洛圣都,一个庞大且阳光普照的繁华都市,充满了自我救赎的大师 们,贪官污吏们和落魄的名人们, 一群被羡慕着的西方世界的居民 却也正处于挣扎着生存的时代,衰落的经济和廉价的道义让这里混 乱不堪。 题目描述 当你刚刚踏入洛圣都,就看见拉玛尔走了过来。 “哦,兄弟,见到你可真高兴。” “来吧这里是洛圣都, 你有我罩着包你满意。” “我们最近发现了一桩好活儿”拉玛尔无不得意的说, “我们完全
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2024-07-25 21:21:43
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文章目录package 贪心;// https://leetcode-cn.com/problems/maximum-number-of-events-that
原创
2022-06-28 09:45:22
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一、贪婪算法贪婪算法(又叫贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步的选择中都采取最优的选择,即局部最优,从而希望最后的结果也能达到最优。贪婪算法得到的结果不一定是最优解(有时候会是最优解),但都相对接近最优解。二、设计思路:为求解的问题创建数学模型;把求解的问题分成若干个子问题;求解每一个子问题并得到子问题的局部最优解;将所有子问题的局部最优解合成原问题的解。三、案例1、区间调度问题(1)问题描
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2024-01-21 05:42:35
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一.问题引入1.问题引入假设存在下面需要付费的广播台,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2.思路分析如何找出覆盖所有地区的广播台的集合呢,使用穷举法实现,列出每个可能的广播台的集合,这被称为幂集。假设总的有n个广播台,则广播台的组合总共有2^n-1个,假设每秒可以计算10个子集,如图: 二.贪心算法1.贪心算法介绍1)贪婪算法(贪心算法)是指
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2024-05-28 21:58:31
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# Java正则表达式贪心模式实现
在正则表达式中,贪心模式是指尽可能多地匹配字符的模式。对于刚入行的小白来说,理解和使用正则表达式的贪心模式可能会有些困惑。本文将详细介绍Java中如何使用正则表达式的贪心模式,并给出相应代码示例。
## 流程图
下图是使用贪心模式的Java正则表达式的实现流程图:
```mermaid
sequenceDiagram
participant De
原创
2023-09-28 01:01:36
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# Java正则贪心
在Java中,正则表达式是一种强大的工具,用于匹配和搜索文本模式。其中,贪心匹配是一种常见的匹配策略,它会尽可能多地匹配输入文本。本文将介绍Java正则表达式中的贪心匹配,并提供相关代码示例。
## 什么是贪心匹配
贪心匹配是指正则表达式引擎尽可能多地匹配输入文本,直到无法继续匹配为止。这意味着匹配的结果可能包含更多的文本,而不是最小可能的匹配结果。例如,对于正则表达式
原创
2024-02-23 08:27:17
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现有场景: 假设存在下面需要付费的广播电台,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受到信号1.贪心算法介绍贪心算法(贪婪算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优的选择,从而希望能够导致结果最好或者最优的算法,贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候是最优解),但是都是相对近似最优解的结果贪心算法最佳应用----集合覆盖 对上面的场景思路
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2023-11-13 08:57:22
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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部最优解
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2024-01-16 15:30:45
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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
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2024-01-08 13:27:44
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一、介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果二、贪心算法应用-集合覆盖1.问题:假设存在下面需要付费的广播台,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2.思路分析
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2023-12-12 23:02:46
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什么是贪心算法?贪心算法(greedy algorithm,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,算法得到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 。算法思路 贪心算法一般按如下步骤进行: 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,得到子问
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2023-12-07 12:28:40
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9、实验八贪心算法解决背包问题实验内容使用重量贪心、价值贪心和价值密度贪心三种贪心准则,求解背包问题。 本次实验,自行设计输入提示、输入数据形式、结果输出样式,需要认真思考,都需要用户输入哪些基本数据、最终需要显示哪些结果信息,才能使用户根据结果提示,正确完成物品的全部存放过程。(本次实验报告批改时,这些都作为采分点)解题思路重量贪心:从剩下的物品中,选出可装入背包的重量最小的物品。 价值贪心:从
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2024-07-19 10:09:59
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目录一:贪心算法的定义二:贪心问题的解题步骤三:贪心与动态规划四:贪心的例题一:贪心算法的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,只做出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。二:贪心问题的解题步骤1.
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2023-08-07 11:55:28
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# Java贪心算法实现
## 1. 贪心算法简介
贪心算法是一种简单而强大的算法思想,它在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择,从而希望最终达到全局最优解。贪心算法通常可以高效地解决一些最优化问题,比如最小生成树、哈夫曼编码、背包问题等。
## 2. 贪心算法的流程
下面是贪心算法的一般流程,我们可以通过步骤来学习和理解如何实现贪心算法。
| 步骤 | 动作 |
|---|---|
原创
2023-08-08 06:13:24
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ACM-贪心算法 在求最优解问题的过程中,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,这种求解方法就是贪心算法。 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。 &nbs
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2023-09-01 12:39:07
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贪心算法(Greedy algorithm),又称贪婪算法。是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而使得问题得到全局最优解。贪心的算法的设计就是要遵循某种规则,不断地选取当前最优解的算法设计方法。这节实验将会通过多个问题的来讲解贪心算法。贪心算法基本概念贪心算法与枚举法的不同之处在于每个子问题都选择最优的情况,然后向下继续进行,且不能回溯,枚举法是将所有情况都考虑然
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2023-08-19 22:49:01
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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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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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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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贪心思想的应用:Kruskal算法和Prim算法以及Dijkdtra算法贪心思想: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,算法得到的是在某种意义上的局部最优解 。先介绍Kruskal算法,再来区分Prim算法和Dijkdtra算法1.Kruskal算法(最小生成树)此算法可以称为“加边法”,初始最小生成树边数为0,每迭代一次就
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2023-08-07 14:44:44
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