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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上次写的0-1背包问题解决方法是动态规划，其实有的人一看到0-1背包问题时第一反应就是使用贪心法来解决问题。但是贪心法求的结果并不一定就是最优解，举个例子： 用word画的，质量不是很好，凑合着看吧先。。。 可以看出来，贪心法先放最大的最后却不一定得到最大的价值。所以用贪心法解决0-1问题是不靠普的。说着说着就有点离题了~\(≧▽≦)/~
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2023-11-14 21:12:16
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过河问题时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB难度：5描述在漆黑的夜里，N位旅行者来到了一座狭窄而且没有护栏的桥边。如果不借助手电筒的话，大家是无论如何也不敢过桥去的。不幸的是，N个人一共只带了一只手电筒，而桥窄得只够让两个人同时过。如果各自单独过桥的话，N人所需要的时间已知；而如果两人同时过桥，所需要的时间就是走得比较慢的那个人单独行动时所需的时间。问...
原创
2023-02-09 09:02:21
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在解决“贪心背包问题”时，Java程序员常常会面临许多挑战。贪心算法是一种算法设计理念，常用于求解最优化问题。在背包问题中，给定的条件是每种物品有特定的重量和价值，我们需在一定的承重范围内选择物品，使得所选物品的总价值最大。现在，让我们详细探讨一下如何使用Java解决贪心背包问题。
### 问题背景
在实际业务中，贪心背包问题的应用层出不穷，比如物流运输、库存管理等。为了提高资源利用率，企业往
# 贪心法与背包问题的探索
## 一、背景介绍
背包问题是一类经典的优化问题，常见于物流、资源分配等多个领域。其中，“0-1背包问题”尤其受到关注，因为它要求在给定的重量限制下，选择不同的物品以达到最大总价值。贪心法是一种常用的求解策略，尽管不一定能够找到最优解，但在某些特定情况下，它的效率和实用性不可小觑。
## 二、贪心法的基本思想
贪心算法的核心思想是建立在局部最优解的基础之上，通过
# 硬币找钱问题 贪心算法的实现（Java）
## 简介
在日常生活中，我们经常需要进行货币的找零操作。硬币找钱问题是一个经典的计算机算法问题，也是贪心算法的应用之一。本文将介绍如何使用贪心算法来解决硬币找钱问题，并通过Java代码来实现。
## 硬币找钱问题的流程
下面是硬币找钱问题的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[输入总金额和硬币面额] -->
原创
2023-08-16 06:24:10
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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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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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/** * function：贪心算法 * author:gubojun * time:2013-1-21 * 装箱问题：设有编号为0,1,···,n-1的n种物品，体积分别为v0,v1,···,vn-1。 将这n种物品装的容量为V的若干箱子里。约定这n种物品的体积均 不超过V，即对于0<=i<n，有0<vi<V。不同的装箱方案所需要的箱
原创
2023-08-21 16:42:18
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用贪心选择策略解会场安排问题。贪心算法重要的两个性质：贪心选择性质和最优子结构性质。1、 问题的贪心选择性质证明：首先将会场安排问题数学化，设有n个活动的集合 e= { 1 ，2 ，…，n }，每个活动 i 都有一个要求使用该会场的起始时问si 和一个结束时问fi 。即k是所需
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2023-12-29 19:00:07
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题目描述：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，其价值为pi，背包的容量为M。应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?读题可获得的信息物品数量：n
背包容量：m
物品的价值：pi
物品的重量：wi
思路分析：如果要使装入的背包中的物品总价值最大，那么就需要同时考虑，物品的价值和重量，这里我们用pi/wi得到一个比值（这里使用），如果这个比值越大那么装入背包的收益就会越大快排
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2024-05-17 08:03:25
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硬币贪心问题1.平均消耗硬币数这里costcostcost函数定义了 对[0,L−1][0,L-1][0,L−1] 进行找零的硬币数的平均值。目的是比较eie_iei集合的效率。可以从Figure 1 中看出，如果美国采用18 代替 10 效率大概能提高17%。2.如何判断贪心是否为最优解时间复杂度：3.cost(L;D)的上下界这里证明有点难懂，所以只给结论了。上界是：下界是：4.关于找贪心不是最优解的反例的算法可以看下我的参考文章的第二篇，复杂度是O(n3)O(
原创
2022-03-23 09:53:27
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滑雪问题（贪心）滑雪问题的是POJ1088，方法有贪心、二维dp求最长下降子序列、记忆化搜索我开始疑惑疑惑一点，
原创
2022-09-13 15:21:02
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过河问题时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：5描述在漆黑的夜里，N位旅行者来到了一座狭窄而且没有护栏的桥边。如果不借助手电筒的话，大家是无论如何也不敢过桥去的。不幸的是，N个人一共只带了一只手电筒，而桥窄得只够让两个人同时过。如果各自单独过桥的话，N人所需要的时间已知；而...
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2015-07-31 11:07:00
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2评论
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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一、贪心算法的基本思想 在求解过程中，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。 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。如果一个问题可以同时用几种方法解决，贪心算法应该是最好的选择之一。二、贪心算法的基本要素
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2023-11-20 11:34:26
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贪心算法是一种自顶向下的算法思想，它通过局部最优的选择来实现全局最优的解决方案。贪心算法的底层逻辑和代码实现如下：确定问题的贪心策略：贪心策略是指在每个阶段选择最优解，从而实现全局最优解。将问题转换为贪心算法可解决的形式：将问题描述转化为一组数据，对这组数据进行排序。根据贪心策略进行选择：在每个阶段选择最优的解决方案，并将其添加到问题解决方案中。然后将问题转换为较小的子问题进行解决。重复步骤3，直
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2024-04-10 09:21:55
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# 背包问题及其贪心算法的Java实现详解
背包问题是经典的组合优化问题，其目标是在给定的容量限制内，选择适当的物品以最大化总价值。该问题在许多实际场景中都有广泛的应用，如货物装载、资源分配等。随着时间的发展，该问题逐渐演变出多种解决方案，其中贪心算法因其简单高效而受到关注。本文将深入探讨背包问题的贪心算法在Java中的实现过程。
## 背景描述
背包问题的由来可以追溯到20世纪，如今已成为
在解决背包问题（Knapsack Problem）时，贪心法是一种高效的策略。背包问题主要是在给定一系列物品及其重量和价值的情况下，如何在不超过背包承载量的条件下选择物品，使得这些物品的总价值尽可能高。接下来，我将详细记录解决“java贪心法实现背包问题”的整个过程，这其中将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景与案例分析，确保所有内容逻辑清晰、层层递进。
## 背景描述
时间回
