建过程也是贪心算法的一种体现,每次只选取权重值最小的两个节点进行构建,同时将这两个权重值最小的节点从原节点集中进行删除,按照这种策略继续进行构建,直到节点集合中从贪心算法的定义可以看出,贪心法并不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优
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