贪心算法就是不管其他因素，只找对应最大的。符合贪心的例子: 通过分析，发现减少逆序就可以减少加工时间。背包问题对于背包问题不能这么思考经过以上反例可以知道，不能一味找最大值。数学的问题：求， x1+x2+…+ xn = m问有多少种序列(有序的)，可以用高中的排列组合解决问题。可以看成 1和0 的组合这样的序列个数怎么求？可以求在 m+n-1中 选 择 m 个1 求组合数0-1背包问题有i个物品，
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2023-12-10 14:25:28
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问题的描述我们先根据一个贪心算法的经典应用实例，然后给出贪心算法的实现步骤与关键环节，最后给出C++代码求解0-1背包问题。背包问题（Knapsack Problem）：有N件物品有一个承重（也可受限于体积）为C的背包，每件物品具有二维属性，分别是重量属性wi,i=1,…,N，和价值属性pi,i=1,…,N，求解将哪几件物品装入背包可使这些物品在重量不超过C的情况下价值总和最大。背包问题给我们提供
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2024-01-08 15:44:11
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此算法用冒泡排序和选择排序实现的！！贪心算法的基本思想•贪心算法的特点是每个阶段所作的选择都是局部最优的，它期望通过所作的局部最优选择产生出一个全局最优解。贪心与动态规划：与动态规划不同的是，贪心是鼠目寸光；动态规划是统揽全局。贪心：每个阶段产生的都是局部最优解贪心算法的基本要素•贪心选择性质：所求问题的全局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。–这是贪心算法与动态规划算法的主要
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2024-01-08 15:09:38
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一、贪心算法介绍贪心算法总是作出在当前看来是最好的选择，即贪心算法并不从整体最优解上加以考虑，它所作出的选择只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，但对范围相当广的许多问题它能产生整体最优解。如图的单源最短路径、最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，但其最终结果却是最优解的很好近似解。贪心算法求解的问题一般具有两个重要性质：贪心选择性质和最
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2024-01-16 19:08:22
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算法思想：贪心算法实际问题：活动安排问题编写语言：Java问题描述 给定n种物品和一个背包，物品i的重量是wi，其价值是vi，背包的容量为C，问应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。物品可以不装入，可以全部装入，也可以部分装入。 思路：首先计算每种物品单位重量的价值 valPer = vi / wi，然后依据贪心选择策略，将 valPer 尽量大的物品装入背包。直到背包装
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2023-06-21 22:24:26
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目录贪心算法与0-1背包问题贪心算法0-1背包问题解决策略算法实现初始化函数三种策略贪心算法比较函数主函数脚本文件运行结语致谢 贪心算法与0-1背包问题用贪心算法解决0-1背包问题是算法界较为经典的一个问题，笔者尝试用一个python脚本，实现对输入的问题数据生成相应的最优结果。贪心算法贪心算法（greedy algorithm），又称贪婪法，是寻找最优解问题的常用方法。这种方法一般将求解过程分
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2023-11-02 12:46:18
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原文地址：http://blog.csdn.net/ljmingcom304/article/details/50310789 本文出自：【梁敬明的博客】1.贪心算法 什么是贪心算法？是指在对问题进行求解时，总是做出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，所得出的结果仅仅是某种意义上的局部最优解。因此贪心算法不会对所有问题都能得到整体最优解，但对于很多问题能产生整体最优解或整体
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2021-01-17 19:59:49
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1. 贪心算法的基本原理： 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。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。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。如单源最短路经问题，最小生成树问题等。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
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2023-08-09 10:59:41
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经典的背包问题有两种： 1. 01背包问题-->
【01背包问题这里就不详细介绍了，感兴趣的可以看我的另一篇博客】有一个背包，容量是C，有若干个物品，价值各不相同， &nbs
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2023-08-14 15:21:06
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贪心法——背包问题今天总结了一下算法问题中的贪心法，用了一个背包问题的例子，希望可以巩固一下自己学到的知识。一、概述 贪心法把一个复杂问题分解为一系列较为简单的局部最优选择，每一步选择都是对当前的一个扩展，直到获得问题的完整解。二、适用范围 典型应用是求解最优化问题，而且对许多问题都能得到整体最优解。 注意：由于贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优，这种局部最
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2023-10-26 12:18:10
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题目描述：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，其价值为pi，背包的容量为M。应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大?读题可获得的信息物品数量：n
背包容量：m
物品的价值：pi
物品的重量：wi
思路分析：如果要使装入的背包中的物品总价值最大，那么就需要同时考虑，物品的价值和重量，这里我们用pi/wi得到一个比值（这里使用），如果这个比值越大那么装入背包的收益就会越大快排
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2024-05-17 08:03:25
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什么是贪心算法？贪心算法并不是一个具体的算法，而是一种算法的思想，或者说是解决问题一种思路。这就有两个关键的点，可以解释贪心算法：贪心算法解决什么问题？贪心算法是怎样的一种思路？1. 贪心算法解决什么问题解决求最优解问题。即此问题的最终的目的，是为了得到一个最优解。比如，从A地到B地之间的最短路径，100块钱可以在一个商场里买到的东西最多，等等之类的。2. 贪心算法是怎样的一种思路顾名思义，贪心算
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2024-08-11 18:18:17
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# Python 背包问题与贪心算法
背包问题是经典的计算机科学问题之一，它描述了一种选择与优化的情况。在这个问题中，我们有一个背包，可以装下一定重量的物品，目标是选择一些物品，使得这些物品的总价值最大。在实际应用中，背包问题可以用在资源分配、物流管理等场景中。
在解决背包问题时，常用的方法有动态规划法和贪心算法。本文将讨论如何使用贪心算法来解决一些特定类型的背包问题，并给出Python实现的
原创
2024-10-20 05:34:27
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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。 贪心算法还是比较好理解的一个算法，以前我也是这样认为的，感觉贪心就是每一步都做到最优解就可以了，但是后来结合问题发现自己的理解存在着一些问题。贪心算法比较经典的题目之一就是单源最短路径问题，这个问题在一些步骤上面我想了很久，有些细节想不通。这
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2023-06-30 21:55:01
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# 贪心算法与背包问题
在计算机科学中，贪心算法是一种常见的算法设计策略，适用于解决许多优化问题。背包问题是经典的贪心算法应用之一。本文将帮助一位初学者了解如何在Python中实现贪心算法解决背包问题。
## 算法流程
我们将通过以下流程来解决背包问题：
| 步骤 | 描述 |
| --
# 背包问题与贪心算法
## 引言
背包问题是一个经典的组合优化问题，常常在计算机科学、运筹学以及经济学中出现。它的核心是：给定一组物品，每个物品有其重量和价值，如何在不超过背包最大承重的情况下，选择物品使得背包内物品的总价值最大。背包问题可以有多种解法，其中贪心算法是一种常用且高效的策略。
## 背包问题的分类
背包问题主要有两种形式：
1. **01背包问题**：每个物品只能选择一次
文章目录最长公共子序列算法原理代码 [最常公共子序列.js](..\ab_code\ja_JavaScript_dataStructure\最常公共子序列.js)01背包问题算法原理原理图视频讲解代码输出效果贪心算法分配饼干问题题目描述代码无重叠区间题目解题思路算法原理代码递归和回溯全排列问题原理图一原理图二算法框架代码合并排序merge()原理图merge_sort()原理图代码自然合并排序_
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2024-04-10 13:36:46
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问题描述：给定 n 个物品和一个容量为 C 的背包，请 给出物品装入背包的方案，使得背包中物品的总价值 M 最大，并 满足：• 每个物品 I 的重量为 w i ，价值为 v i 。• 每个物品可拆分，背包中物品的总重量不
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2023-08-21 02:20:49
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背包问题时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：3描述现在有很多物品（它们是可以
原创
2023-02-09 09:02:43
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一、贪心算法的基本思想 在求解过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解。 从贪心算法的定义可以看出，贪心算法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解。如果一个问题可以同时用几种方法解决，贪心算法应该是最好的选择之一。二、贪心算法的基本要素
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2023-11-20 11:34:26
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