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。...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。 刚看到的时候，给我的感觉就像是排好序的背包问题一样，那么问题就变得简单了。...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
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。...（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。...2）最优子结构 最优子结构是指原问题的最优解包含子问题的最优解。...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 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。...n=3,c1=c2=50,且w=10,40,40时，则可以将集装箱1和2装到第一艘轮船上 Java源代码 注释很详细 /* * 若尘 */ package loading2; /** * 装载问题...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...backTrack(1); return bestw; } /** 回溯算法 */ public static void backTrack(int i) { // 搜索第 i 层节点
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的重量是wi，且不能超。...算法思想： 最优装载方案： 将第一艘轮船尽可能的装满； 然后将剩余的装载第二艘船上 算法描述： template class Loading { friend Type...： 为了构造最优解，必须在算法中保存最优解的记录。...因此需要两个成员数组 x ,bestx，一个用于记录当前的选择，一个用于记录最优记录。...template Type MaxLoading(Type w[],Type c,int n,int bestx[]) { //迭代回溯法，返回最优装载量及其相应解，初始化根节点
装载问题 ——回溯法（Java） 1、 问题描述 1.1 装载问题 1.2 转换问题 2、算法设计 2.1 可行性约束函数 2.2 上界函数 2.3 解空间树 2.4 剪枝函数 2.5 算法设计 3、...如果使用贪心算法（按照装载量尽量最大），会装50+50=100，然后30+30+30+60=150 回溯法因为考虑到了所有的装载顺序，所以一定能找到最优的装载方案。...容易证明，如果一个给定装载问题有解，则采用下面的策略可得到最优装载方案。 (1)首先将第一艘轮船尽可能装满； (2)将剩余的集装箱装上第二艘轮船。...图片 用回溯法设计解装载问题的O(2n)计算时间算法。在某些情况下该算法优于动态规划算法。...图片 ， 当前装载与r之和为右子树上界 保证算法搜索到的每个叶结点都是迄今为止找到的最优解 2.5 算法设计 先考虑装载一艘轮船的情况，依次讨论每个集装箱的装载情况，共分为两种，要么装(1)，要么不装
先来看装载问题问题背景描述 装载问题可用动态规划解决，但回溯法有时能取得更好的效果 (1)First ship the first ship as much as possible; (2)The remaining...先来装一个容积，先来装一条船 w是货物重量，c是容积大小 先装载一个容积是30的船 用子集树表示其解空间，用可行性约束函数可剪去不满足条件的子树 子集树解空间 cw记当前的装载重量，当cw >...c1时，以结点Z为根的子树中所有结点都不满足约束条件，因而该子树中的解均为不可行解，故可将该子树剪去； 找bestw的步骤 cw：当前重量 bestw:最优重量 r:剩余重量 如下图，总重量是46，
装载问题 ——分支限界法（Java） 1、 问题描述 2、算法设计 3、算法的改进 4、程序代码 5、参考资料 ---- ---- 1、 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，且 图片 装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这个集装箱装上这2艘轮船。...如果有，找出一种装载方案。 容易证明：如果一个给定装载问题有解，则采用下面的策略可得到最优装载方案。 首先将第一艘轮船尽可能装满； 将剩余的集装箱装上第二艘轮船。...另外，为了确保右子树成功剪枝，应该在算法每一次进入左子树的时候更新bestw的值。 构造最优解 为了在算法结束后能方便地构造出与最优值相应的最优解，算法必须存储相应子集树中从活结点到根结点的路径。...lchild) { parent = par; leftChild = lchild; } } } 运行结果 5、参考资料 算法设计与分析
【问题描述】 学校有n台计算机，为了方便数据传输，现要将它们用数据线连接起来。两台计算机被连接是指它们间有数据线连接。
,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。试设计一个算法确认合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。...输入样例： 4 5 12 11 2 输出样例： 78 52 解题思路： 贪心算法，最优合并时要求m+n-1尽可能的小，所以最优合并其实就是将升序排列的序列中的最小俩个值不断合并，直到序列中只有一个元素为止
本文属于《算法图解》系列。学习动态规划，这是一种解决棘手问题的方法，它将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题。...一 背包问题 背包问题，在可装物品有限的前提下，尽量装价值最大的物品，如果物品数量足够大，简单的暴力穷举法是不可行的O(2ⁿ)， 前一章介绍了《贪婪算法》就是解决如何找到近似解，这接近最优解，...但可能不是最优解。...如何找到最优解呢？就是动态规划算法。动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。 每个动态规划算法都从一个网格开始，背包问题的网格如下。 网格的各行为商品，各列为不同容量（1～4磅）的背包。...还有网上有优化算法，二维数组转一维数组，只为了求值优化，但是不能找到最优组合选择的元素。感兴趣的可以试验下。
2 求解策略 针对以上三种情形，各有不同的处理策略： 无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解； 含等式约束的优化问题：主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的优化问题转换成为无约束优化问题求解...但是，SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 ...4.2、模拟退火算法 是用来求解最优化问题的算法。比如著名的TSP问题，函数最大值最小值问题等等。...4.5、免疫算法 免疫算法是一种具有生成+检测 (generate andtest)的迭代过程的搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。...爬山算法：显然爬山算法较简单，效率高，但是处理多约束大规模问题时力不从心，往往不能得到较好的解。 粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。
1231 最优布线问题 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 白银 Silver 题目描述 Description 学校需要将n台计算机连接起来，不同的2台计算机之间的连接费用可能是不同的
在算法的世界里，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种解决复杂问题的有力工具。它通过将问题分解为更小的子问题，并记忆这些子问题的结果，从而避免重复计算，提高效率。...动态规划的两个核心概念是最优子结构和重叠子问题。 一、最优子结构 最优子结构指的是一个问题的最优解可以由其子问题的最优解构造而成。...这个问题也具有最优子结构性质，因为计算矩阵链的最优乘积方式可以通过计算它的子链的最优乘积方式来得到。...通过理解最优子结构和重叠子问题的概念，我们可以更好地应用动态规划来解决实际问题。这两个核心概念帮助我们识别问题的结构特性，并选择合适的优化策略，从而提高算法的效率。...四、总结 动态规划通过分解问题、存储子问题结果，解决了许多经典的计算问题。在实际应用中，识别问题是否具有最优子结构和重叠子问题的性质，并正确使用记忆化技术或表格法，可以显著提高算法的效率。
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。...next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) { } }; 1 链表插入排序 题目描述：Leetcode 0147 链表进行插入排序 分析...val) cur = cur->next; p->next = cur->next; cur->next = p; p = next; } return dummy->next; } }; 时空复杂度分析...2 链表归并排序 题目描述：Leetcode 0148 排序链表 分析 因为要求时间O(1)，因此就不能使用递归的写法，这一题可以使用归并排序的迭代写法（自底向上）。...单链表快速排序 分析 使用三个虚拟头指针left, mid, right，记录每次partition的结果，这里取头结点val的值作为分界线。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...数据相关性可视化表达 library(corrplot) data.cor <- cor(data) corrplot(data.cor, method = "ellipse") #是否提示多重共线性问题...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...调度和排程问题：遗传算法可以应用于解决调度和排程问题，如作业车间调度、员工排班、交通信号优化等。 它可以找到最佳的任务分配和调度策略，从而提高效率和降低成本。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。
归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。...image.png 显然，上述问题描述均非常简单，并且有很强的工程代表性，但最优化求解很困难，其主要原因是所谓的“组合爆炸”。比如，聚类问题的可能划分方式有kn/k!kn/k!...因此，解决这些问题的关键在于寻求有效的优化算法。 （3）优化算法及其分类 所谓优化算法，其实就是一种搜索过程或规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解。...包括线性规划、动态规划、整数规划和分支定界法等运筹学中的传统算法，其算法计算复杂性一般很大，只适合于求解小规模问题，在工程中往往不实用。 2）构造型算法。...用构造的方法快速建立问题的解，通常算法的优化质量差，难以满足工程需要。
粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...二、粒子群算法分析 1、基本思想 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
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。...局部最优选择： 通过选择局部最优解，期望达到整体的最优解。每一步都贡献一部分最优解，最终形成全局最优解。不断迭代更新： 重复上述步骤，逐步构建出整个问题的解。...在每一步选择后，更新问题的状态，准备进行下一轮选择。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。以下是一些贪心算法常见的应用场景：找零钱问题： 例如硬币找零问题，选择最大面值的硬币直到凑够总金额。...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
