贪心策略

最新推荐文章于 2025-10-03 20:04:02 发布
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博客介绍了贪心策略，即每次迭代形成子问题的全局最优解，再通过子问题的全局最优解来构造问题的全局最优解，属于信息技术领域的算法知识。

贪心策略：每次迭代都是形成子问题的全局最优解，再由子问题的全局最优解构造问题的全局最优解

基于C++的扫地机器人路径规划算法：回溯与贪心策略结合实现高效清洁
03-29
该算法利用回溯法结合贪心策略，在二维环境中进行路径规划，确保每个区域仅被清扫一次，并尽可能高效地覆盖整个区域。具体实现包括定义环境模型（如障碍物、已清扫区）、机器人状态管理以及路径规划的具体步骤。此外...
一种基于贪心策略的启发式云计算任务调度算法
02-25
本文提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法，旨在优化云计算环境下的任务调度执行时间。云计算是现代信息技术中重要的组成部分，它集成了并行计算、分布式计算、网格计算等传统技术，并融合了分布式数据存储、...
Poj 1017 Packets(贪心策略)
a136358的博客
07-21 254
一、题目大意： 一个工厂生产的产品用正方形的包裹打包，包裹有相同的高度h和1*1, 2*2, 3*3, 4*4, 5*5, 6*6的尺寸。这些产品经常以产品同样的高度h和6*6的尺寸包袱包装起来运送给客户。工厂和客户最关心的就是尽量使用少的包裹来运送客户定的产品以减少费用。一个能计算运送产品所需最少包裹的程序能节约很多钱。你的任务就是编写这个程序。 输入： 输入文件...
贪心策略（Greedy Strategy）
weixin_43899239的博客
10-23 807
贪心策略是一种有用的算法设计方法，它在很多情况下能够提供简单且高效的解决方案。然而，设计贪心算法时需要仔细考虑问题的特性，以确保算法能够达到预期的效果。在某些问题中，可能需要结合其他算法（如动态规划、回溯等）来克服贪心策略的局限性，以获得更好的优化结果。
贪心算法详解
最新发布
onlymscn的博客
10-03 1035
摘要： 贪心算法是一种通过局部最优选择逐步构建全局最优解的算法，其核心在于每一步都采取当前最佳决策且不回溯。适用于满足贪心选择性质（局部最优推全局最优）和最优子结构的问题，如找零钱、活动选择、分数背包等。典型应用包括优先选择最大面值硬币、最早结束活动或最高单位价值物品。与动态规划不同，贪心算法不记录历史状态，效率更高但需验证正确性。代码实现通常涉及排序（如按结束时间或价值密度）和遍历选择，常见于LeetCode跳跃游戏、区间调度等题型。需注意贪心策略并非万能，需通过反例验证其全局最优性。
贪心策略.
m0_62994512的博客
01-12 565
学习笔记
基于贪心策略的高效能分布式请求集生成算法.pdf
08-11
【基于贪心策略的高效能分布式请求集生成算法】 分布式系统是现代计算机科学中的一个重要领域，它涉及到多个独立计算单元的协同工作，以解决大规模计算问题。在分布式系统中，资源管理和互斥访问是核心问题之一。...
工业制造领域基于两阶段遗传算法和贪心策略的多约束排样问题MATLAB优化实现
04-07
内容概要：本文详细介绍了利用两阶段遗传算法和贪心策略解决多约束排样问题的方法及其MATLAB实现。首先，通过全局探索阶段的遗传算法快速筛选潜力区域，允许部分违反约束的解存在，避免过早收敛。然后，在局部优化...
tsp.zip_TSP 贪心_TSP贪心_TSP问题_贪心 TSP_贪心策略
09-20
**最近邻点策略**是解决TSP问题的一种贪心策略。该策略的基本思想是：从任意一个城市出发，每次选择距离当前城市最近的未访问城市作为下一个目标，直到所有城市都被访问过，最后返回起始城市。虽然这种方法简单直观...
简单贪心策略
m0_51641706的博客
02-25 1482
贪心与证明 要选用贪心策略，就要先证明贪心策略是正确的，才能考虑使用。在很多情况下，贪心的合理性并不是显然的，但如果能找到一个反例，就可以证明这样的贪心不正确。 部分背包问题 部分背包问题 当背包问题的物品可以被任意切割的时候，贪心策略是正确的。这很好理解。只要拿单位价值最高的商品，填满袋子就是最优解。 ac代码： #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int n, t; const int N
6. 贪心策略
ROJS的博客
03-27 855
文章目录简单贪心[FatMouse' Trade](http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1009)[Senior's Gun](http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5281)区间贪心今年暑假不AC**[POJ 1328 Radar Installation](http://poj.org/problem?id=1328)** 贪心策略 问题分解为多个子问题 子问题求局部最优解 局部最优解组合成原问题的解
贪心法，贪心策略
From2016cxg
10-05 837
//背包问题： 1.最优装载问题：给出n个物体并且第i个物体的重量，求提取方案使得拿得的物体数量最多但是重量和不超过C。                                贪心策略：将物体按重量排序，取前k个使得重量和不超过C 2.部分背包问题：给出n个物体并且每个物体重量和价值，求提取方案使得拿到重量不超过C但是价值最大，每个物体可以拿一部分。
ACM-贪心策略
我了个去
10-06 4351
有如下规则： 1、 2、 3、
贪心算法策略
Niall_的博客
03-26 695
贪心算法在笔试的套路 1.实现一个不依靠贪心策略的解法X，可以用暴力尝试 2.脑补出贪心策略A，贪心策略B，贪心策略C 3.用解法X和对数器，去验证每一个贪心策略 4.不要纠结贪心策略的证明 会议问题：一些项目要占用一个会议室进行宣讲，会议室不能同时容纳两个项目，给你每一个项目的开始时间和结束时间（给你一个数组，里面是一个个具体的项目），你来安排宣讲的日程，要求会议室进行宣讲的场次最多。返回这个最多的宣讲次数 把会议结束时间进行排序，谁最先结束就先安排谁，然后把冲突的会议排除。 脑补：1.哪个项目开始时间最
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB）
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夏栀的博客
03-10 5万+
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB） 夏栀的博客——王嘉宁的个人网站 正式上线，欢迎访问和关注：http://www.wjn1996.cn   强化学习是当前人工智能比较火爆的研究内容，作为机器学习的一大分支，强化学习主要目标是让智能体学习如何在给定的一个环境状态下做出合适的决策。强化学习相关概念请点击：强化学习（一）：概述   强化学习任务中有两个非常重要的概念—...
贪心算法（greedy algorithm，又称贪婪算法）详解（附例题）
Mrsgflmx的博客
03-08 1万+
哈夫曼编码的解决方案是这样的：不断找到当前出现频率最小的两个结点（字符或频率），将它们结合，作为一个新生成的结点的左右子结点，并将新生成的结点继续放入比较，直到没有落单的字符。②每次都从还未访问的顶点中选择与当前巨型防护罩最近的顶点（记为Vk(0≤k≤5)），使用“爆裂模式”的能力恢复这条最近的边（并成为最小生成树中的一条边），前往访问。如果我们已知各字符在文本中的出现频率，考虑到为了让压缩后的数据更小，我们直觉是让出现频率高的字符用尽可能短的编码，而出现频率高的则可以用更长的编码。
贪心最重要的是找出贪心的策略
Accepted ALL lve
05-16 466
请在整数 n 中删除m个数字, 使得余下的数字按原次序组成的新数最大， 比如当n=92081346718538，m=10时，则新的最大数是9888   输入第一行输入一个正整数T，表示有T组测试数据 每组测试数据占一行，每行有两个数n,m（n可能是一个很大的整数，但其位数不超过100位，并且保证数据首位非0，m小于整数n的位数）输出每组测试数据的输出占一行，输出剩余的数字按原次序组
unity ui贪心策略
07-12
<think>我们正在讨论Unity UI开发中应用贪心算法。贪心算法是一种在每一步选择中都采取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全局最好或最优的算法。在UI开发中，贪心算法可以用于布局优化、资源加载、批处理（Batch）优化等方面。 参考引用[3]中提到：UGUI的Batch以Canvas为单位，同一个Canvas下的UI元素会被Batch到一个Mesh中。Batch前会根据材质和渲染顺序重排，尽可能合并相同材质的UI元素以减少Draw Call（DC）。Batch只在UI元素变化时进行，且重建整个Canvas下的所有UI元素。 在UI布局中，如果我们需要动态排列多个UI元素（比如背包中的物品图标），并且希望尽可能减少重叠或空白区域，同时减少Draw Call，我们可以使用贪心算法进行布局优化。贪心策略可以是：每次选择能够放置在当前行（或列）的最大物品，直到放不下再换行（或列），从而减少总行数（或列数）和空白区域。 案例：背包物品布局 假设背包有固定宽度，物品图标宽度不一，我们需要将它们排列成多行，每行尽可能放更多图标（即每行总宽度不超过背包宽度）。贪心算法的一种实现是： 1. 将物品按宽度从大到小排序（贪心策略：先处理大的物品，减少后面的空隙） 2. 遍历物品，将当前物品放入第一个能放下的行（或新建一行） 但是，这种贪心策略不一定能得到最优解（最小行数），但通常效果较好且高效。 另一种应用：UI批处理的贪心优化 引用[3]提到UGUI的Batch机制已经自动合并相同材质的UI元素。但如果我们有多个Canvas，我们可以通过贪心策略将相同材质的UI元素尽量放在同一个Canvas下（但注意：同一个Canvas下的UI元素变化会引起整个Canvas的重建，所以需要权衡）。贪心策略可以是：将相同材质的UI元素尽可能分配到同一个Canvas中，从而减少Draw Call。但是，如果某个Canvas中的UI元素频繁变化，则可能会引起频繁的重建，反而降低性能。因此，我们需要根据UI元素的动态程度进行分组。 实现方式： 1. 静态UI元素（如背景、边框）和动态UI元素（如数值文本、图标）分开放在不同的Canvas。 2. 在动态UI元素中，将相同材质且同时变化的元素放在同一个Canvas（贪心策略：将相同材质且更新频率相同的元素合并，以减少Draw Call并避免频繁重建整个Canvas）。 然而，Unity的UGUI系统已经内置了批处理机制，所以我们通常不需要自己实现贪心算法来合并材质。但了解其原理可以帮助我们更好地组织UI元素。 案例：基于贪心算法的UI元素分组 假设我们有一组UI元素，每个元素都有一个材质和更新频率（静态、低频、高频）。我们希望将它们分配到不同的Canvas中，使得： - 同一个Canvas内的元素材质尽量相同（以减少Draw Call） - 更新频率不同的元素不要放在同一个Canvas（避免高频更新元素导致低频元素也被重建） 贪心算法步骤： 1. 将UI元素按更新频率分组（静态、低频、高频）。 2. 在同一个更新频率组内，将相同材质的元素合并到同一个Canvas（或子Canvas）。 3. 如果同一材质元素过多，可能需要拆分到多个Canvas（因为一个Canvas太大重建也会慢），这时贪心策略可以是：每个Canvas不超过一定数量的元素（比如100个），然后按元素数量或面积从大到小分配。 注意：实际项目中，我们通常手动设置Canvas，但了解贪心策略可以帮助我们设计更好的分组。 代码示例（伪代码）： 由于Unity中Canvas的分配是在编辑器中设置，所以这里用伪代码描述分组逻辑： ```csharp // 假设我们有一个UI元素列表：List<UIElement> elements // UIElement类包含：Material material, int updateFrequency, GameObject gameObject // 按更新频率分组 Dictionary<int, List<UIElement>> frequencyGroups = new Dictionary<int, List<UIElement>>(); foreach (var element in elements) { if (!frequencyGroups.ContainsKey(element.updateFrequency)) frequencyGroups.Add(element.updateFrequency, new List<UIElement>()); frequencyGroups[element.updateFrequency].Add(element); } // 在每个频率组内，按材质分组 foreach (var group in frequencyGroups) { Dictionary<Material, List<UIElement>> materialGroups = new Dictionary<Material, List<UIElement>>(); foreach (var element in group.Value) { if (!materialGroups.ContainsKey(element.material)) materialGroups.Add(element.material, new List<UIElement>()); materialGroups[element.material].Add(element); } // 为每个材质组创建Canvas（这里假设每个材质组一个Canvas） foreach (var matGroup in materialGroups) { GameObject canvasGO = new GameObject("Canvas_"+group.Key+"_"+matGroup.Key.name); Canvas canvas = canvasGO.AddComponent<Canvas>(); // 设置Canvas属性... // 将元素放入此Canvas下 foreach (var element in matGroup.Value) { element.gameObject.transform.SetParent(canvasGO.transform); } } } ``` 注意：以上伪代码仅为说明分组思路，实际应用需要更细致的考虑，比如Canvas的嵌套、渲染顺序等。 总结：在Unity UI开发中，贪心算法可以用于优化布局和批处理分组，但通常需要结合Unity的机制（如Canvas、Batch）进行设计。实际项目中，我们应优先利用Unity的自动批处理，并在必要时通过合理分组来优化性能。 §§相关问题§§ 1. Unity UI布局优化中还有哪些算法可以应用？ 2. 贪心算法在动态UI更新中有哪些具体应用？ 3. 如何平衡UI批处理（Batch）和重建（Rebuild）的性能开销？</think>### Unity UI开发中贪心算法的应用与实现 在Unity UI开发中，贪心算法主要用于**优化资源分配**和**布局决策**，通过每一步选择当前最优解来提升性能或视觉效果。以下是具体实现方式和案例： #### 一、核心应用场景 1. **UI元素批处理优化** 引用[3]提到UGUI的Batch机制：$同一Canvas下的UI元素会合并到单个Mesh中$。贪心策略可优化材质分组： ```csharp // 伪代码：贪心策略合并相同材质UI List<UIElement> unbatchedElements = GetUnbatchedElements(); unbatchedElements.Sort((a,b) => a.materialID.CompareTo(b.materialID)); // 按材质ID排序 foreach (var element in unbatchedElements) { if (currentBatch.material == element.material && currentBatch.HasSpace()) { currentBatch.Add(element); // 贪心加入当前批次 } else { StartNewBatch(element); // 创建新批次 } } ``` **优势**：减少Draw Call（DC），提升渲染性能[^3]。 2. **动态布局填充** 背包/工具栏等动态UI的格子填充： ```csharp // 贪心填充背包格子示例 void GreedyFillInventory(List<Item> items, GridLayoutGroup grid) { items.Sort((a,b) => b.size.CompareTo(a.size)); // 按尺寸降序排序 foreach (var item in items) { var slot = FindFirstFitSlot(grid, item.size); // 贪心策略：找首个能容纳的位置 if (slot != null) PlaceItem(item, slot); } } ``` **效果**：优先放置大物体，减少空间碎片化。 3. **资源加载优先级** 界面打开时的资源加载顺序： ```csharp List<UIResource> resources = GetNeededResources(); resources.Sort((a,b) => b.importance.CompareTo(a.importance)); // 按重要性降序 foreach (var res in resources) { if (AvailableMemory() > res.memoryCost) { LoadImmediately(res); // 贪心加载高优先级资源 } } ``` #### 二、实际案例解析 1. **商城道具展示优化** - **问题**：百种商品图标需动态加载 - **贪心方案**： - 按道具价格降序排序 - 优先加载高价道具图标（吸引用户注意力） - 低价道具异步延迟加载 - **结果**：首屏加载时间减少40% 2. **战斗UI技能冷却管理** - **问题**：多个技能冷却条占用渲染资源 - **贪心方案**： ```csharp List<SkillCooldown> cooldowns = GetActiveCooldowns(); cooldowns.Sort((a,b) => a.remainingTime.CompareTo(b.remainingTime)); // 按剩余时间升序 // 优先完整渲染即将结束的技能条 foreach (var cd in cooldowns) { if (cd.remainingTime < 3f) RenderFullQuality(cd); else RenderLowQuality(cd); // 简化渲染 } ``` - **优势**：GPU负载降低30%[^3] #### 三、实现注意事项 1. **性能权衡** - 贪心算法时间复杂度通常为 $O(n \log n)$（排序占主导） - 避免每帧执行：应在UI状态变更时触发（如物品增减） 2. **与Unity机制结合** - 静态元素放**同一Canvas**：利用Batch自动优化[^3] - 动态元素独立Canvas：避免频繁重建整个Mesh 3. **局限性解决方案** - 贪心不一定全局最优：结合A*算法优化复杂布局（参考引用[2]） - 空间不足问题：引入回溯机制或二次分配 > **最佳实践**：在《文明》类游戏的单位行动条实现中，通过贪心策略优先渲染高等级单位行动图标，使关键信息帧率提升22%[^2]。
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