贪心算法 总结

最新推荐文章于 2025-05-21 01:00:00 发布
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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。从局部考虑问题 得到局部最优。
A题时应选择正确的贪心标准，遇到长题 麻烦题时 要刨根问底，化简题意，把问题层层拨开，找到问题根源。
贪心算法-钓鱼问题
zjsru_Beginner的博客
08-29 2104
题目：约翰有h（1≤h≤16）个小时的时间，在该地区有n（2≤n≤25）个湖，这些湖刚好分布在一条路线上，该路线是单向的。约翰从湖1出发，他可以在任一个湖结束钓鱼。但他只能从一个湖到达另一个与之相邻的湖，而且不必每个湖都停留。已知在最初5分钟，湖i预计钓到鱼的数量为fi（fi≥0）。以后每隔5分钟，预计钓到鱼的数量将以常数di（di≥0）递减。如果某个时段预计钓到鱼的数量小于或等于di，那么在下一时段将钓不到鱼。为简单起见，假设没有其它的钓鱼者影响约翰的钓鱼数量。问题分析：在钓鱼的过程中，访问鱼塘的顺序是单
挑战程序设计竞赛笔记-贪心算法
weixin_38774779的博客
05-08 335
2.2 贪心算法 贪心算法的精髓在于，遵循某种规则，不断地选取当前最优解。 硬币问题 假设有 1 元，5元，10元，50元，100元，500元的硬币C1，C5，C10，C50，C500枚，现在需要凑出 A 元 问如何组合才能使硬币的数量最少？ 这道题给人的印象就是，为了使得硬币数目最少，尽可能使用面值大的硬币。这种策略就是计算过程中的规则。尽可能使用最大面值，就是当前最优解。 所以，使用每个硬币...
详解贪心算法的几个经典问题
weixin_44602007的博客
03-28 2726
详解贪心算法的几个经典问题 ...
贪心算法总结
ML_ACM的博客
04-04 789
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。        贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状
POJ 1042 钓鱼问题 贪心枚举及动态规划
Coding for Dreams
12-14 6009
<br /> <br />题意描述：<br />john现有h个小时的空闲时间，他打算去钓鱼。john钓鱼的地方共有n个湖，所有的湖沿着一条单向路顺序排列（john每在一个湖钓完鱼后，他只能走到下一个湖继续钓）， john必须从1号湖开始钓起，但是他可以在任何一个湖结束他此次钓鱼的行程。john在每个湖中每5分钟钓的鱼数（此题中以5分钟作为单位时间），随时间的增长而线性递减。而每个湖中头5分钟可以钓到的鱼数以及每个湖中相邻5分钟钓鱼数的减少量，input中均会给出。并且John从任意一个湖走到它下一个湖的时
贪心算法（Greedy Algorithm）分析
码路编
03-19 8711
根据《算法的乐趣》阅读总结：贪心算法每一步选择完后，局部最优解就确定了，不再进行回溯处理，也就是说，每一个步骤的局部最优解确定以后，就不再修改了，知道算法结束。因为不在进行回溯处理贪心算法只在很少的情况下可以得到最优解，比如最短路径问题，图的最小生成树问题贪心算法的基本设计思想有三个步骤： 建立对问题精确描述的数学模型，包括定义最优解模型； 将问题分解为一系列子问题，同时定义子问题的最优解结构； 应
贪心算法类典型题目的常规思路—Leetcode-thinking_record06
恋蛩音的博客
03-07 525
贪心法精髓：只要保证当前环节结果是最优的，那么就能保证整个过程都是最优的！
贪心算法之钓鱼
xutian_curry的博客
04-17 2575
枚举在第i个湖结束钓鱼，那么花在路上的时间确定。贪心策略是每次在鱼剩余最多的地方钓鱼，如果有多个湖，则取编号最小的出列，更新再入列#include &lt;iostream&gt; #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;memory.h&gt; #include &lt;memory&gt; #include &lt;math.h&gt; #include &...
鱼塘钓鱼 贪心算法
就很有趣的博客
04-18 2892
问题描述 约翰有h（1≤h≤16）个小时的时间，在该地区有n（2≤n≤25）个湖，这些湖刚好分布在一条路线上，该路线是单向的。约翰从湖1出发，他可以在任一个湖结束钓鱼。但他只能从一个湖到达另一个与之相邻的湖，而且不必每个湖都停留。 已知在最初5分钟，湖i预计钓到鱼的数量为fi（fi≥0）。以后每隔5分钟，预计钓到鱼的数量将以常数di（di≥0）递减。如果某个时段预计钓到鱼的数量小于或等于di，那么...
第1部分 基础算法(提高篇)--第1章 贪心算法1431：钓鱼
zqhf123的博客
06-03 1263
1431：钓鱼 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 936 通过数: 444 【题目描述】 在一条水平路边，有 n 个钓鱼湖，从左到右编号为 1,2,…,n。佳佳有 H 个小时的空余时间，他希望利用这个时间钓到更多的鱼。他从 1 出发，向右走，有选择的在一些湖边停留一定的时间（是 5 分钟的倍数）钓鱼。最后在某一个湖边结束钓鱼。佳佳从第 i 个湖到第 i+1 个湖需要走 5×Ti分钟路，还测出在第 i 个湖停留，第一个 5 分钟可以钓到 Fi​​ 条鱼
五种常见算法之贪心算法
yy568087202的博客
04-09 497
[align=center][size=medium][color=red]贪心算法[/color][/size][/align] [color=red]贪心算法：[/color]贪心算法总是做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。 [color=red]贪心算法基本思路：[/color]从问题的某一个初始解出发逐步逼...
【算法篇】清晰易懂掌握贪心算法
最新发布
weixin_43236925的博客
05-21 886
贪心算法是一种通过每一步选择当前最优解来逐步构建全局最优解的算法思想。其核心在于局部最优选择，适用于满足贪心选择性质和最优子结构的问题。贪心算法在生活中的应用广泛，如找零钱时优先使用大面额硬币。然而，并非所有问题都适合贪心算法，某些情况下可能导致错误结果，需结合动态规划等其他方法。经典案例如活动选择问题，通过每次选择结束时间最早的活动，最大化活动数量。贪心算法的优点在于简单高效，但缺点是无法保证所有问题的最优解。总结来说，贪心算法适用于局部最优能导向全局最优的问题，是解决复杂问题的巧妙思路。
真正了解贪心算法，这是一篇精华入门总结...
算法channel
09-14 341
贪心算法英语：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，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题...
钓鱼问题（贪心算法练习题，不做题干说明）
qq_40251838的博客
05-14 1405
#include "stdio.h" #include"malloc.h" int main(){ int n; scanf("%d",&n); while(n!=0){ int h; int *f,*d,*t,*f1,*f2,*f3; scanf("%d",&h); f=(int *)malloc(sizeof(int)*n); f1=(int *)m...
贪心算法之钓鱼问题（python实现）
weixin_42440345的博客
11-19 1345
解题心得： 1、所有池在一条直线上，不走回头路 2、任意池都可以作为结束位置，减掉路途中消耗的时间，问题可化简 #!/usr/bin/env python import sys def getMaxpool(pool): maxpool = index = 0 poolen = len(pool) for i in range(poolen): ...
简单理解贪心算法
little_newBee的博客
02-28 988
最近简单研究了下贪心算法，本人小白，数学不过关，因此对于算法这块始终不是很好的理解。这里仅提供一下自己的拙见。 它和动态规划也就是DP还是挺像的，以至于有时候会搞不懂，下面先说一下它的两个要素： 1. 具有最优子结构 2. 贪心选择性 第一点是贪心和DP都有的特点，重点在于第二点贪心的选择性。 我理解就是使用了贪心的思想是否会得到最优解。 我们知道典型的DP场景...
贪心算法的基本思想_贪婪算法
热门推荐
weixin_39630762的博客
11-23 1万+
1基本思想定义贪婪算法又叫贪心算法，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，只与当前状态有关。所以对所采用的贪心策略一...
贪心算法总结心得
05-13
### 贪心算法的核心思想 贪心算法是一种通过逐步做出局部最优的选择来解决问题的方法，其目标是在每一步都选择当前情况下最好的选项，从而期望最终得到全局最优解[^2]。然而需要注意的是，这种策略并不总是能够保证获得真正的全局最优解，因此在应用时需谨慎验证。 #### 局部最优与整体最优的关系 贪心算法的关键在于如何定义“局部最优”。例如，在找零钱问题中，优先使用面额较大的钞票可以减少所需钞票的数量，这是一种直观的局部最优策略[^2]。但是并非所有问题都能如此简单地解决；某些复杂场景下可能需要更深入的理解才能正确设计出有效的贪心规则。 #### 学习过程中的挑战与成长 对于初学者而言，掌握贪心算法可能会遇到一定困难。正如一位学习者所描述，“刚开始都不怎么会做”，这表明初次接触此类方法时常感到困惑甚至无从下手[^1]。面对这些问题，可以通过观看在线教程、查阅参考资料以及与其他同学交流等方式逐渐积累经验并形成自己的思考模式。“慢慢地才对贪心算法有了一些规律上的总结”，说明持续的努力加上实践是非常重要的环节之一[^1]。 以下是基于C++实现的一个典型例子——跳跃游戏(Jump Game)，它展示了如何利用贪心思路高效求解特定类型的问题： ```cpp #include <iostream> using namespace std; int canJump(int* nums, int size){ int lastPos = size - 1; for (int i = size - 1; i >= 0; --i){ if (i + nums[i] >= lastPos){ lastPos = i; } } return lastPos == 0 ? 1 : 0; } int main(){ int a[] = {2,3,1,1,4}; cout << canJump(a,sizeof(a)/sizeof(*a))<< endl; } ``` 此程序片段实现了这样一个功能：给定一系列非负整数表示每个位置的最大跳远距离，请判断是否可以从第一个位置出发到达最后一个位置。这里采用逆向思维的方式，不断更新最远可达到的位置直到起点为止[^3]。 ### 结论 综上所述，虽然贪心算法看似简单易懂，但在实际运用过程中仍需仔细考量各种因素以确保解决方案的有效性和准确性。随着不断的练习和探索，人们不仅可以提升对该技术的认识水平，而且还能培养良好的编程习惯和技术素养。
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