【概述】贪心算法是从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得到的最优值的一种求解策略，即贪心策略。简单来说，贪心策略是一种在每次决策时采取当前意义下最优策略的算法，做出的选择至少在某种约束条件下的局部最优解或较优解，并不一定是全局的最优解或较优解，但在某些特定的情况下，可以利用贪心算法来求得其最优解或较优解。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...
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2021-06-10 18:09:36
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贪心算法 算法描述 什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。 比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那
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2020-04-04 23:48:00
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【概述】贪心算法是从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得到的最优值的一种求解策略，即贪心策略。简单来说，贪心策略是一种在每次决策时采取当前意义下最优策略的算法，做出的选择至少在某种约束条件下的局部最优解或较优解，并不一定是全局的最优解或较优解，但在某些特定的情况下，可以利用贪心算法来求得其最优解或较优解。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...
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2022-03-02 10:04:35
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算法基础课题目篇 区间问题 Problem 给定 \(N\) 个闭区间 \([a_i,b_i]\)，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点。 输出选择的点的最小数量。 位于区间端点上的点也算作区间内 Solution 题意： 选取最少的点，能包含所有的区间，如上图答案就是2. ...
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2021-10-08 23:25:00
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1.喂小朋友饼干简单题public static int findContentChildrenNew(int[] g, int[] s) {
Arrays.sort(g);
Arrays.sort(s);
int gPorint = 0,sPoint = 0;
int result = 0;
while
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2023-06-11 16:45:45
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分发糖果题目介绍n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：每个孩子至少分配到 1 个糖果。相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。测试用例算法思想：分发糖果是贪心算法思想的典型例题。根据题意我
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：可行的：即它必须满足...
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2019-05-31 22:27:00
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贪心算法本质： 从问题的初始解出发，一步一步的做出当前最好的选择，尽可能的得到最优解或近似最优解（只根据当前的信息判断，希望通过局部最优得到整体最优）可用贪心算法求解的重要性质：（1）贪心选择：原问题的整体最优解可以有一系列的局部最优解得到，将原问题变成一个相似的规模更小的问题，只依赖于已经做出的选择。（2）最优子结构：一个问题的最优解包含其子问题的最优解解决步骤：...
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2021-07-12 15:19:54
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贪心算法一、基本思想 所谓贪心算法是指，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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状
贪心算法，在每一步都求最优解，不理会以前的状态。 和动态规划的区别为，动态规划可以回溯，即理会以前的状态。 用下面的图可以理解（来自wiki pedia）： A会一步一步到达m，而不是M。 算法： while 可以走向下一步；do 找到这一步的最优解 done ...
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2021-08-28 16:49:00
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Dijkstra 求单源最短路径问题 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/8/23 14:37 # @Author : HUGBOY # @File : Dijkstra.py # @Software: PyCharm INF = float("inf") ...
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2021-08-24 23:16:00
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贪心算法本质： 从问题的初始解出发，一步一步的做出当前最好的选择，尽可能的得到最优解或近似最优解（只根据当前的信息判断，希望通过局部最优得到整体最优）可用贪心算法求解的重要性质：（1）贪心选择：原问题的整体最优解可以有一系列的局部最优解得到，将原问题变成一个相似的规模更小的问题，只依赖于已经做出的选择。（2）最优子结构：一个问题的最优解包含其子问题的最优解解决步骤：...
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2022-03-10 17:14:25
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有N个任务需要执行，第i个任务计算时占R[i]个空间，而后会释放一部分，最后储存计算结果需要占据O[i]个空间（O[i] < R[i]）。
例如：执行需要5个空间，最后储存需要2个空间。 给出N个任务执行和存储所需的空间，问执行所有任务最少需要多少空间。
输入
第1行：1个数N，表示任务的数量。（2 <= N <= 100000)
第2 - N + 1
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2023-05-23 10:15:23
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贪心算法也是用来求解最优化问题的，相比较动态规划很多问题使用贪心算法更为简单和高效，但是并不是所有的最优化问题都可以使用贪心算法来解决。贪心算法就是在每个决策点都做出在当时看来最佳的选择。贪心算法的设计步骤：1、将最优化问题转换为：对其做出一次选择之后，只剩下一个问题需要求解的形式(动态规划会留下多个问题需要求解)2、证明做出贪心选择之后，原问题总是存在最优解，即贪心算法总是安全的3、证明做出贪心
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2023-06-21 22:21:05
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最优解把子问题对应的局部最优解合成原来整个问题的一个近似最优解
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2022-11-18 04:39:15
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贪心算法顾名思义，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。问题一、活动安排问题问
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2013-09-26 10:13:17
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贪心算法 基本定义 顾名思义，贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的 常见问题及求解 1.分配问题 题目：有一群孩子和一堆饼干，每个孩子有一个饥饿度，每个饼干都有一个大小，每个孩子只能吃最多一个饼干，且只有饼干的大小大于孩子的饥饿度时，这个孩子 ...
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2021-08-05 15:16:00
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应用实例 假设存在如下表的需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台，让所有的地区都可以接收到信号 思路分析 目前并没有算法可以快速计算得到准备的值， 使用贪婪算法，则可以得到非常接近的解，并且效率高。选择策略上，因为需要覆盖全部地区的最小集合: 遍历所有的广播电台, 找
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2022-10-01 09:05:15
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贪心算法的设计思想
贪心算法在解决这个问题的策略上目光短浅，仅仅依据当前已有的信息就做出选择，并且一旦做出了选择，无论将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并非从总体最优考虑，它所做出的选择仅仅是在某种意义上的局部最优。贪心算法对于大部分的优化问题都能产生最优解，但不能总获得总体最优解，通常能够获得近似最优解。
引例 [找零钱]
一个小孩买了价值少于1美元的糖，
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2015-01-22 15:45:00
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