贪婪算法可是个超级简单又见效的小玩意，对于某些特殊问题来说，简直是神器。说白了，就是帮你把事情弄得更有条理。以优化企业电脑监控软件的任务处理为例，你可以考虑借助贪婪算法，搞定一些基本的任务分派和安排。不过要记得，它有个小毛病，就是可能无法找到世界上最完美的解决方案。所以在实际用的时候，得斟酌一下，斟酌一下，再斟酌一下。
一、贪婪算法介绍 算法基本思路：从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。（摘自 贪婪算法_百度百科） 简单直接的描述，就是指每步都选择局部最优解，最终得到的就是全局最优解。 二、引入：集合覆盖问题 假设你办了个广播节目，要让全美个州的听众都收听得到，为此，你需要决定在哪些广播台播出。在
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
贪婪算法回顾 回顾 还记的贪婪算法么? 如果你不记得了, 看了下面这个例子你一定会想起来, 因为这个例子太普遍了, 几乎每个将贪婪算法的地方, 第一个例子都是它, 言归正传. 问题: 现在有如下课程表
动态规划是编程面试中的热门话题。一般来说，能够用动态规划求解的问题具有如下三个特点：
本文实例讲述了PHP实现的贪婪算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 背景介绍：贪婪算法与数据结构知识库算法可以说是离我们生活最近的一种算法，人总是贪婪的嘛，所以这种算法的设计是很符合人性的。之所以这么说，是因为人们会在生活中有意无意的使用贪婪算法来解决问题。最常见的就是找零钱了，每个人都没学过该怎么找零钱，但在所有面额的钱都充足时，每个人都会找出同样组合来凑够需要的钱。其实这里面就是贪婪算法在起作用。 设计思路：贪婪法的设计思路可以从两方面来理解，即直观上和数学上。从直观上理解贪婪算法就是用最快的方法来解决问题。在这里面“快”是主要目标，例如上面找零钱的例子，假如你要找的零钱为6.6元。那首先要拿一张5元的，因为这可以使你凑的钱增长最快。如果人民币有6元的面额那你肯定会选6元的而不是拿两张别的来凑6元；从数学上来理解贪婪算法就是在做判断时以当前最优解为目标，类似于最优化中的最速下降法。这种方法的好处是解题速度极快，基本上是一次历遍就可以完成。 算法缺陷：正如做人不能太贪婪一样，贪婪算法本身有着致命的缺陷，这使得其应用背景收到了很多限制。因为算法是取的局部最优解，没有考虑以后的问题。这就像一个自私自利的人一样，虽然短时间内可以获得一些利益，但长期以往，很难会有大的成就。当然，社会很复杂，也许会有人一直自私下去而生活的还不错。这体现在算法上就是在一些情况下（具体下面会提到），贪婪算法是可以得到最优解的，这对于算法设计来说当然是好事。
马踏棋盘问题,又称骑士漫步、，它是一个非常有趣的智力问题。马踏棋盘问题的大意如下：
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的 offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去 thoughtworks？……等等，等等。今年从 7 月份到现在，我收到并回复了 60 多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去 thoughtworks？……等等，等等。今年从7月份到现在，我收到并回复了60多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知道怎么去做选
每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的 offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去 thoughtworks？……等等，等等。今年从 7 月份到现在，我收到并回复了 60 多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知
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每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去thoughtworks？……等等，等等。今年从7月份到现在，我收到并回复了60多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。（注：我以后不再回复类似的邮件了）。 我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知道怎么去做选择
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
利用GLAH算法解决集装箱翻箱问题 前言 大家好呀，好久不见！ 几个月前我们团队曾经介绍了集装箱翻箱问题的整数规划模型： 集装箱翻箱问题的整数规划模型系列一（BRP-Ⅰ、BRP-Ⅱ及代码）。 今天小编继续为大家介绍相关内容，关于利用改进的贪婪前瞻启发式解决CRP（container relocation problem）问题。本文的内容参考了深圳大学金波老师的论文。 问题描述 考虑了从一个港口中回收集装箱的问题。港口由编号为1，...，S的堆叠组成，每个堆叠都有T层。每个堆叠的高度s由h(s)表示，h(
在我们平常编写程序时，算法的使用是必不可少的，今天就来挑五种最常见的算法分享给大家！
本文是在阅读Aditya Bhargava先生算法图解一书所做的总结，文中部分代码引用了原文的代码，在此感谢Aditya Bhargava先生所作出的这么简单的事例，对基础算法感兴趣的朋友可以阅读原文。由于本人也是编程初学者，所以本书比较浅显易懂，所介绍的算法配上插图也十分易懂，这里只是介绍几种最基础的算法由浅入深以帮助理顺一些简单的思维逻辑。
给定长度为 n 的二进制向量，如何删除恰好 n/3 个位，使剩余二进制向量的不同数量最小化。该问题被称为“位删除谜题”。
【导读】算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式，采用图解的辅助说明，帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念，并养成主动思考的习惯，达到用算法解决实际问题的目的。本文是《图解算法》系列最后一篇。
我们在第 1 章中了解到，强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习，这是一种试错型学习（trial-and-error learning）范式。在正式学习强化学习之前，我们需要先了解多臂老虎机问题，它可以被看作简化版的强化学习问题。与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。多臂老虎机中的探索与利用（exploration vs. exploitation）问题一直以来都是一个特别经典的问题，理解它能够帮助我们学习强化学习。
在学习完上一篇文章Myers'Diff之贪婪算法 之后，我对Android源码中的DiffUtil类进行了阅读发现其算法的实现和文章中的方式并不尽相同，而是在其基础之上再次进行的优化。所以本篇文章是以上一篇Myers'Diff之贪婪算法 文章内容基础之上对它的变体进行再次研究的过程。
直到背包的容量为4千克的时候，我们才可以偷台灯，此时获得的最大价值为30元。
这是《算法图解》的第九篇读书笔记，主要内容是动态规划的简介。 1.动态规划定义 动态规划指的是在约束条件下，将问题划分为若干子问题并对其求出最优解，同时将子问题的答案存储起来，以减少重复计算相同子问题的次数，最终求出问题最优解的算法思想。 2.与分治法及贪婪算法的区别 贪婪算法是自上而下地逐步求解局部最优解，不依赖于子问题。 分治法实施的前提是子问题相互独立，相互独立的子问题避免分治法重复计算相同的子问题。 而分治法则能解决子问题不独立、局部最优解的求解依赖于子问题的问题。 3.动态规划的后续学习 由于
这次的比赛真心被伤到了，第一名的大佬6分钟就搞定了4道题，然而我却有两道题没有搞定，第三题倒还好，思路一开始想歪了，后来看了大佬的解答之后修正了思路之后还是基本没啥难度的，不过第四题就有点尴尬了，到现在还没能搞定。
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解，特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快，需要搜索的元素越多，前者比后者就快越多。 数组的速度：读取O(1)，插入O(n)，删除O(n) 链表的速度：读取O(n)，插入O(1)，删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
软件测试已经发展成为IT行业中的一个重要领域。无可否认，从头开始开发新软件需要巨大的付出，但还要付出更大的努力的检验软件质量。逐行分析代码可能很麻烦。这些错误在计算机语言中被称为“BUG”，可能使任何开发人员都“彻夜难眠”。
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》，grok是中文“意会”的意思，韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”，英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是，今年的最后一天，2017年12月31日，还会出版另一本Grokki
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章，点击下面链接
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程，本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
本文介绍的是ICDE 2020入选论文《AutoSF: Searching Scoring Functions for Knowledge Graph Embedding》，作者来自香港科技大学和第四范式。
Floyd-Warshall算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法。通常可以在任何图中使用，包括有向图、带负权边的图。
一门编程语言入门之后，要想进阶，必须学习算法和数据结构，但是对于初学者来讲算法和数据结构和数据结构的实现原理和机制过于枯涩、抽象难懂。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
递归算法是一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。它通常把一个大型复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来求解。
Given a non-empty array of numbers, a0, a1, a2, … , an-1, where 0 ≤ ai< 231.
你以为面试中的 defer 是在考 defer 吗？并不是，其实是在考 函数变量的作用域
背包问题有很多种解决办法，每一种都对应一种算法。把这个问题想清楚了，你至少可以成为半个算法高手。
SysML简介：SysML，全名为 System and Machine Learning，其目标群体是计算机系统和机器学习的交叉研究。会议由斯坦福大学的研究人员牵头，致力于发展这两方面领域的新的交集，包括机器学习在计算机系统应用上的实践方法和设计概念，以及与实践相结合的新的机器学习方法和理论。
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
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。
有没有想过， 面试中经常问的 变量在 defer 之后的值， 其实是在问 函数变量的作用域
前言：最近几年推出了不少新的ASV相关算法，本文也是其中一个。我没有测试过，具体使用问题别问我。
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。
关于基追踪（BP），在压缩感知重构中我们所待求解的问题是L0范数问题，因为L1范数与L0范数等价，所以将L0范数转换为L1范数问题来求解，基追踪是将L1范数问题转为成为线性规划问题来进行求解，博主还提到了基追踪降噪问题，是转换为二次规划问题来进行求解的，但是这类凸优化问题计算复杂度高，重构时间长，所以目前还是以贪婪算法为学习重点，附出博客以参考： [1] 彬彬有礼. 压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP),http://blog.csdn.net/jbb0523/article/de
导读：本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。
害，这年头算法真的不好学，但是笔试面试又非常爱考，那咋办呢？我来给你推荐几本算法学习好书吧，都是我当年秋招复习时用的，算法导论什么的都给我吃灰去吧！！
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