贪心法

最新推荐文章于 2025-05-21 01:00:00 发布
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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最好或最优的算法。本文将探讨贪心算法的基本思想，常见问题类型，以及它与动态规划的区别。通过对经典案例的分析，帮助读者深入理解贪心算法的运用和局限性。

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贪心算法的计算过程是一个多步的判断过程。每一步的判断都是根据某种“短视”的策略（就是只看眼前）进行活动选择，选择的时候注意满足相容性条件。

 

一、贪心法的特点

（1）适合解决组合优化问题。

（2）求解的过程是一个多步判断的过程，最终的判断序列对应着问题的最优解。

（3）在每步判
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贪心策略的特点与应用
fisher_jiang的专栏
07-25 6126
 一、 贪心策略的定义　　【定义1】 贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值(或较优解)的一种解题方法。　　其实，从"贪心策略"一词我们便可以看出，贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而许多问题自身的特性决定了该题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。 二、贪心算法的特点
基于贪心法求解单源最短路径问题.docx
06-03
"基于贪心法求解单源最短路径问题" 本资源是关于基于贪心法求解单源最短路径问题的实验报告，包括实验内容、算法设计、算法描述、算法正确性证明、算法分析、算法实现与测试等部分。 实验目的：理解贪心法的核心...
贪心算法的特性
牛牛码特的博客
07-09 2174
贪心算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性： 1、有一个以最优方式来解决的问题。为了构造问题的解决方案，有一个候选的对象的集合：比如不同面值的硬币。 2、随着算法的进行，将积累起其他两个集合：一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象，另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。 3、有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。 4、还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样，此时不考虑解决
贪婪算法的特点
weixin_30817749的博客
03-25 1193
①不能保证最后的解释最优的 ②不能用来求最大或最小解问题 ③只能求满足某些约束条件的可行解的范围 【ACM小白成长撸】--贪婪法解硬币找零问题 question:假设有一种货币，它有面值为1分、2分、5分和1角的硬币，最少需要多少个硬币来找出K分钱的零钱。按照贪婪法的思想，需要不断地使用面值最大的硬币。如果找零的值小于最大的硬币值，则尝试第二大的硬币，依次类推。 /*程序的版权和版本声明部分： *...
【算法篇】清晰易懂掌握贪心算法
最新发布
weixin_43236925的博客
05-21 764
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。
10. 贪心算法的实现与特性
org_hjh的博客
07-14 1416
贪心算法 贪心算法 Greedy 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（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。 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。 - 贪心：当下做局部最优判断 - 回溯：能够回退 - 动态规划：最优判断 + 回退 经常有同学会思考，每次我当下选择最好的，会不会全局就是最优的，以及我们中文有很多成语，就来解释这样的情况。比方说：只顾眼前，
贪心策略的特点与在信息学竞赛中的应用
linyq@BambooFan ~
02-20 1838
【关键字】 贪心策略 特点 理论基础 应用　　【摘要】　　本文着重探讨的是贪心策略的数学模型、理论基础（"矩形胚"结构）和贪心策略的特点。（贪心选择性质和局部最优解）介绍了3种体现"贪心"思想的图形算法：Dijkstra算法、Prim算法和Kruskal算法，并着重给出了近几年来在各级各类程序设计竞赛中出现的一些题目。 　　【正文】 　　一、 引 论　　信息，人类社会发展的重要标志。人类对
用贪心法解决TSP问题
07-12
**贪心法与TSP问题详解** TSP（旅行商问题）是运筹学和图论中的一个经典问题，全称为“Travelling Salesman Problem”。在这个问题中，一名旅行商需要访问n个城市，每个城市只访问一次，并在完成所有访问后返回起始...
图着色问题 贪心法-C语言
08-07
贪心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全局最好或最优的算法策略。在解决图着色问题时，贪心算法通常按照“尽可能使用最少的颜色”的原则进行操作。 在...
TSP最近邻点 贪心法——C语言代码
05-23
【标题】"TSP最近邻点 贪心法——C语言代码"涉及的是图论中的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的一个简化策略：最近邻点贪心算法。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到访问每个城市一次并...
埃及分数 贪心法——C语言代码r
05-23
【标题】：“埃及分数 贪心法——C语言代码” 在编程领域，尤其是在算法设计中，贪心法是一种常用的技术策略。贪心法的基本思想是，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...
贪心法概述
wmy01234的博客
05-09 5342
一、贪心法概述 1、贪心算法是一个分阶段决策过程， 在每个局部阶段，贪心法都做出一个当前最优的局部决策，并期望通过每次所做的局部最优决策产生一个全局最优解。 2、贪心法的基本思路是在对问题求解时总是做出在当前看来是最好的选择，也就是说贪心法不从整体最优上加以考虑，所做出的仅是在某种意义上的局部最优选择。这种局部最优选择并不总能获得全局最优解（Optimal Solution），但通常能获得近似最优解。 ...
贪心算法——算法总结（一）
IT小白
05-27 683
贪心算法在几个基本算法里面算是相对简单的算法了，思路也是非常简单的，每一步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。基本思路就是从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。 对于这个比较简单的算法，我们就先了解一下他的利弊吧，利当然就是...
贪心算法的详解
在路上...
05-11 2636
一、 贪心策略的定义【定义1】 贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值(或较优解)的一种解题方法。　　其实，从"贪心策略"一词我们便可以看出，贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而许多问题自身的特性决定了该题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。 二、贪心算法的特点　　通过上文的介绍，可能有人会问：贪心算法有什么样的特点呢？我认为，适用于贪心算法解决的问题应具有以下2个特点：1、贪心选择性质：　
贪心算法
贝勒里恩的博客
09-09 1074
《算法导论》：一个贪心算法总是做出当前最好的选择，也就是说，它期望通过局部最优选择从而得到全局最优的解决方案 一、贪心算法简介 我们经常会听到这些话：“人要活在当下”、“看清楚眼前”，贪心算法正式这样做的。从问题的初始解开始，一步步做出当前最好的选择，逐步逼近问题的目标，尽可能地得到最优解，即使达不到最优解，也可以得到最优解的近似解。 贪心算法：在解决问题的策略上“目光短浅”，只根据当前已有的信息就做出选择，而且一旦做出选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心算法并不是从整体最优考虑，.
贪心算法学习总结
qq_45982657的博客
11-14 1842
目录 前言 贪心算法是大家十分熟悉的算法，字如其名，贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。贪心算法特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。近两周我们学习了贪心的算法，现在让我们来看一下贪心算法的相关知识点。 一、贪心算法的基本特性 1、贪心选择性质 一个问题的整体最优解可通过一系列局部的最优解的选择达到，并且每次的选择可以依赖以前作出的选择，但不依赖于后面要作出的选择.
【算法学习笔记】贪心算法
weixin_47154327的博客
06-29 6223
一、贪心算法 1. 贪心算法的特点是： -分阶段逐步构建解决方案。 -在每一次选择中，总是做出当前看来最好的选择 -不考虑已经做出选择，也不在后期修改它们。 -需要定的一个目标或最优解。 优势：高效，易于设计，易于实施 缺点：可能无法达到最佳解决方案，可能找不到解决方案，即使它存在，如果无法证明最优性，这是一种不完美的方法。 2. 贪心算法的步骤和要求： - 设计一份候选名单以形成解决方案。 - 确定已使用的候选名单。 - 设计一个解决方案函数来知道一组候选何时是问题的解决方案 - 设计可行性
贪心法解决文件归并问题
"本文主要探讨了文件归并的算法设计，特别是如何利用贪心法找到比较次数最少的归并次序。贪心法是一种解决问题的策略，它在每一步选择中都采取局部最优解，期望整体能得到全局最优解。文章通过实例展示了如何应用...
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