最优分解问题贪心求解

【C++】贪心算法 贪心算法(Greedy Algorithm)是一种基于贪心策略的算法,它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,以希望最终得到全局最优解。贪心算法通常适用于满足最优子结构性质的问题,即问题的最优解可以通过其子问题的最优解来构造。它首先对硬币进行从大到小的排序,然后根据贪心策略依次选择面额最大的硬币,并计算所需硬币的数量。最后,返回所需硬币的向量。因此,在使用贪心算法时需要仔细分析问题的性质和约束条件,确保贪心策略的正确性。贪心算法的关键在于贪心策略的选择,即在每一步如何选择当前的最优解。 阅读详情

问题描述

设m是一个正整数,现在要求将n分解为若干个互不相同的自然数的和,且使得这些自然数的乘积最大。
注意:这个问题不同于剪绳子问题,因为剪绳子问题可以使得每一段重复相等,而此问题必须使得划分出来的每一个数都互斥。

算法设计

对于给定的正整数m,要求计算最优分解方案

数据输入

输入只有1行,表示整数m

输入样例1:

10

输入样例2:

100

数据输出

输出有两行
第一行表示整数m划分的各个自然数,每个数之间有一个空格,划分的数按照升序排列。
第二行表示这个最大的乘积。
输出样例1:

2 3 5
30

输出样例2:

2 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
21794572800

思路

贪心算法。如果a+b=n,则|a-b|越小,那么ab越大,如老师所讲,可以将n分解成从2开始的连续自然数的和。
例如:输入n=10,则可以分解为 2、3、4,还剩下1不够5,把这个1倒着加,4 -> 5。
所以,最终分解为2,3,5,结果为2
3*5=30。

证明见贪心算法-最优分解

代码

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
int a[101];//用来存入划分的每个数
/*
贪心算法。如果a+b=n,则|a-b|越小,那么a*b越大,如老师所讲,可以将n分解成从2开始的连续自然数的和。
例如:输入n=10,则可以分解为 2、3、4,还剩下1不够5,把这个1倒着加,4 -> 5。
所以,最终分解为2,3,5,结果为2*3*5=30。
*/
int main()
{
    int m;
    cin>>m;//输入待划分的整数
    a[1]=2;//使得互斥和乘积最大,a[1]=2,
    m=m-2;
    int i;
    //往后的数依次递增直到不满足条件为止
    for(i=1;m>=a[i]+1;i++){
        a[i+1]=a[i]+1;
        m=m-a[i+1];
    }
    int n=i;//一共有n个数
    //将剩余的不能划分成的数m依次从后往前分配给每一个数,一次分配一个1
    //从后往前均匀分配
    while(m!=0){
       a[i]++;//对a[i]分配一个1
       m--;//剩下未分完的数减去1
       //一共有n个数,标号为1-n,步长为n
       //每次向前偏移距离1,offset=-1
       //初始标号start=1,末尾标号end=n
       //i=(i-start+offset)%n+start;
       i=(i-1-1+n)%n+1;//i在(1-n)中循环向前移动一个距离
    }
    //p用来存放最大乘积
    long long p=1;
    //输出最后划分出来的n个数
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cout<<a[i]<<" ";
        p=p*a[i];
    }
    cout<<endl<<p;//输出最大乘积
}
算法总结系列(二):贪心法、分治法 算法2——贪心法、分治法贪心法币种统计问题分治法 贪心法 关键词:局部最优、近似 算法描述: 1)定义初始点 2)从初始点出发,找当前点局部最优解 3)以局部最优解为初始点,找新的局部最优解 4)重复步骤(3),直到获得满足要求的解 这里我们先不讲贪心法的使用条件,放到后面讲。 下面先举一个例子——币种统计问题,来描述基础的贪心法流程 币种统计问题 问题描述: 单位给员工发工资,为了保证取款的张数最少,取工资前要统计出所有职工的工资所需各种币值(100,50,20, 10, 5, 2, 1共7种)的张数。 阅读详情

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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")

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