贪心法介绍： 一个贪心算法总是做出当前最好的选择，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。大体步骤：贪心策略：制定贪心策略，并选择最佳的策略实施局部最优解：通过策略，一步一步得到局部最优解。全局最优解：把所有的局部最优解整合到一起，还原出原来问题的最优解。示例如下问题描述假设山洞中有n种宝物，每种宝物有一定重量w和相应的价值v，毛驴运载能力有限，只能运走m重量的宝物，一种宝物只
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2023-11-26 20:05:10
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五大算法思想： 一 贪心算法/贪婪算法 A星寻路 大问题 归纳成小问题 然后迭代，每次迭代都是解决小问题，经过无数次迭代后解决大问题
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2023-11-25 12:08:24
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# Python背包问题贪心算法
背包问题是一个经典的组合优化问题，在计算机科学和操作研究中经常被用来解决。背包问题可以分为0-1背包问题、分数背包问题和多重背包问题等多种类型。在这里，我们将介绍背包问题的贪心算法解决方案。
## 背包问题简介
背包问题的基本形式是：给定一个背包容量和一系列物品，每个物品有自己的重量和价值。我们需要决定如何选择装入背包中的物品，使得背包中物品的总价值最大。
原创
2024-03-05 04:00:07
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5.1 概念贪心算法（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，不从整体最忧上加以考虑，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。5.2 找零问题# 找零问题：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
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2023-11-26 10:44:17
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目录1.问题描述2.动态规划之网格法3.python实现1.问题描述题目来源于《算法图解》第9章练习题9.2，如下图所示。对于背包问题，通常的做法有列举法、贪婪算法和动态规划（1）列举法：列举出所有的可能情况，再选择最优解，但当情况很多时，这种算法复杂度很高（2）贪婪算法：在容量允许范围内，每次都拿剩余物品中价值最高的 ，贪婪算法能够快速解决复杂度很高的问题，但通常得到的是次优解，但就对
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2023-08-22 08:41:34
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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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贪心算法-背包问题完全背包问题 一个旅行者有一个最多能用m公斤的背包，现在有n种物品，每件的重量分别是W1，W2，…,Wn, 每件的价值分别为C1,C2,…,Cn.若的每种物品的件数足够多. 求旅行者能获得的最大总价值。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
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2023-11-16 11:04:44
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# 使用贪心法实现完全背包问题的 Python 教程
完全背包问题是一个经典的算法问题。在这个问题中，我们可以对物品进行多次选择，并希望通过选择物品使得背包中的物品价值最大。贪心法是一种在开发中常用的策略，通过局部最优解来寻找整个问题的最优解。
## 解决方案步骤概述
为了更好地理解如何通过贪心法解决完全背包问题，下面是一个简单的解决方案流程表。
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-23 06:35:25
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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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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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本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下：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。完全背包问题
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2023-11-15 13:43:10
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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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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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# 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。这个
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2024-02-04 00:29:28
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# 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
原创
2024-10-30 05:09:33
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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 |
| --
# 理解 Python 中的背包问题与贪心算法
## 1. 引言
背包问题是一个经典的组合优化问题，尤其适合用贪心算法来解决。简单来说，背包问题涉及在给定的重量限制下，选择一定数量的物品以获取最大价值。本文将引导新手开发者通过一系列步骤实现 Python 背包算法中的贪心算法。
## 2. 流程概述
在实际实现前，理清步骤是非常重要的。以下是解决贪心算法背包问题的总体流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-02 04:32:08
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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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