贪心算法

最新推荐文章于 2025-04-17 20:00:00 发布
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分类专栏： 算法
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本文介绍了解决HDU-2037问题的一种有效策略：首先将所有节目按结束时间进行排序，然后选取结束时间最早的节目作为第一步选择。接下来，每一步都选择与之前选定节目不冲突并且结束时间最早的节目。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一，HDU-2037

做题思想：将所有的节目按结束时间从小到大排序，第一步选结束时间最早的那个节目。然后，每一步都和上一部选中的节目不冲突且结束时间最早的节目

【贪心算法】贪心算法五
fight_p的博客
12-03 1万+
【贪心算法】贪心算法五
【贪心算法】贪心算法三
fight_p的博客
11-12 6589
【贪心算法】贪心算法三
算法之贪心算法
qq_68194402的博客
04-17 2240
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择，从而希望以这种方式能够达到全局最优解的一种算法思想。贪心算法并不总是能得到全局最优解，但在一些问题中，它能产生出足够好的解，而且相对简单高效。
详解贪心算法
如无必要，勿增实体。
10-08 1271
贪心算法（Greedy Algorithm）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最好或最优的算法。这种算法的核心思想是局部最优选择，即在每一步都做出当前看起来最优的选择，而不考虑整体的最优解。贪心算法通常用于解决组合优化问题，但并不能保证得到全局最优解。贪心算法的关键在于选择合适的贪心策略，该策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响之前的状态，只与当前状态相关。贪心算法的局限性在于它不一定能得到全局最优解，因此在使用贪心算法时，需要证明其正确性。
贪心算法思想
没出过地球
07-20 1269
贪心算法（Greedy Algorithm）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。贪心算法并不总是能得到最优解，但它对许多问题能提供很好的近似解，并且由于其实现简单、速度快，在解决许多实际问题时非常有效。
【贪心算法】贪心算法
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fight_p的博客
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【贪心算法】贪心算法
算法贪心算法
一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！
10-20 1710
通过本文的介绍，希望读者能够对贪心算法及其相关问题有更深入的理解，并能够在实际项目中灵活运用这些算法。贪心算法作为一种高效的优化方法，不仅能够解决数据压缩问题，还能应用于许多其他类型的优化问题。例如，虽然贪心算法通常比动态规划算法更简单，但在某些情况下，动态规划算法能够提供更准确的解。例如，在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。因此，在使用贪心算法时，需要仔细分析问题的特性，确保贪心选择性质成立。的背包，如何选择物品放入背包中，使得背包中物品的总价值最大，同时不超过背包的容量。
C++贪心算法
buaichifanqie的博客
10-19 2170
贪心的基本原理:每一步都选择局部最优解而尽量不考虑对后续的影响，最终达到全局最优解。贪心的局限性:贪心算法不能保证获得全局最》解，但在某些问题上具有高效性。贪心的特征:贪心选择性质()、最优子结构性质(根据我的观察，很多贪心的题目会出现“不同的操作产生的贡献相同”的特征，在此特征下我们每次选择代价最小的)。
【智能算法】贪心算法
大雨淅淅的博客
08-18 1328
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，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法不一定能得到全局最优解，因为它通常没有回溯功能。贪心算法适用的问题通常具有“贪心选择性质”，即局部最优解能决定全局最优解。常见的贪心算法问题包括活动选择问题、找零问题、哈夫曼编码等。在使用贪心算法时，需要证明算法的正确性，即证明通过局部最优选择能够得到全局最优解。
贪心算法、分治算法和动态规划的区别 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
贪心算法、分治算法和动态规划的区别 贪心算法、分治算法和动态规划是三种常用的算法设计策略，每种算法都有其特点和应用场景。下面我们将对这三种算法进行详细的比较和分析。 分治算法 分治算法是一种将原问题...
贪心算法和动态规划以及分治法的区别？ (1) 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
在计算机科学与算法设计领域，贪心算法、动态规划和分治法是三种常见的解决问题的方法，它们各自有着独特的策略和适用场景。本文将深入探讨这些算法之间的区别以及它们的优缺点。 首先，贪心算法是一种在每一步选择...
实验2装箱问题-贪心算法
05-23
实验2装箱问题-贪心算法 在本实验中，我们将学习贪心算法的设计和实现，以解决装箱问题。贪心算法是一种常用的近似算法，通过选择当前最优解来逐步构建解决方案。 问题描述 装箱问题是计算机科学中的一类经典问题...
贪心算法之最优合并问题.zip
07-10
贪心算法是计算机科学中解决问题的一种策略，它通过在每一步选择局部最优解来尝试达到全局最优解。这种算法在很多问题中表现出高效性，尤其是在处理优化问题时。本资料包"贪心算法之最优合并问题.zip"显然是针对贪心...
第五讲电子商务安全.ppt
05-26
第五讲电子商务安全.ppt
运用Matlab的LBP算法实现面部表情识别与特征分割 图像处理 指南
05-26
内容概要：本文探讨了利用Matlab和LBP（局部二值模式）算法进行面部表情识别的技术。首先介绍了Matlab作为一种强大工具，在科学计算和图像处理领域的广泛应用背景。接着详细阐述了LBP算法的工作原理及其在图像分析中的优势，特别是对于描述图像局部纹理特征的能力。随后重点讲解了LBP算法在脸部特征分割中的具体步骤，包括图像预处理、特征提取以及最终的表情识别过程。通过对一系列实验数据的分析，证明了这种方法的有效性和准确性。 适合人群：从事计算机视觉、图像处理相关工作的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要对面部表情进行自动识别的应用场合，如安防监控、人机交互系统等。目标在于提供一种高效可靠的面部表情识别解决方案。 其他说明：文中提到的LBP算法不仅能够很好地捕捉到人脸的关键部位特征，而且还能有效地减少噪声干扰，提高了识别率。此外，作者还展望了未来可能的研究方向，比如优化现有算法以提升性能表现。
MATLAB微网优化调度：两阶段鲁棒CCG算法经济调度的详细研究 说明
最新发布
05-26
内容概要：本文深入探讨了基于MATLAB的微网优化调度，特别是采用两阶段鲁棒优化模型和CCG算法来实现经济调度。通过构建min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，考虑储能、需求侧负荷及可控分布式电源的运行约束和协调控制，并引入不确定性调节参数，使调度方案能够适应不同场景。利用列约束生成算法和强对偶理论，将原问题分解为主问题和子问题交替求解，提高了求解效率。最终，在MATLAB平台上利用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器进行了仿真分析，验证了模型和算法的有效性。 适合人群：从事电力系统优化调度的研究人员和技术人员，尤其是对微网优化调度感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化微网调度策略，降低成本并提高能源利用效率的实际应用场景。目标是在最恶劣场景下找到运行成本最低的调度方案，同时确保系统的稳定性。 其他说明：本文提供的代码注释详实，出图效果好，适合用于教学和科研项目。
工业自动化中昆仑通态触摸屏控制ABB变频器的技术实现与应用
05-26
内容概要：本文详细介绍了昆仑通态触摸屏控制ABB变频器的技术实现过程及其应用场景。首先简述了昆仑通态触摸屏技术和ABB变频器的基本概念，接着重点讲解了两者之间的硬件连接和软件编程方法，包括具体的代码示例。文中还探讨了该技术在多个行业的广泛应用及其带来的诸多优势，如操作简便、节能高效等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对触摸屏控制技术和变频器有研究兴趣的人士。 使用场景及目标：适用于机械制造、化工、纺织、食品加工等多个行业，旨在提升生产线的自动化水平，优化设备操作流程，达到节能增效的目的。 其他说明：随着工业自动化的快速发展，此类技术将在更多领域得到推广和应用。文中提供的代码片段有助于读者快速上手实践，加深对该技术的理解。
“终极版本的asdf文件压缩包”
05-26
假设使用一个带权有向图来表示某地区的公交线路网络，图中的顶点对应区域内的重要站点，有向边代表已开通的公交线路，边上的权重则表示乘坐该线路的票价或所需时间。在此基础上，设计一款交通指南系统，为使用者提供从该区域内的一个站点出发，以最低票价或最短时间到达另一个站点的最优路径指导。
贪心算法详解与应用
“贪心算法ppt”是一份详细讲解贪心算法的PPT，内容包括了贪心算法的概念、应用以及如何使用贪心算法解决问题的方法。 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...
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