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。...1）贪心选择 贪心选择是指原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到：先做出当前最优的选择，将原问题变为一个相似却规模更小的子问题，而后的每一步都是当前最优的选择。...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。
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 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
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。...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。...贪心算法的优点在于简单、高效，适用于一些特定类型的问题，尤其是那些具有贪心选择性质的问题。例如，分数背包问题、活动选择问题和一些最小生成树问题等。...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。
贪心算法问题：LeetCode #55 #45 1 编程题 【LeetCode #55】跳跃游戏 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。...算法原理： 遍历整个nums数组，每次计算从i位置的最大可能到达的距离，然后依次更新这个最大值，如果最大值大于nums的大小nums.size()，那么就返回true, 否则返回false....这就是正常人取求解这个问题的思路，很容易想到的！...说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置 算法原理： 由于题目中规定总能到达数组的最后一个位置，因此我们在遍历数组时每次都要去找最大的跳跃位置，只有到达了这个最远的边界end，我们才让step进行自加
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...可惜的是，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。...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。
言归正传 下面开始描述问题： 本人平时比较喜欢玩王者荣耀，最近玩韩信比较多，打野飕飕的，虽然很坑，就想买一个韩信街头霸王的皮肤。 ? 但是在购买点券的过程中发现这样一个问题 ?...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。...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
活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合，是可以用贪心算法有效求解的很好例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。...贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。 ...也就是说，该算法的贪心选择的意义是使剩余的可安排时间段极大化，以便安排尽可能多的相容活动。 此算法的效率极高。...贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题，贪心算法却总能求得的整体最优解，即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。...A[i] = true; j=i; } else A[i] = false; } } 应用实例： 问题描述
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。...完全背包问题：给定n个物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包的物品，使得装入背包的物品的总价值最大，与0-1背包的区别是，在完全背包问题中，可以将物品的一部分装入背包...设计算法的思路很简单，计算物品的单位价值，然后尽可能多的将单位重量价值高的物品放入背包中。...python实现代码如下： 1 # coding=gbk 2 # 完全背包问题，贪心算法 3 import time 4 __author__ = 'ice' 5 6 7 class
首先来看一个集合覆盖问题： 假如存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区，如何选择最少的广播台，让所有地区都可以接收到信号？...这个问题就是经典的用贪心算法求解的问题。贪心算法是指在每一步选择中都采取最优的策略，从而希望能够导致结果是最优的一种算法。贪心算法所得到的结果并不一定是最优的解，但都是相对接近最优解的结果。...但是可以使用贪心算法，提高效率。...贪心算法步骤如下： 遍历所有的广播台，找到一个包含了最多当前还未覆盖地区的广播台； 将这个广播台存起来，想办法把该广播台覆盖的地区中下次选择时，用别的广播台代替； 重复上面的步骤直到覆盖了所有的地区。...三、代码实现： 将上面的问题用代码实现出来。
什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。...比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那么可以进一步降低时间复杂度，达到线性级别的。...什么是贪心选择性质呢，简单说就是：每一步都做出一个局部最优的选择，最终的结果就是全局最优。注意哦，这是一种特殊性质，其实只有一小部分问题拥有这个性质。...显然每次选择剩下钞票中面值最大的一张，最后你的选择一定是最优的。 然而，大部分问题都明显不具有贪心选择性质。...一、问题概述 言归正传，本文解决一个很经典的贪心算法问题 Interval Scheduling（区间调度问题）。
算法笔记（0002） - 【贪心算法】活动安排问题 贪心算法 原理 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。...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他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。...特性 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...能够用贪心算法求解的问题一般具有两个重要特性：贪心选择性质和最优子结构性质。 1、贪心选择性质 所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。...贪心算法并不总能求得问题的整体最优解。但对于活动安排问题，贪心算法greedySelector却总能求得的整体最优解，即它最终所确定的相容活动集合A的规模最大。这个结论可以用数学归纳法证明。
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。
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
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。...简单的说就是我们在问题处理中，将问题分解为很多步，然后在每一步的求解过程中，“贪婪”的选择最佳操作，并希望通过一系列的最优选择， 能够产生一个问题的（全局的）最优解 算法思路 贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行...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。
在《算法图解》里面有一个蛮有意思的小案例，背景是一个广播节目，要让全美的50个周的听众都能够听到，但是每个电台可能覆盖多个州，每在一个电台播出就需要一笔费用，所以就是从成本的角度来看，怎么尽可能在所有的州都播出...，这是一个典型的集合覆盖的问题，而且在我们的生活中算是比较典型。...比如我们先缩小范围，指定5个州，那么50个州也是同样的算法。...如何使用贪心算法呢，就是选择覆盖尽可能多的州的电台，然后逐步缩小范围。那么覆盖面广的州所对应的电台就优先被选中，依次类推。...当然贪心算法得到的不是精确的结果，即可能不是最优解，算是一种近似算法，能够基本得到的最优解，而且效率很高。
文章目录 贪心本质 贪心选择 最优子结构 最优装载问题 sort函数 总结 贪心本质 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得到全局最优的解决方案。...——《算法导论》 贪心选择 贪心选择是指原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到，也就是先做出当前最优的选择，将原问题变为一个相似却规模更小的子问题，而后的每一步都是当前最优的选择。...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。如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系，则求解子问题没有意义，无法采用贪心算法。...最优装载问题 海盗们截获一艘装满各种各样古董的货船，每一件古董都价值连城，但一旦打碎就会失去其原有的价值。...3、按照贪心策略找出最优解。
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。...基本思路 建立数学模型描述问题 把求解的问题分为若干个子问题 对每一个子问题求解，得到子问题的局部最优解 把子问题对应的局部最优解合成原来整个问题的一个近似最优解。...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。
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