动态规划算法(Dynamic Programming)是一种通过将原问题分解为相互重叠的子问题的方式来求解复杂问题的算法。它通常用于求解最优化问题,其核心思想是将问题分解为若干个子问题,通过保存子问题的解来避免重复计算,从而实现对问题的高效求解。算法思想: 动态规划算法的核心思想是利用子问题的最优解来求解原问题的最优解。动态规划算法通常分为以下三个步骤:1.定义子问题:将原问题分解为若干个子问题,
1、贪心思想:贪心算法总是作出在当前看来最好的选择,也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似2、基本要素:    1)贪心选择性质:只所求问题的整体最优解可以通过一系
# Python贪心算法活动安排 在计算机科学中,贪心算法是一种常见的算法策略,用于解决最优化问题。贪心算法通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解。这篇文章将介绍贪心算法的基本原理,并使用Python演示如何使用贪心算法来解决活动安排问题。 ## 活动安排问题 活动安排问题是指在给定一组活动的开始时间和结束时间之后,找出最大的互相兼容的活动集合。也就是说,找出一组活动,使得它们彼此之间不冲
原创 2023-09-13 06:00:17
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贪心算法解决活动安排问题问题概述分析问题解决问题编程编程流程以及数据类型选择发现问题以及解决最终实现总结程序缺陷以及完善解题心路历程问题问题概述设有n个活动的集合E={1,2,……,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si<fi。如果选择了活动i,则它在时间区间[si
转载 2023-06-16 10:44:57
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接下来学习贪心算法和动态规划,学习的过程中由于看的是录播,发现老师上课发现人有些没来有些许失落,下次在没有确定有充足时间的情况下,取消一切网络课程的报名。贪心算法贪心算法在求解某个问题时,总是做出眼前的最大利益,也就是说只顾眼前不顾大局,所以他是局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最好的解决办法,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,即某个状态以前的状态不会影响以后的状态
一、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并不保证会得到最优解,但是在某些问题上,贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。eg1:找零问题假设商店老板需要找零n元钱,钱币面额有:100元、50元、20元、5元、1元,如何诏令使得所需钱币张数最少?t =
贪心算法简要:贪心主要是面向优化问题,采用逐段解决的方式,总是选择当前最优的,从而达到整体最优;常见使用贪心策略的算法:最小生成树、dij最短路、哈夫曼编码;如果一个问题用贪心可以解决,那么用贪心的方式比动态规划的方式更加高效,但贪心未必一直有效,如部分背包可以贪心解决,但是0-1背包就不可以;贪心算法常用来解决很难问题的近似解,如TSP问题,虽然未必是最优解,但是可以得到一个近似解; 
问题活动选择问题是一个调度竞争共享资源的多个活动的问题。 设有n个活动的集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源(如,演讲会场),而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合。每个活动i都有一个要求使用该资源的开始时间si和一个结束时间fi,且si<fi。如果选择了活动i,则它在半开时间区间[si, fi)
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实例:活动安排问题:问题表述:设有n个活动的集合E = {1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si < fi 。如果选择了活动i,则它在半开时间区间[si, fi)内占用资源。若区间[si,&nbs
贪心算法是指在对问题求解时候,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
算法是一个循序渐进的过程,它定义了一组指令,以一定的顺序执行以获得所需的输出。 算法通常独立于底层语言,即算法可以以多种编程语言实现。从数据结构的角度来看,以下是一些重要的算法类别 -搜索 - 搜索数据结构中的项目的算法。排序 - 按特定顺序对项目进行排序的算法。插入 - 算法将项目插入数据结构中。更新 - 更新数据结构中现有项目的算法。删除 - 从数据结构中删除现有项目的算法算法的特点并非所有
活动安排问题时间限制(普通/Java) : 3000 MS/ 9000 MS 运行内存限制 : 65536 KByte总提交 : 202            测试通过 : 55比赛描述设有n个活动的集合E={1,2,……,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内
1428 活动安排问题基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 10 难度:2级算法题 收藏 关注有若干个活动,第i个开始时间和结束时间是[Si,fi),同一个教室安排活动之间不能交叠,求要安排所有活动,最少需要几个教室? Input第一行一个正整数n (n <= 10000)代表活动的个数
原创 2022-11-22 00:01:32
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贪心算法原理: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,他所做出的仅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,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。特性: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
贪心算法用处很多 在活动安排问题中是个很好的列子, 设有n个活动的集合E=[1,2,...,N],其实每个活动使用同一资源,如演唱会。每个活动都有一个开始时间和一个结束时间,这里用si,fi来表示,如果si大于另一个活动的fj,那么叫做活动i和活动j是相容的。这可以安排活动。 核心代码:   #include "stdio.h"   void
原创 2013-01-03 14:39:13
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活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合,是可以用贪心算法有效求解的很好例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。 &#160;&#160;&#160; 设有n个活动的集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个
推荐 原创 2009-10-28 23:18:07
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活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合,是可以用贪心算法有效求解的很好例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。 设有n个活动的集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si <fi 。如果选择了活动i,则它在半开时间区间[si, fi]内占用资源。若区间[si, fi]与区间[sj, fj]不相交,则称活动i与活动j是相容的。也就是说,当
转载 2012-10-19 16:44:00
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## 【贪心】活动安排 python ### 概述 贪心算法是一种简单而高效的算法思想,用于在每一步选择中都采取当前最优的选择,从而希望能够得到全局的最优解。在活动安排问题中,我们需要选择一组互不冲突的活动,使得能够安排尽可能多的活动。 ### 流程图 ```mermaid flowchart TD start((开始)) input{输入活动列表} check{检查活
原创 2023-09-14 08:35:02
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# 活动安排问题 Python 实现 ## 简介 在本篇文章中,我将教会你如何使用 Python 解决活动安排问题。活动安排问题是一类经典的优化问题,目标是找到一种最佳的方式来安排一系列活动,使得活动之间不冲突并且尽可能多地进行。 ## 流程概述 下面是解决活动安排问题的一般流程,我们将按照这个流程逐步进行说明和实现。 ``` graph TB A[定义活动类] --> B[读取活动
原创 2023-08-23 10:59:06
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活动安排问题(贪心、Java)问题分析代码 又是好久没更,最近一直在忙杂七杂八的,更一个算法作业吧。问题X轴上有N条线段,每条线段有1个起点S和终点E。最多能够选出多少条互不重叠的线段。(注:起点或终点重叠,不算重叠)。或者设有n个活动的集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si
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