1.算法概述贪心算法（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。2.算法流程从问题的某个初始解出发。采用循环语句，当可以向求解目标前进一步时，就根
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2023-11-20 00:42:12
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14天阅读挑战赛努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~目录贪心算法算法知识点解题步骤算法题目来源算法题目描述做题思路代码运行结果读书笔记贪心算法算法知识点贪心算法（又称贪婪算法）是指在对问题求解时，
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2024-08-11 16:27:15
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单机调度问题贪心算法#题目：火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。每趟列车从入口可以选择任意一条轨道进入，最后从出口离开。在图中有9趟列车，在入口处按照{8，4，2，5，3，9，1，6，7}的顺序排队等待进入（一条轨道可以停放多个火车）。如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开，则至少需要多少条平行铁
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2023-12-01 10:35:54
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贪心算法 分金条问题 会议室场次问题 花费资金做项目问题 取中位数问题 字典序最小问题 暴力递归 汉诺塔问题 打印字符串的全部子序列 打印字符串全排列（有重复） 打印字符串全排列（无重复） 数字转字符串 背包问题 纸牌问题 N皇后问题 分金条问题一块金条切成两半，是需要花费和长度数值一样的铜板的。比如长度为20的金 条，不管切成
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2023-10-05 22:30:03
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问题描述： 设有n个独立的作业{1,2,…, n }，由m台相同的机器进行加工处理。作业i所需的处理时间为i t 。现约定，每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但未完工前不允许中断处理。作业不能拆分成更小的子作业。多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。 这个问题是NP完全问题，到目前为止还没有有效的解法。对于这一类问题,用贪心选择策略有时
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2024-09-02 19:18:02
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# 贪心算法与多级调度的应用
在计算机科学中，调度是指在多个任务之间分配资源以优化性能。多级调度是一种将不同优先级的任务分配给不同的队列或资源管理的方法。而贪心算法是一种逐步选择期望结果的算法策略，它在每一步都选择当前看起来最优的选择，从而希望最终达到全局最优解。
## 何为贪心算法
贪心算法是解决优化问题的一种常用方法，其核心思想是每一步选择局部最优解，从而希望通过局部最优解能够构造出全局
贪心算法百度百科定义：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，他所做出的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，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。 搜索的基础复杂度（不加优化）是O(k^n)O(k n )（k指每个节点的选择分支的个数）
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2023-12-01 07:26:40
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贪心算法基本概念算法思想贪心算法就像周六晚上的动画片一样可遇不可求贪心解题步骤序列问题53. 最大子数组和跳跃游戏55. 跳跃游戏跳跃游戏 II分发糖果 基本概念贪心算法又称贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。换句话说，不从整体最优这个方面考虑，算法得到的是某种意义上的局部最优解。 注意：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。算法思想贪心算法是对某
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2023-07-21 23:57:25
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本文涉及到的贪心和动态规划代码都已上传github可自取，解释不明之处可评论留言，能力范围内一定尽力解答: github https://github.com/chenruoyu0319/data-structure-for-java/tree/main/%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%26%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88
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2024-01-08 18:36:00
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一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它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都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：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.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
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2023-12-01 13:28:15
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这篇博客，主要是来记录一下作业调度问题这一算法。完整代码会放在本文最后。作业调度问题总的来说还是贪心算法，给定某一贪心策略，处理机处理的时间最少自然最好。本次算法中，我所选用的贪心策略是处理时间高的作业优先。1.问题的已知：已知m台机器，n个作业以及各作业的处理时间ti（i=1,2,…,n）。2.所求目标：每台处理机处理的作业的序列。3.算法步骤输入：1.处理机个数m。2.作业个数n。3.依次按序
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2023-12-31 15:15:44
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从问题的某一初始解出发；while 能朝给定总目标前进一步 do ,求出可行解的一个解元素；最后，由所有解元素组合成问题的一个可行解。 贪心法处理问题都很极端，容易过早做决定，只是得出一个解就行，因而没法达到最佳解。在某些方面可能最优，但是在绝大时候并不是很合适。 贪心法的好处在于容易设计和很多时能达到好的近似解。 背包问题用贪心算法思想的三种解决方法：public class Test {
p
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2023-06-12 10:44:18
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1.问题 要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。约定，每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但未完工前不允许中断处理。作业不能拆分成更小的子作业。2.算法解析 此算法的贪心策略主要在于Sort排序算法，按照作业时间从大到小进行排序。然后再考虑机器数量：（1）如果机器数量大于等于作业数，那么直接同时运行所有作业，其运行至少所需的时间就为所有作业中最大时间
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2024-06-19 04:47:29
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leetcode真的是一个学习阅读理解的好地方860. 柠檬水找零"""
因为用户支付的只会有5、10、20
对于10元的用户必须找一个5
对于20元的用户可以找（三个5）或者（一个10一个5），每次都从大的开始找起来
"""
class Solution:
def lemonadeChange(self, bills) -> bool:
five = 0
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2023-11-03 18:35:26
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概念贪心算法（Greedy Algorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。 贪心算法没有固定的框架，算法设计的关键是贪婪策略的选择。贪心策略要无后向性，也就是说某状态以后的过程不会影响以前的状态，至于当前状态有关。 贪心算法是对某些求解最优解问题的最简单、最迅速的技术。某些问题的最优解可以通过一系列的最优的选择即
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2023-11-26 12:23:56
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算法：贪婪算法基础理解贪心算法说明贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的，期望通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解。设计贪心算法的步骤1.将优化问题转换成这样一个问题，即先做出选择，再解决剩下的一个子问题。2.证明原问题总是有一个最优解是贪心选择的得到的，从而说明贪心选择的安全。3.说明在做出贪心选择后，剩下的子问题具有这样一个性质。即如果将子问题的最优解和我们所做的贪心选择联合起来，可
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2024-01-26 07:43:19
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多机调度问题贪心算法java的描述
在计算机科学和优化算法领域，多机调度问题是一种常见且重要的研究对象。它涉及将一组任务有效地分配到多台机器上，目标通常是最小化总的执行时间或完成时间。多机调度问题可以通过多种方法来解决，其中贪心算法因其简单性和效率而被广泛应用。本文将详细探讨如何通过贪心算法实现多机调度，涵盖背景、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论及最终展望。
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### 背景描述
在现代生产与服务场景中，多机调度问题常常出现在工厂的生产计划、服务器资源分配等领域。简单来说，这个问题是如何将一系列任务调度分配到多个机器上，以达到最小化总完成时间或最大化资源利用率的目的。本文将围绕“多机调度问题使用Java贪心算法”进行详细分析。
## 背景描述
在多机调度问题中，你通常会遇到一组任务和多台机器，这些机器可以并行处理任务。任务有不同的处理时间，并且每个机器在某个时间只能处理
# 理解贪心算法 多机调度问题的实现
在软件开发中，算法的选择往往能够直接影响到程序的性能。贪心算法是一种常用的算法设计范式，它通过局部最优解来构建全局最优解。在这篇文章中，我们将深入理解“贪心算法多机调度问题”的实现过程，特别是在Java中的实现。
## 1. 理解多机调度问题
多机调度问题的基本描述是：给定一组作业和一组机器，如何安排作业的执行使得总的完成时间（或最大完成时间）最小。贪心
前言贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划这 4 个算法思想，原理解释起来都不难，但是要真正掌握且灵活应用它们，并不是件容易的事情。确切地说，它们应该算是算法思想，并不是具体的算法，常用来指导我们设计具体的算法和编码等。因此，学习这类算法思想最好的方法是，结合具体的问题，感受这些算法是怎么工作的，是如何解决问题的，在问题中体会这些算法的本质。这比单纯记忆其原理和定义要更有价值。如何理解“贪心算法”
