godaa的博客

分支限界法一、基本思路与回溯法一样，分支限界法也是在问题的解空间树上搜索问题的解的一种算法。二、分支限界法与回溯法的区别两者很类似，很容易混淆，但有如下显著的区别可区分两者：1、求解目标不同回溯法的求解目标一般是找出解空间树中满足条件的所有解。分支限界法则是尽快找出满足约束条件的一个解，或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。2、搜索方式不同回溯法——>深度优先 (DFS) 遍历结点搜索解空间树。分支限界法——>广度优先 （BFS) 或最小耗费 (Least Co

定义： 问题的解决方案定义为一个 n 元组：(x1, x2, …, xn)，其中 xi 取自有限集 Si。 一般来说，我们需要：a. 找到最大化（或最小化）特定目标函数 P(x1, x2, …, xn) 的向量。b. 找到满足特定标准函数 P(x1, x2, …, xn) 的（或所有）向量。约束(Constraints)：显式约束： 约束每个分量 xi 的值；所有满足显式约束的元组构成一个可能的解空间。隐式约束： 组件间约束；隐式约束识别那些在解空间中满足标准函数的约束。8-Queen prob

Single-source shortest paths（单源最短路径）Problem：From a given source vertex s∈V, find the shortest-path weightδ(s,v) for all v∈V. If all edge weight w(u,v) are nonnegative(无负权值边), all shortest-path weights must exist.Dijkstra algorithm（Greedy)Maintain a se

首段： There is no denying that the specific issue of sth(谈论的事务) has become controversial. However, in spite of those who are against/for …(原文观点),I strongly object to the idea that …(自己的观点）中间段1: Those who hold negative/positive attitude towards …(谈论的事务),beli

贪心算法的基本思想： 贪心总是作出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。贪心算法的基本要素：1.贪心选择性质： 所谓贪心选择性质是指求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是与dp的主要区别。a. dp通常以自下而上的方式解各种子问题，而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。b. 对于一个具体问

动态规划的一般求解步骤：1.表征最优解的结构(确定是否具有最优子结构)2.递归定义最优解的值（找出问题最优解与子问题最优解的递归关系，并给出递归式)3.以自下而上的方式计算解的值(利用递归关系转化为非递归的算法)4.使用计算的信息构建最优解(1)Assembly lines（装配线调度问题）Problem description：n stations on each line: S1,1…S1,n and S2,1…S2,n .（有两个并排的调度线路）ai, j : time requi