转载
2023-12-05 07:14:57
109阅读
贪心算法解决旅行商问题TSP问题（Traveling Salesman P
转载
2023-11-28 04:27:58
188阅读
# 使用贪心算法解决旅行商问题（TSP）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称 TSP）是一个经典的组合优化问题。该问题描述的是一个旅行商需要访问一系列城市，每个城市只能访问一次，最后返回起始城市。目标是找到一条最短路径，使得旅行商能完成这个任务。
虽然 TSP 是一个 NP-hard 问题，但我们可以使用贪心算法来找到一个次优解。贪心算法是一种通过每一步选择
# TSP贪心算法的探讨与实现
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一种经典的组合优化问题。旅行商需要在若干个城市之间进行旅行，每个城市只能拜访一次，最后返回出发城市。目标是寻找最短的旅行路线。由于现有的求解方法一般时间复杂度较高，因此贪心算法在TSP问题中成为一种常用的近似解法。
## 贪心算法简介
贪心算法是一种简单且高效的求解方法，其核心思想
贪心法——背包问题今天总结了一下算法问题中的贪心法，用了一个背包问题的例子，希望可以巩固一下自己学到的知识。一、概述 贪心法把一个复杂问题分解为一系列较为简单的局部最优选择，每一步选择都是对当前的一个扩展，直到获得问题的完整解。二、适用范围 典型应用是求解最优化问题，而且对许多问题都能得到整体最优解。 注意：由于贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优，这种局部最
转载
2023-10-26 12:18:10
92阅读
TSP问题（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出。问题描述如下：
有若干个城市，任何两个城市之间的距离都是确定的，现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次，最后回到出发的城市，问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少？另一个类似的问题为：一个邮递员从邮局
转载
2023-11-07 03:29:04
264阅读
在解决旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）时，贪心算法是一种常用的启发式方法。该问题的核心在于，给定一组城市及其之间的距离，最终要求找出访问每个城市且仅访问一次的最短路径。本文将详细探讨如何用Python实现TSP问题的贪心算法，过程分成多个模块进行说明。
### 背景描述
旅行商问题属于组合优化问题，应用广泛，如物流、电话线路优化等。在计算复杂度分析中，
一、 贪心法就是遵循某种规则，不断贪心地选取当前最优策略的算法设计方法。二、1.硬币问题 有1元、5元、10元、50元、100元、500元的硬币各$C_{1}$、$C_{5}$、$C_{10}$、$C_{50}$、$C_{100}$ 、$C_{500}$ 枚。现在要用这些硬币来支付$A$元，最少需要多少枚硬币？假定本题至少存在一种支付方案。 最少硬币，直觉告诉我们先尽可能多地用大
转载
2024-09-18 19:46:43
82阅读
# 使用贪心算法解决旅行商问题（TSP）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是计算机科学和运筹优化中的经典问题。其目标是在给定的一系列城市和两两城市之间的距离的情况下，找出一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回起始城市。这里，我们将使用贪心算法来实现一个简单的TSP解决方案。
## 整体流程概述
在实现贪心算法解决TSP的过程中，我们将按
一、TSP问题TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。二、贪心算法贪心算法，总是做出在当前看来最好的选择，它所做的每一个在当前状态下某种意义上是最
转载
2024-04-11 08:56:22
56阅读
贪心算法解决 TSP 问题（旅行商问题）的过程
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题。给定一组城市及每对城市之间的距离，TSP 的目标是找出一条最短路径，使得旅行商访问每个城市一次并返回到起始城市。
### 问题背景
我们在物流、运输和计划调度等领域，经常面临着寻求最优路径的问题。TSP 作为一个 NP-hard 问题，其计算复杂度随着城市数目的增加而迅速增加，导致传统算法的效率低下。
关于“Python解决TSP问题贪心算法”的描述：旅行商问题（TSP）是一个经典的图论问题，其目标是寻找一条最短路径，使得旅行商从某一城市出发，经过每一城市一次并最终返回起点。贪心算法作为一种求解策略，虽然不能保证全球最优解，但能提供一个可接受的近似解。
### 问题背景
在进行最短路径计算时，我们发现TSP问题的求解策略中经常会使用贪心算法，通过选择当前最近的城市依次进行路径计算。然而，在实
n个节点最少n-1条边能构成连通图(n个节点，其中任意两个节点都连通的图)，最多n(n-1)/2边。树是没有环路的连通图 n个节点，n-1条边组成的权值最小的树为最小生成树。prim算法 最小生成树算法，时间复杂度T(n)=O(V^2) V为顶点数目，受边的影响不大，适合于边比较多的图(稠密图)，在稀疏图时，Kruscal复杂度更低，我们可以使用堆优化的prim算法达到与Kruscal一样的复杂度
转载
2024-01-19 23:43:09
68阅读
NP完全问题： 找不到快速算法的问题。识别NP完全问题，以免浪费时间去寻找解决它们的快速算法： 没办法判断问题是不是NP完全问题，但还是有一些蛛丝马迹可循的。 1、元素较少时算法的运行速度非常快，但随着元素数量的增加，速度会变得非常慢。 2、涉及“所有组合”的问题通常是NP完全问题。 3、不能将问题分成小问题，必须考虑各种可能的情况。这可能是NP完全问题。 4、如果问题涉及序列（如旅行商问题中的城
转载
2023-12-12 11:51:42
35阅读
前段时间在搞贪心算法，为了举例，故拿TSP来开刀，写了段求解算法代码以便有需之人，注
原创
2023-06-01 09:28:53
217阅读
前言贪心算法或贪心思想，即采用贪心的策略，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。以下是我在leetcode上面做过的一些经典贪心算法类型题，在此将解题思路分享出来，如有不正确的地方欢迎指正。455.Assign cookies（Easy)题目描述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。每个孩子只能吃一个饼干，且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时，这
转载
2023-12-01 13:15:42
61阅读
贪心算法和分治算法、动态规划算法、回溯算法都是一种编程思想，深入理解这些编程思想，我们也可以根据实际情况设计自己的算法。一 贪心算法原理贪心算法的原理比较简单，就是对问题求解的时候，每步都选择当前的最优解，然后已期望得到全局最优解。贪心算法的适用场景是每次选择是没有状态的，也就是不会对后面的步骤产生影响。二 贪心算法举例同样用老师课件中的两个例子：背包问题：假如我们有一个可以装100kg物品的背包
转载
2023-12-12 17:33:54
119阅读
目录贪心算法概念经典问题:部分背包时间复杂度优缺点适用场景 贪心算法概念贪婪算法（Greedy）的定义： 在每一步选中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望结果是全局最优的算法。贪婪算法：当下做局部最优判断，不能回退 （能回退的是回溯，最优+回退是动态规划）由于贪心算法的高效性以及所求得答
转载
2024-01-01 16:33:42
96阅读
目录贪心算法的基础知识分糖果 (LeetCode 455)摇摆序列(LeetCode 376)移除K个数字(LeetCode 402)跳跃游戏1 (LeetCode 55)跳跃游戏2 (LeetCode 45)射击气球(LeetCode 452)1. 贪心算法的基础知识贪心算法就是每次都贪心地选择当前最好的那个(局部最优解)，不去考虑以后的情况，而且选择了就不能够“反悔”了，如果原问题满足贪心选择
转载
2024-05-29 11:21:42
57阅读
Prim与Dijistra算法有异曲同工之妙，只不过Dijistra是求最短路径，每次添加到集合中的是到固定起始点的最短距离，而Prim是求最小生成树，是整个图所有权重的最小和，每次添加到集合中的是到整个集合最短距离的点。Prim算法具体如下所示：1 #include <iostream>
2
3 using namespace std;
4
5 #define INF 1
转载
2023-06-21 22:21:11
105阅读
