小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。废话不多说，开始今天的题目：问：说说Python中贪婪和非贪婪匹配?答：Python 中默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；而非贪婪匹配：与贪婪匹配相反，非贪婪匹配在匹配字符串时总是尝试匹配尽可能少的字符。只需要在量词&n
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2024-07-29 21:35:34
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# 使用Python实现贪婪算法
# 集合覆盖问题
# 假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都收听到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支出费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出
# 1.创建一个列表，其中包含要覆盖的州
states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])
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2023-07-03 22:33:58
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一、背包问题01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。01背包的约束条件是给定几种物品，每种物品有且只有一个，并且有权值和体积两个属性。在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。如果选择将其放入背包中，由于不
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2024-01-03 09:59:11
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本文主要介绍的是贪婪算法的python实现，并列举了蓝桥杯比赛实例。尽量使用了简单易懂的语言，代码也做了充分的注释，觉得有帮助的小伙伴可以点个赞呀。1、什么是贪婪算法顾名思义，贪婪指的是总是做出当前最好的选择，只关注眼前利益，也就是说，它期望通过局部最优选择从而得到全局最优的解决方案。虽然看起来比较短视，没有长远眼光，但在某些时候贪婪算法会取得比较好的收益。 要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。
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2023-12-21 15:26:42
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1.NP完全问题NP完全问题（Non-deterministic Polynomial complete problem）是没有快速算法的问题，其时间复杂度为O(n!)。通常没有完全判定问题是不是NP完全问题，但有一些经验能够帮助判断元素较少时算法的运行速度非常快，随着元素的增加速度会变得非常慢涉及“所有组合”问题通常是NP完全问题不能将问题分为小问题，需要考虑各种情况，这类问题可能是NP完全问题
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2023-12-15 14:23:17
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Greedy Algorithm《数据结构与算法——C语言描述》图论涉及的三个贪婪算法Dijkstra 算法Prim 算法Kruskal 算法Greedy 经典问题：coin change在每一个阶段，可以认为所作决定是好的，而不考虑将来的后果。如果不要求最对最佳答案，那么有时用简单的贪婪算法生成近似答案，而不是使用一般说来产生准确答案所需的复杂算法。所有的调度问题，或者是NP-完全的，或者是贪婪
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2023-10-28 13:35:15
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贪婪算法 文章目录贪婪算法原理步骤适用情况Greedy choice property (贪婪选择的属性)Optimal substructure (最优子结构)Matroids (拟阵)[Submodular functions](https://en.wikipedia.org/wiki/Submodular_set_function#Optimization_problems)(子模块函数)
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2024-01-31 11:19:50
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参考：Gurobi 官方资源设施选址（Facility Location）1.背景介绍设施选址问题在许多工业领域如物流，通信等都有应用，在本案例中展示如何解决设施选址问题，决策出仓库的数量和地点，为一些超市供应。求解思路：问题建模成混合整数规划问题，用python调用Gurobi求解器实现。设施选址问题也称为选址分析(location analysis)，是运筹优化领域的一个重要分支，要求选出设施
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2024-01-19 22:54:12
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python 爬虫 贪婪算法和非贪婪算法**贪婪算法 （.*）:贪婪，就是尽可能匹配多的，一般情况下尽可能多的匹配。非贪
原创
2022-05-17 12:56:19
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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。 贪婪算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性（看着还可以）:⑴ 有一个以最优方式来解决的问题。为了构造问题的解决方案，有一个候选的对象
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2024-01-11 15:49:14
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一、贪心算法1、定义贪心算法(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，他所作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。2、找零问题求解（1）问题假设商店老板需要找零n元钱，钱币的面额有：100元、50元、20元、5元、1元，如何找零使得所需钱币
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2023-10-27 01:38:10
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# 使用贪婪算法解决旅行商问题（TSP）的方法
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定的一组城市中找到一条最短路径，使得每个城市恰好被访问一次，并最终回到出发城市。贪婪算法是一种本地优化算法，可以在每一步选择当前状态下的最佳选择，从而逐步逼近全局最优解。
在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python实现贪婪算法来解决TSP问题，并提供代码示例与注释。首先，我们需要明确
本篇主要是介绍贪心算法：所谓贪心算法是用计算机来模拟一个“贪心”的人做出决策的过程。这个人十分贪婪，每一步行动总是按某种指标选取最优的操作。而且他目光短浅，总是只看眼前，并不考虑以后可能造成的影响文章目录一、贪心算法的思想二、贪心算法的过程三、关于贪心算法的一些基本模型 一、贪心算法的思想定义：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对于问题求解时总是能做出在当前看来是最好的选择，也就是说，不是从整体最优
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2024-10-17 08:27:36
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# 贪婪算法的探索与应用
在计算机科学中，算法是解决问题的核心。贪婪算法（Greedy Algorithm）是一类常见的算法设计策略，其关键在于每一步决策都基于局部最优解，从而希望通过局部的最优选择来导致全局的最优解。本文将带您深入了解贪婪算法的原理、特点，以及在Python中的实现，配合代码示例与流程图，希望能够帮助您更好地理解这一重要的算法设计方法。
## 贪婪算法的基本概念
贪婪算法的
在这个博文中，我们将深入探讨 Python 中的贪婪算法运用。贪婪算法是一种用于解决最优化问题的有效技术，它通过选择当前最优解而忽略后续可能性，从而迅速达到近似最优解。本文将通过详细的背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论，帮助大家更好地理解贪婪算法在 Python 中的应用。
## 背景描述
贪婪算法的历史可以追溯到20世纪50年代。它逐渐演变出多种形式，广泛应用于算法竞
作为科班毕业的程序员，在下的代码能力感觉都是笑话。痛定思痛，决定啃一啃算法。发现好像都是大学的课本知识，摸摸头…尴尬。 当然不能一口吃一个胖子，这些仅作为入门学习常用算法设计思想常见分类迭代法、贪婪法、穷举法搜索法、递推法、递归法、回溯法、分治法、动态规划法。贪婪法 — 贪心算法这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都最贪心，选择当前状态下收益最大，局部最有利的选择，并以此认定最后的
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2024-01-01 11:54:25
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贪婪算法： 目标：不追求最优解，只希望得到较为满意解。 适用场景：简单问题，问题的解决方案的独立型好 定义：是采用逐步构造最优解的方法，即在每一个阶段，都做出一个看上去最优的决策；决策一旦做出，就不可再更改。 结构： 候选方案（CandidateSet）有一套可以解决问题的候选方案 选择函数（SelectionFunction）选择最优候选方案 可行性函数（FeasibilityFunction
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2023-12-14 10:13:22
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# Python实现贪婪算法
## 什么是贪婪算法？
贪婪算法是一种算法设计范式，旨在通过局部最优选择来构建全局最优解。它的核心是依靠每一步选择的局部最优性，而不考虑全局最优的解决方案。这种方法在某些问题中能保证得到最优解，但并不是对所有问题均适用。
## 贪婪算法的特点
1. **局部最优选择**：在每一步选择中，都选择当前最好的选项。
2. **不回退**：一旦做出选择就不再考虑之前的
原创
2024-10-10 04:46:06
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贪婪算法指分阶段工作的算法。在每一个阶段，都可以认为所做决定是最好的，而不考虑将来的后果。一般来说，这意味着选择的是某个局部的最优。这种“眼下能够拿到的就拿”的策略即是这类算法名称的来源。当算法终止时，我们希望局部最优就是全局最优。如果是这样的话，那么算法就是正确的；否则，算法得到的是一个次最优解(suboptimal solution)。如果不要求绝对最佳答案，那么有时用简单的贪婪算法生成近似答...
原创
2021-08-13 09:54:31
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1.算法描述人工免疫算法(Immune Algorithm)是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的群智能搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，免疫算法是全局收敛的。算法主要包含以下几大模块： 1.抗原识别与初始抗体产生。根据待优化问题的特点设计合适的抗体编码规则，并在此编码规则下利用问题的先验知识产生初始抗体种群。2.抗体评价
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2023-09-16 13:22:05
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