最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下...，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法...]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值...float[]{4, 2, 5, 1, 3}; x = new int[w.length]; float opt = Loading(c, w, x); System.out.println("最优值为...: 10.0 最优解为： 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释，不懂评论下方留言
该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 （1）介绍 （2）注意事项 （3）性质 1）贪心选择 2）最优子结构 二、最优装载问题 （1）古董重量排序 （2）贪心策略选择 模板代码 （...1）分析 （2）伪代码 代码优化 （1）分析 （2）伪代码 三、 程序实现 ---- 一、贪心算法 （1）介绍 贪心算法总是做出当前最好的选择，期望通过局部最优解选择，从而得到全局最优的解决方案。...2）有可能得不到最优解，而是得到最优解的近似值。 3）选择什么样的贪心策略直接决定了算法的好坏。...（3）性质 人们通过实践发现，利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质：贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质，就可以使用贪心算法。...贪心算法通过一系列的局部最优解（子问题的最优解）得到全局最优解（原问题的最优解），如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系，则求解子问题没有任何意义，无法采用贪心算法。
最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。 问题可以描述为： 式中，变量xi = 0 表示不装入集装箱 i，xxi = 1 表示装入集装箱 i。...tempWeight[j]; } } // end inner for } // end outer for System.out.println("装载物品如下...："); // 贪心选择装载 for (int i = 0; i < number; i++) { if (tempWeight[i] > currentSpace) break
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的解题思路贪心算法的基本思想可以简单概括为以下几个步骤：制定选择策略： 在每一步中，根据某个标准选择一个元素。这个选择通常是基于当前局部最优的判断。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
最优装载问题 问题描述 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这些集装箱装上这2艘轮船。...如果有，找出一种装载方案。...第一艘轮船的载重量 */ static int c1; /** 第二艘轮船的载重量 */ static int c2; /** 当前载重量 */ static int cw; /** 当前最优载重量...*/ static int bestw; /** 剩余集装箱重量 */ static int r; /** 当前解 */ static int[] x; /** 当前最优解 */ static...backTrack(1); return bestw; } /** 回溯算法 */ public static void backTrack(int i) { // 搜索第 i 层节点
贪心算法 一、基本概念： 所谓贪心算法是指，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，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的 局部最优解 。...三、贪心算法适用的问题 贪心策略适用的前提是：局部最优策略能导致产生全局最优解。 实际上，贪心算法适用的情况很少。...由所有解元素组合成问题的一个可行解； 五、贪心策略的选择 因为用贪心算法只能通过解局部最优解的策略来达到全局最优解，因此，一定要注意判断问题是否适合采用贪心算法策略，找到的解是否一定是问题的最优解...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。 贪心算法的基本思路如下： 1.建立数学模型来描述问题。...但是，它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。一般来说，贪心算法的证明围绕着整个问题的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。
最优合并问题 Description 给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。...假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。
贪心算法 这个时候，可能大都会想到两种算法：动态规划算法和贪心算法。 这里容我偷个懒，采用简单易行的贪心算法。至于动态规划算法的解法感兴趣的小伙伴们可以自己试试看。...至于贪心算法的核心理念： 每一步都采取最优的做法。用专业术语来讲就是：每一步都选择局部最优解，进而希望最终获得一个全局最优解。...代码如下，注释还是蛮详细的： package 贪心; /* 作者 :XiangLin 创建时间 :2020/9/9 18:47 文件 :SkinBuy.java IDE :IntelliJ...String[] args) { // 初始化变量，通过减去余额优惠卷等计算出实际需要购买的点券数量 int money = getMoney(); // 根据贪心算法得到如何购买的点券集合...buy.forEach(b->{// 遍历点券集合输出即可 System.out.print(b + " "); }); } /** * 根据贪心算法求出购买点券的策略
这篇文章就是对于贪心算法的入门介绍 贪心算法 贪心算法（又称贪婪算法）是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...最优子结构 当一个问题的最优解包含着它的子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。问题所具有的这个性质是该问题可用动态 规划算法或贪心算法求解的一个关键特征。...如何选用 贪心算法并不能总求得问题的整体最优解。但对于某些问题，却总能求得整体最优解，这要看问题是什么了。...只要能满足贪心算法的两个性质： 贪心选择性质和最优子结构性质，贪心算法就可以出色地求出问题的整体最优解。即使某些问题，贪心算法不能求得整体的最优解，贪心算法 也能求出大概的整体最优解。
贪心算法 概念解释 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题求解的时候，每一步选择都采用最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。...贪心算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。 贪心算法并没有固定的解发框架，算法的关键是贪心策略的选择，根据不用问题选择不同的策略。...解题思路： 用贪心算法的思想，每一步都用能用的最大纸币即可。...会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。 贪心算法没有固定的框架，关键是看你怎么选择。...这种情况就需要调整策略，甚至，就不适用贪心算法。 贪心算法是尽力找到近似的最优解，注重的是速度，不是精准度，并不是说一定能找到合适的解,或是一定能找到解 。 对应问题根据情况不同选择合适的算法解决。
2.2 活动安排问题 2.2.1 例题 2.2.2准则 2.3 0-1背包问题和背包问题 2.3.1伪代码 2.4最优装载【贪心时间复杂度O(nlogn)】 2.4.1 算法描述 2.4.2伪代码 3...因此，算法的计算时间上界为O（nlogn）。当然，为了证明算法的正确性，还必须证明背包问题具有贪心选择性质。 2.4最优装载【贪心时间复杂度O(nlogn)】 有一批集装箱要装上一艘载重量为c的轮船。...最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。 2.4.1 算法描述 最优装载问题可用贪心算法求解。采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解。...可以证明最优装载问题具有贪心选择性质。...最优子结构性质 最优装载问题具有最优子结构性质。 由最优装载问题的贪心选择性质和最优子结构性质，容易证明算法loading的正确性。
贪心算法：分阶段的工作，在每个阶段做出当前最好的选择，从而希望得到结果是最好或最优的算法。 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。...任务调度问题（简单） 这是一个经典简单的贪心问题，只是题目有点长需要认真读。解决这个问题，重点要想好贪心的策略: 阶段性：每个时间表选择哪一个任务。...贪心策略：根据“误时惩罚”对任务进行排序，优先排惩罚大的任务，如果这个时间点已经被占了，依次向前找，判断任务是否能安排?...阶段性：每个区间选择那两个点 贪心策略： 对于所有的区间按右端点从小到大排序。（根据右端点排序） 从第一个区间开始扫描是否覆盖了两个点?...56 */ 最近做了一些贪心算法的题，感觉贪心算法主要是根据问题的要求想出贪心策略，上面提到了没有涉及到什么数据结构和高精度的问题。所以用到最多的就是排序。
贪心算法 例题 1，最大子序和 来自LeetCode 53 解法 1，贪心 根据题意我们可以发现这样一个贪心思想：当前面子序列和小于0时，不如从自身重新开始计算。
b_i\le 10^9 输入样例： 3 -1 1 2 4 3 5 输出样例： 2 题解 时间复杂度 O(nlogn) 证明: 证明ans$$\le$$cnt ：cnt 是一种可行方案， ans是可行方案的最优解
换言之，贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优。贪心算法对于大部分的优化问题都能产生最优解，但不能总获得整体最优解，通常可以获得近似最优解。...=S+{x}; C=C-{x}; } return S; 贪心法的基本要素 对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法解此问题，以及能否得到问题的最优解呢...但是，从许多可以用贪心算法求解的问题中看到这类问题一般具有2个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。...这是贪心算法可行的第一个基本要素。 贪心算法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。 ...2.最优子结构性质 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法求解的关键特征。
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。 贪心算法的基本思想 贪心算法就是在求解问题时，总是做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上考虑问题，算法得到的是局部最优解。而局部最优解叠加在一起便构成了问题的整体最优解，或者近似最优解。 假设有3枚硬币，面值分别为1元、5角、1角。...贪心算法每一步只考虑局部最优解，所以在处理问题的时候可能得不到整体最优解。要使贪心算法得到最优解，问题应具备以下性质： 贪心选择性质 所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解得到。...实际应用中的许多问题都可以使用贪心算法得到最优解，即使得不到最优解，也能得到最优解的近似解。所以在解决一般性问题时，我们可以大胆尝试使用贪心算法。...至此，9个州被广播台134覆盖： 上述计算过程中，利用贪心策略逐步找出最优的广播台组合。使用贪心算法解决问题时并不从问题的整体最优解出发，而是“贪心“地着眼当下。
贪心算法 贪心算法介绍 什么是贪心算法呢？...首先，我们需要知道贪心策略，即解决问题的策略，将局部最优转变为全局最优； 把解决问题的过程分为若干步； 解决每一步的时候，都选择当前看起来"最优的"解法； "希望"得到全局最优解 贪心算法的特点： 提出贪心策略...： 输入：nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 输出：2 提示： 1 <= nums.length <= 1000 0 <= nums[i] <= 1000 思路：贪心算法...最长递增子序列(贪心算法) 题目链接 -> Leetcode -300.最长递增子序列 Leetcode -300.最长递增子序列 题目：给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。...说明 : 1 <= nums.length <= 10 2 <= nums[i] <= 1000 对于给定的输入只有一种最优除法。 贪心策略：在最终的结果中，前两个数的位置是无法改变的。
贪心算法的基本思想： ------求解最优化问题的算法包含一系列步骤 ------每一部都有一组选择 ------做出当前看来最好的选择 ------希望通过做出局部优化选择达到全局优化选择 -...-----贪心算法不一定总产生优化解 ------贪心算法是否产生优化解，需要严格证明 贪心算法产生优化解的条件 ------贪心选择性：若一个优化问题的全局优化解可以通过局部优化选择得到，则该问题成为具有贪心选择性...------优化子结构 与动态规划方法的比较 ------动态规划方法可用的条件：（1）优化子结构（2）子问题重叠性（3）子问题空间小 ------贪心法可用的条件：（1）优化子结构（2）贪心选择性...举例： （1）最优装载问题。...这是一种典型的贪心算法，它只顾眼前，但能得到最优解。 （2）部分背包问题。有n个物体，第i个物体的重量为wi，价值为vi，在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。
贪婪算法 贪心算法（Greedy Algorithm) 简介贪心算法，又名贪婪法，是寻找最优解问题的常用方法，这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好/最优的选择...（贪心法则：求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好的或最优的选择（局部最有利的选择），并以此希望最后堆叠出的结果也是最好或最优的解） 策略1：价值主导选择，每次都选价值最高的物品放进背包根据这个策略最终选择装入背包的物品编号依次是...index = i; } } } return index; } 有了物品，有了方法，下面就是将两者结合起来的贪心算法...按照贪心算法的三个步骤：1.41分，局部最优化原则，先找给顾客25分；2.此时，41-25=16分，还需要找给顾客10分，然后5分，然后1分；3.最终，找给顾客一个25分，一个10分，一个5分，一个1分...^_^;总结：贪心算法的优缺点优点：简单，高效，省去了为了找最优解可能需要穷举操作，通常作为其它算法的辅助算法来使用；缺点：不从总体上考虑其它可能情况，每次选取局部最优解，不再进行回溯处理，所以很少情况下得到最优解
算法题目来源 算法题目描述 做题思路 代码 运行结果 读书笔记 ---- 贪心算法 算法知识点 贪心算法（又称贪婪算法）是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。...解题步骤 1.分解：将原问题分解为若干个相互独立的阶段 2.解决：在每个相互独立的阶段进行贪心选择，求出局部最优解 3.合并：将各个阶段的解合并为原问题的解 算法题目来源 860....贪心算法的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。...贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。...虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪心算法不要回溯 。
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