实用算法实现-第 11 篇 贪心算法

贪心算法(Python实现) 贪心算法(Greedy Algorithme)含义: 在对问题求解时,总是作出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体上加以考虑,它所作出的仅仅是在某种意义上的局部最优解(是否是全局最优,需要证明)。 下面我们通过具体的问题去应用贪心算法。 最优装载问题 问题描述: 有一天海盗们截获了一艘装满各种各样古董的货船,每一件都价值连城,一旦打碎就是去了价值, 海盗船载重量为C,每件固定的重量... 阅读详情

11.1    Huffman编码

Huffman设计了一个可以用来构造一种称为Huffman编码的最优前缀码的贪心算法。

11.1.1   实例

PKU JudgeOnline, 1521, Entropy.

11.1.2   问题描述

给定一组ASCII码组成的字符串,求用Huffman编码该字符串所需的长度,及采用该编码带来的压缩比。

11.1.3   输入

AAAAABCD

THE_CAT_IN_THE_HAT

END

11.1.4   输出

6413 4.9

144 51 2.8

11.1.5   分析

采用贪心算法,使用最小堆就可以实现Huffman树的构建。为了便于计算每种字符对应的码的长度,用update()维护depth数组。如果需要求出每种字符对应的编码,只需要进一步增强update()函数即可。

注意:对于只有同一种字符的字符串要特殊处理。

11.1.6   程序

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
using namespace std;
#define maxNum     ('_' - 'A' + 1)
#define MAX        0x7F7F7F7F
struct node{
     int key;
     int pos;
};
nodeminHeap[maxNum];
int heapSize;
void minHeapify(int i)
{
     int l;
     int r;
     int min;
     node temp;
     l = i * 2;
     r = i * 2 + 1;
     min = i;
     if((l <=heapSize)&&
     (minHeap[l].key < minHeap[min].key)){
         min = l;
     }
     if((r <=heapSize)&&
     (minHeap[r].key < minHeap[min].key)){
         min = r;
     }
     if(min !=i)
     {
         temp = minHeap[min];
         minHeap[min] = minHeap[i];
         minHeap[i] = temp;
         minHeapify(min);
     }
}
void buildMinHeap()
{
     int i;
     for(i =heapSize / 2; i > 0; i--){
         minHeapify(i);
     }
}
nodeheapExtractMin()
{
     node min;
     if(heapSize< 1)
     {
         cout << "ERROR:no more" << endl;
     }
     min = minHeap[1];
     minHeap[1] = minHeap[heapSize];
     heapSize--;
     minHeapify(1);
     return min;
}
void heapIncreaseKey(int i, int key)
{
     node temp;
     if(key >minHeap[i].key)
     {
         cout << "ERROR:new key is smaller than current key" << endl;
     }
     minHeap[i].key = key;
     while(i> 1 && minHeap[i/2].key > minHeap[i].key)
     {
         temp = minHeap[i];
         minHeap[i] = minHeap[i/2];
         minHeap[i/2] = temp;
         i = i / 2;
     }
}
void minHeapInsert(node temp)
{
     heapSize++;
     minHeap[heapSize] = temp;
     minHeap[heapSize].key = MAX;
     heapIncreaseKey(heapSize, temp.key);
}
int f[maxNum + maxNum];
int huffmanLeft[maxNum + maxNum];
int huffmanRight[maxNum + maxNum];
int depth[maxNum];
int huffmanTop;
void update(int x)
{
     if(x <0)
     {
         return;
     }
     if(x <maxNum){
         depth[x]++;
         return;
     }
     update(huffmanLeft[x]);
     update(huffmanRight[x]);
}
int huffman()
{
     node x;
     node y;
     node z;
     huffmanTop = maxNum;
     while(heapSize> 1){
         x = heapExtractMin();
         y = heapExtractMin();
         z.pos = huffmanTop;
         huffmanLeft[z.pos] = x.pos;
         huffmanRight[z.pos] = y.pos;
         z.key = x.key + y.key;
         f[z.pos] = f[x.pos] + f[y.pos];
         minHeapInsert(z);
         update(x.pos);
         update(y.pos);
         huffmanTop++;
     }
     z = heapExtractMin();
     if(z.pos !=huffmanTop - 1)
     {
         int *a= (int *)0;
         *a = 0;
         printf("error\n");
     }
     returnz.pos;
}
int main()
{
     charstr[10000];
     int pos;
     int length;
     int sum;
     int i;
     int n;
     while(scanf("%s", str)){
         if(strcmp("END", str) == 0)
         {
              break;
         }
         memset(f, 0, sizeof(f));
         memset(minHeap, 0, sizeof(minHeap));
         length = strlen(str);
         n = 0;
         for(i =0; i < length; i++){
              pos = str[i] - 'A';
              if(f[pos]== 0)
              {
                   n++;
              }
              f[pos]++;
         }
         pos = 1;
         for(i =0; i < maxNum; i++){
              if(f[i]!= 0){
                   minHeap[pos].key = f[i];
                   minHeap[pos].pos = i;
                   pos++;
              }
         }
         if(n> 1){
              heapSize = n;
              buildMinHeap();
              memset(huffmanLeft, 0xff, sizeof(huffmanLeft));
              memset(huffmanRight, 0xff, sizeof(huffmanRight));
              memset(depth, 0, sizeof(depth));
              huffman();
              sum = 0;
              for(i= 0; i < maxNum; i++){
                   sum += depth[i] * f[i];
              }
         }else{
              sum = length;
         }
         length = length * 8;
         printf("%d%d %.1f\n", length, sum, (double)length/ sum);
     }
}

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算法导论-基于 C# 的贪心算法实现技术 贪心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,从而希望导致全局最优解的一类算法。贪心算法在解决一些特定问题上非常有效。本文介绍了如何使用C#实现几个经典的贪心算法,包括活动选择问题、背包问题和哈夫曼编码。本文介绍了如何在C#中实现贪心算法的几个经典应用,包括活动选择问题、背包问题和哈夫曼编码。通过贪心策略,可以在每一步选择当前最优解,从而希望获得全局最优解。这种方法在解决某些优化问题时非常有效。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python实现贪心算法

贪心算法(Greedy Algorithm)是一种在求解最优化问题时的常用算法。它的核心思想是在每一步选择中都选择当前状态下看似最优的选项,希望通过一系列的局部最优选择能够得到全局最优解。由于其简单性和高效性,贪心算法被广泛应用于各种领域,如图论、动态规划、优化问题等。然而,贪心算法并不总是能保证得到全局最优解。在某些问题中,贪心算法可能会因为只关注局部最优而错过全局最优解。因此,贪心算法通常用于那些能够通过局部最优来达到全局最优的特定问题。

闲人编程的博客 2028

贪心算法详细介绍(贪心算法与动态规划的区别)

贪心算法 当一个问题具有最优子结构性质时,可用动态规划法求解。有时会有更简单有效的算法。考察找硬币的例子。假设有4种硬币,它们的面值分别为二角五分、一角、五分和一分。现在要找给顾客六角三分钱。这时,自然地拿出2个二角五分的硬币、1个一角的硬币和3个一分的硬币交给顾客。这种找硬币方法与其他找法相比,拿出的硬币个数是最少的。**这里使用的找硬币算法为:首先选出一个面值不超过六角三分的最大硬币,即二角五分;然后从六角三分中减去三角五分,剩下三角八分;再选出一个面值不超过三角八分的最大硬币,即又一个二角五分,如此一

wangzhening的博客 8658

MATLAB初学者入门(11)—— 贪心算法

贪心算法是一种简单直观的算法设计方法,常用于解决需要做出一系列选择以达到最优解的问题。贪心算法的核心思想是每一步都选择当前看起来最好的选项,而不考虑大局。这种方法通常易于实现,但不总是能得到全局最优解。

贾贾的博客 2274

【贪心算法】贪心算法30题

【贪心算法】贪心算法30题

52Herzt的博客 3667

贪心算法讲解

一些贪心算法的练习题!

学代码的咸鱼的博客 4453

MATLAB实现贪心算法

在这里是为了实现:用贪心算法模拟出随机产生的20个点间的最短路径。 蚁群算法实现,有兴趣可以对比一下:MATLAB实现蚁群算法 代码: n = 20 ; %用于记录点数 x = zeros(1,n) ; %产生一个与经过点数相同的行向量 y = zeros(1,n) ;...

pwn_w 2万+

贪心算法(活动安排问题)——算法小白学习篇

本文写了贪心算法的整个实现,易于小白理解

m0_74849460的博客 1681

算法之贪心算法

在分析和求解某个问题时,在每一步的计算选择上都是最优的或者最好的,通过这种方式期望最终的计算的结果也是最优的。也就是说,算法通过先追求局部的最优解,从而寻求整体的最优解。贪心算法的基本步骤:1、首先定义问题,确定问题模型是不是适合使用贪心算法,即求解最值问题;2、将求极值的问题进行拆解,然后对拆解后的每一个子问题进行求解,试图获得当前子问题的局部最优解;3、所有子问题的局部最优解求解完成后,把这些局部最优解进行汇总合并,得到最终全局的最优解,那么这个最优解就是整个问题的最优解。概念性的算法描述可能大家都不太

qq_47897078的博客 1940
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