顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
贪心算法适用于一些具有贪心选择性质的问题，这些问题的最优解可以通过一系列局部最优解来达到。通常情况下，贪心算法的效率较高，因为它不需要进行全局搜索，而是通过局部选择来逐步构建解决方案。
贪心算法是一种基于贪心策略的算法，其基本思想是在每一步选择中都采取当前最优的选择，以期望得到全局最优解。然而，贪心算法不一定能得到全局最优解，它可能在某些情况下陷入局部最优解，因此在应用中需要谨慎选择。
上面是该系列（数据结构与算法基础）的目录结构，包含了常见的数据结构和算法，下面介绍三大算法（分治算法，动态规划，贪心算法）的核心思想及使用场景。
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路径问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
从前，有一个很穷的人救了一条蛇的命，蛇为了报答他的救命之恩，于是就让这个人提出要求，满足他的愿望。这个人一开始只要求简单的衣食，蛇都满足了他的愿望，后来慢慢的贪欲生起，要求做官，蛇也满足了他。这个人直到做了宰相还不满足，还要求做皇帝。蛇此时终于明白了，人的贪心是永无止境的，于是一口就把这个人吞掉了。
在计算机科学中，贪心算法是一种重要的算法设计策略。它基于一种贪婪的策略，每一步都做出在当前看来最好的选择，希望这样的局部最优解能够导向全局最优解。尽管贪心算法并不总是能找到全局最优解，但在许多情况下，它能够提供相当接近最优解的有效解决方案。
动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法思想，它通过将问题划分为若干个子问题，并保存子问题的解来求解原问题的方法。动态规划的特点包括以下几个方面：
贪心算法是一种优化问题的解决方法，它每步选择当前状态下的最优解，最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中，我们将深入讲解Python中的贪心算法，包括基本概念、算法思想、具体应用场景，并使用代码示例演示贪心算法在实际问题中的应用。
统计学习基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后需要考虑用什么样的计算方法来求解最优模型。
贪心算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。
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。
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
在这个示例中，我们定义了一个函数fractional_knapsack，它接受物品列表和背包容量作为参数，使用贪心算法来求解分数背包问题的最大价值。
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。
动态规划是1957年理查德·贝尔曼在《Dynamic Programming》一书中提出来的，八卦一下，这个人可能有同学不知道，但他的一个算法你可能听说过，他和莱斯特·福特一起提出了求解最短路径的Bellman-Ford 算法，该算法解决了Dijkstra算法不能处理负权值边的问题。
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。
本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析.
假设在一个 D 维的目标搜索空间中，有 N 个粒子组成一个群落，其中第 i 个 粒子表示为一个 D 维的向量：
前 排 最近这个春节又快到了，虽然说什么有钱没钱回家过年。但也有部分小伙伴早已经备好了盘缠和干粮，准备在这个难得的假期来一场说走就走的旅行了。毕竟世界这么大我想去看看呵……等等，醒醒吧各位 但是，作为21世纪的新一代青年，即使咱穷，梦想还是要有的，对吧。那么，问题来了，如何用最少的钱，环绕中国各大城市走一波？咳咳，今天小编就是为解决此问题而来的。顺带提一波，最近天冷了。小编在这里给大家送上最真切的关心…… ＊ 内容提要： ＊旅行商问题介绍 ＊模拟退火算法 ＊旅行商问题的解决 我想用最少的钱环游中国一圈 01
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。
对于一个具有n个输入的最优化问题，其求解过程往往可以划分为若干个阶段，每一阶段的决策依赖于前一阶段的状态，由决策所采取的动作使状态发生转移，成为下一阶段决策的依据。从而，一个决策序列在不断变化的状态中产生。这个决策序列产生的过程称为多阶段决策过程。
一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达
我们知道mysql没有hash join，也没有merge join，所以在连接的时候只有一种算法nest loop join，nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录，如果有索引，就会走索引扫描，没有索引就会全表扫。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。
贪心算法，又称贪婪算法(Greedy Algorithm)，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，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
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。
模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。它模拟物体退火的过程，通过接受可能使目标函数增加的解，有助于跳出局部最优解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的模拟退火算法，包括基本概念、算法思想、调度策略以及使用代码示例演示模拟退火算法在实际问题中的应用。
最优化问题：问题给出某些约束条件，满足这些约束条件的解称为可行解；为了衡量可行解的好坏，问题还给出了目标函数，使目标函数取最大（小）值的可行解称为最优解。 贪心法是求解最优化问题的一种设计策略。贪心法通过分步决策来求解问题。在对问题求解时，总是做出在当前这一步看来是最好的选择。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。 贪心法在每一步上用作决策依据的选择准则被称为最优量度标准或贪心准则，这种量度标准通常只考虑局部最优性。 贪心法基本要素： 最优度量标准：所谓贪心法的最优度量标准
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法 本文是系列博客的第4篇，是听了陈老师的报告后的记录，主要包括如何学习算法。
贪心算法是一种基于贪心思想的算法，它通常用于在给定的约束条件下，通过每次选择当前状态下最优的解决方案，从而最终达到全局最优解的目的。
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来，将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程，形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征，采用群体搜索策略，通过迭代计算，最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程（特别是多峰值的寻优过程）的不可避免的“早熟”问题，可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 （1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。 （2）然后初始化抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。 （3）对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。（记忆单元的更新：将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元，并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体（抗体和抗体的亲和性计算）） （4）判断是否满足算法终止条件；如果满足条件则终止算法寻优过程，输出计算结果；否则继续寻优运算。 （5）计算抗体浓度和激励度。（促进和抑制抗体的产生：计算每个抗体的期望值，抑制期望值低于阈值的抗体；可以知道与抗原间具有的亲和力越高，该抗体的克隆数目越高，其变异率也越低） （6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择：根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体，使其活化； 克隆：对活化的抗体进行克隆复制，得到若干副本； 变异：对克隆得到的副本进行变异操作，使其发生亲和度突变； 克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。 （7）种群刷新，以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体，形成新一代抗体，转步骤（3）。 免疫算法运算流程图
周末开始着手算法这一系列文章,说起写这一系列的初衷是发现网上很多的同学们在学习算法这个时候,会遇到很多困难,而学校书中讲的道理尽管很对,但是总是太过于晦涩,正确的知识总是晦涩,这点没错,但让晦涩的知识
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。 Millonas在用人工生命理论来研究群居动物的行为时，对于如何采用计算机构建具有合作行为的群集人工生命系统，提出了五条基本原则： （1）邻近原则（ProximityPrinciple）：群体应该能够执行简单的空间和时间运算。 （2）质量原则（Quality Principle）：群体应该能感受到周围环境中质量因素的变化，并对其产生响应。 （3）反应多样性原则（Principle ofDiverse Response）：群体不应将自己获取资源的途径限制在狭窄的范围之内。 （4）稳定性原则（Principle ofStability）：群体不应随着环境的每一次变化而改变自己的行为模式。 （5）适应性原则（Principle ofAdaptability）：当改变行为模式带来的回报是值得的时候，群体应该改变其行为模式。 其中4、5两条原则是同一个问题的两面。微粒群系统满足以上五条原则。 近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
粒子群（PSO）算法最早是由美国电气工程师Eberhart和社会心理学家Kennedy在1995年基于群鸟觅食提出来的。
本周正式开始了贪心算法，在关于贪心算法，你该了解这些！中，我们介绍了什么是贪心以及贪心的套路。
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使用选择最晚开始活动的贪心策略来设计算法时，我们需要确保每一步都做出在当前状态下最优的选择，并且最终这些局部最优选择能够组成全局最优解。
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。
动态规划算法一直是面试手撕算法中比较有挑战的一种类型。很多的分配问题或者调度问题实际上都可能用动态规划进行解决。（当然，如果问题的规模较大，有时候会抽象模型使用动归来解决，有时候则可以通过不断迭代的概率算法解决查找次优解）
在监控软件中，单纯形算法可是大有作为，尤其是在资源分配、任务调度和性能优化等领域。并且在解决线性规划问题方面可是一把好手，能够找到在约束条件下目标函数的最优解。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
英语：greedy algorithm，又称贪婪算法，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最好或最优的算法。
TSP问题（Traveling Salesman Problem）是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。
但是，当我们只有1张50的和3张20的时候，money定位60块钱就会出现问题。 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。
作者：心叶 本文对应github地址：https://github.com/yelloxing/...
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