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。...在这32中组合中挑选一种可以覆盖到8个地区，并且广播台最少的组合，那就是本题的解了。 这样做显然很麻烦，要是有100个广播台，那不是完犊子了。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。...按照遍历顺序，选择k2； 再把k2覆盖的地区从保存地区的集合中去掉，那么现在就剩下成都、杭州、大连三个地方未覆盖了； 遍历广播台集合，发现k3和k5都可以覆盖两个，按照遍历顺序，选择k3； 再把k3覆盖的地区从保存地区的集合中去掉...，那么现在就剩下大连未覆盖了； 毫无疑问，最后要选择k5，因为只有k5能够覆盖大连。
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。...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。...|，差集是 -， 程序代码如下： #!...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。
single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类...heap） 左偏树 斜堆 二项堆 树状数组 cdp分治 树上距离 节点到根的距离 最近公共祖先,LCA 节点间距离 树的直径 动态树 树链部分,树剖 Link-Cut Tree,LCT 树的应用 并查集...迭代加深 随机调整 网络流 最大流 Dinic Sap 有上下界的最大流 最小割 闭合图 最小点权覆盖集 最大点权覆盖集 分数规划 最大密度子图 费用流 最短路增广费用流 zkw费用流 最小费用可行流...基础算法 模拟 贪心(Greedy) 递推 递归（backtrace） 枚举, 暴力 分治（Divide and conquer） 动态规划(Dynamic Programming) 动态规划初步...,凸单调 四边形不等式 树形动归 插头dp 其它技巧 暴力数据结构 高精 博弈论 Nim游戏 博弈树 Shannon开关游戏 倍增 离散化 哈希,Hash ELFhash SDBM BKDR 随机贪心
二分查找、贪心算法经典算法。 简单的排序算法：冒泡排序法、插入排序法。 高等数学。...数据结构：字典树、并查集、树状数组、简单线段树。...图论一：强连通分量、双连通分量、割点、桥、强连通分量和双连通分量缩点、二分图匹配（二分图最大匹配、最小点集覆盖、最小路径覆盖、二分图最优匹配、二分图多重匹配）、网络流（最大流的基本SAP、最大流的ISAP...、定圆最大点集覆盖、平面上最近点对、三维计算几何算法。...图论二：网路流的各种构图训练（重要）、最小割与最小点权覆盖等的关系、次小生成树、第k短路、最小比率生成树等。 学好专业课知识：理解数据库原理、学会SQL语句、学会使用触发器、学好计算机组成原理。
将机器学习问题转换为一个优化问题的最简单方法是最小化训练集上的期望损失。意味着用训练集上的经验分布替代真实分布，然后，最小化经验风险。 基于最小化这种平均训练误差的训练过程被称为经验风险最小化。...局部极小值 凸优化问题的一个突出特点是可以简化为寻找一个局部极小点的问题。任何一个局部极小点都是全局极小点。 对于非凸函数时，如神经网络，有可能会存在多个局部极小值。...贪心算法将问题分解成许多个部分，然后独立地在每个部分求解最优值。结合各个最佳的部分并不能保证得到一个最佳的完整解。...然而，贪心算法计算上比求解最优联合算法高效的多，并且贪心算法的解在不是最优的情况下，往往也是可以接受的。贪心算法也可以接受一个精调阶段，联合优化算法搜索全问题的最优解。...使用贪心解初始化联合优化算法，可以极大地加速算法，并提高寻找到的解的质量。 贪心监督预训练 贪心监督预训练有助于更好地知道深层结构的中间层学习。一般情况下，预训练对于优化和泛化都是有帮助的。
而这次数字生态大会的客服“企小点”，就很好地当担了这样一个角色。 此次2021腾讯数字生态大会，线下覆盖超4000人的接待工作，线上则有主峰会和40+场次专场直播。...无论在PC端还是移动端，客户都可以一键找到客服进行咨询，全渠道多功能覆盖，提供便捷贴心服务；同时，智能客服机器人7*24H在线，秒级响应客户咨询，再多客户也无需排队。...大会将观众最关心的问题，直接罗列在会话框上的固定位置，观众无论如何咨询问题，都可以在这一位置随时点击，直接获取最关心的信息。...常驻导航，帮助观众及时获取重要信息，并随日程随时切换 同时，此次大会中，“企小点”还采用了集列表型和图标型导航于一体的组合型导航，分别展示大会咨询常见问题、连接多业务场景。...再通过精准灵活算法进行自主学习，不断迭代优化，自动归纳高频热门问题，结合客户声音和AI算法，自动维护升级知识库，从而使“企小点”可以更为人性化地完成客户接待。
简单的排序算法 a) 冒泡排序法 b) 插入排序法 7. 贪心算法经典题目 8. 高等数学 以下为选修： 9....d) 最小生成树的kruskal算法与prim算法。...大二一整年： 数据结构 a) 单调队列 b) 堆 c) 并查集 d) 树状数组 e) 哈希表 f) 线段树 g) 字典树 图论 a) 强连通分量 b) 双连通分量（求割点，桥） c)...最小点集覆盖 iii. 最小路径覆盖 iv. 二分图最优匹配 v. 二分图多重匹配 f) 网络流 i. 最大流的基本SAP ii....图论二 a) 网络流的各种构图训练（重要） b) 最小割与最小点权覆盖等的关系（详见《最小割模型在信息学竞赛中的应用》一文） c) 次小生成树 d) 第k短路 e) 最小比率生成树 线性规划
实例数据下载地址：Download: p1-p71 算法思路 思路一：贪心 容易想到的是，从每个用户的角度出发，要使得总成本最小的话，则可以每个用户选择设施的时候都贪心选择一个成本最低的设施。...模拟退火法的基本思想是，在系统朝着能量减小的趋势这样一个变化过程中，偶尔允许系统跳到能量较高的状态，以避开局部极小点，最终稳定到全局最小点。...模拟退火法其实就是对爬山法（一种局部搜索算法）的一个改进。爬山法过程如下： （1）生成第一个可能的解，若是目标则停止；否则转下一步。 （2）从当前可能的解出发，生成新的可能解集。...在用贪心算法的时候，是把设施的开闭状态固定下来的，是为了避免打开设施的成本影响用户的贪心选择（前面已经讲过），但固定的开闭状态不一定是最佳的，比如前面的贪心是把所有的设施都打开了，但可能关闭几个设施，再贪心...所以第三个思路就是，求分配数组的时候采用贪心算法，把设施的开或不开作为解空间，然后用模拟退火法求解。
第一类是数据结构与算法基础知识，第二类是算法思想。 数据结构与算法基础知识 这部分，我又做了一个小小的细分，将其分为两个小点。 （1）各种数据结构的特性与基本操作 比如数组、队列、栈、链表、树、图等。...另外，围绕栈和树的题目也相当多，从最简单直接的树形数据结构转化复杂一点的数据结构解析，基本上用“栈+DFS”就可以实现，而做 DFS 时通常都围绕树型结构进行递归求解。 所以这两个数据结构非常重要。...这里列举了五个考点，它们分别是： • 搜索（BFS、DFS、回溯、二分等）； • 暴力优化（双指针、单调栈、前缀和等）； • 动态规划； • 分治； • 贪心。 以上内容覆盖了算法面试80%的考点。...《算法通关之路》 这本书就很好地解决了以上两个问题。 它不仅提供了完整的学习路线，内容覆盖面试的大部分考点。...题目范围广泛，基本上覆盖了大部分的常见题型。 题目全部来源于力扣的高频经典题，值得大家投入经历学习。 02. 题目之间不是孤立的，而是有一定的相关性和难度梯度。
： 区间问题合集 写过求区间交集、区间并集、区间覆盖这几个问题。...贪心算法做时间管理 写过利用贪心算法求不相交的区间。 算上本文的区间剪辑问题，经典的区间问题也就都讲完了。...因为排序之后更容易找到相邻区间之间的联系，如果是求最值的问题，可以使用贪心算法进行求解。...区间问题特别容易用贪心算法，公众号历史文章除了 贪心算法之区间调度，还有一篇 贪心算法玩跳跃游戏，其实这个跳跃游戏就相当于一个将起点排序的区间问题，你细品，你细品。...然后可以通过第二个视频区间贪心选择出第三个视频，以此类推，直到覆盖区间[0, T]，或者无法覆盖返回 -1。
解决问题的思路 目标：（贪心）找到一个规则集，这个规则集尽可能多的覆盖样例。...序贯覆盖 基本思想是什么？ 逐条归纳（穷尽）的思想：通过贪心搜索的方法来获得规则集，直到：规则覆盖所有正例，未覆盖任何反例。 重要性：几乎所有的规则学习算法，都是以它作为基本框架。...将样例分为训练集（生长集）和测试集（剪枝集），基于准确度贪心生成全部的规则集合。 2....原规则集、替换规则集、修订规则集，选择最优的规则集保留下来。 RIPPER成功之处 由于最初生成的规则集，每条规则都没有对其后产生的规则加以考虑，这样的贪心算法很容易导致陷入局部最优。 ...解决方案：增加后处理优化部分，将所有规则放在一起，重新加以优化，通过全局的考虑来缓解贪心算法的局部性。
第一类是数据结构与算法基础知识，第二类是算法思想。 数据结构与算法基础知识 这部分，我又做了一个小小的细分，将其分为两个小点。 （1）各种数据结构的特性与基本操作 比如数组、队列、栈、链表、树、图等。...另外，围绕栈和树的题目也相当多，从最简单直接的树形数据结构转化复杂一点的数据结构解析，基本上用“栈+DFS”就可以实现，而做 DFS 时通常都围绕树型结构进行递归求解。 所以这两个数据结构非常重要。...这里列举了五个考点，它们分别是： • 搜索（BFS、DFS、回溯、二分等）； • 暴力优化（双指针、单调栈、前缀和等）； • 动态规划； • 分治； • 贪心。 以上内容覆盖了算法面试80%的考点。...《算法通关之路》这本书就很好地解决了以上两个问题。 它不仅提供了完整的学习路线，内容覆盖面试的大部分考点。...题目范围广泛，基本上覆盖了大部分的常见题型。题目全部来源于力扣的高频经典题，值得大家投入经历学习。 02. 题目之间不是孤立的，而是有一定的相关性和难度梯度。
决策树是有监督学习算法中的一种。基于属性做一系列的决策，每次决策要么进入下一级决策，要么生成最终结果。决策树可以作为集成算法中的基分类器，并且有最为广泛的应用。...Hunt算法是常用的用来建立决策树的算法，采用贪心策略，在选择划分数据属性时，采取一系列局部最优决策来构造决策树。他是C4.5，CART等决策树算法的基础。...Hunt算法流程 step1 Dt=与结点t相关联的训练记录集; Y=类标号向量; step2 if Dt中所有记录都属于同一个类Yt，则t为叶结点，并用Yt标注。...对于测试条件的每个输出，创建一个子结点，并根据测试结果将Dt中记录分布到相应结点，对每个结点，递归调用此算法 R语言实现 通过R语言中的rpart包，对iris数据集进行分类。...一种方法是找xerror最小点对应的CP值，由此CP值决定树的大小，另一种方法是用1SE法，找xerror+SE的最小点对应的CP值。 ?
最小点覆盖集是在无向图中，点数最少的点覆盖集。 最小点权覆盖集是在带点权无向图中，点权之和最小的点覆盖集。...最小点覆盖集=二分图最大匹配数 证明： 边分为匹配边和未匹配边 未匹配边一定至少有一个点被选中，否则会增加一个新的匹配，与最大匹配不符 最小点权覆盖=二分图最小割 证明： 把每一个匹配看做一条增广路...最大点独立集=V-最小点覆盖集 最大点独立集=V-二分图最大匹配数 证明： 1、当删去最小覆盖集时，剩下的点一定不会有连边，即剩下的点在原图中一定不相邻，所以最大点独立集至少包含非最小点覆盖集的所有点...2、点覆盖集已经是最小，即最小点覆盖集中如果再删去点v，v必将和独立集中的点有边相连，不符合独立集的概念，所以最大点独立集至多包含非最小点覆盖集的所有点 3、综上所述，最大点独立集=V-最小点覆盖集...最大点权独立集=总点权-最小点权覆盖集 最大点权独立集=总点权-二分图最小割 最大流——最小割 最大点独立集——最小点覆盖集 路径覆盖 路径覆盖就是在一个DAG（有向无环图）中找一些路经，使之覆盖了图中的所有顶点
它在大量的数据集里的表现都和Boosting算法相当（如果没有优于它们的话）。它们产生更少的预测，并且在与其他树提升模型集成时表现更好。 目录 1. 正则化贪心森林算法vs....使用Python实现正则化贪心算法 正则化贪心森林算法（RGF） vs....被错误分类的数据所占的权重将会上升，用以突出最困难的案例。这样，后续的学习器将会专注于这些数据。 但是，Boosting方法只是把决策树基学习器视为一个黑盒子，并没有利用树结构本身。...sl2:在森林生长过程中，覆盖L2规则化参数λ。也就是说，如果设定了具体的参数，那么权重优化的过程就会使用λ，而森林生长的过程则会使用λg；如果省略该参数的话，整个过程中都会使用λ而不会覆盖它。...使用Python装饰器进行训练和评估 让我们尝试使用正则化贪心森林算法来解决Big Mart销售预测问题。数据集可以从此链接下载。在这篇文章中，我已经引入了某些预处理步骤。
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。...最直观的策略是尽量选择面值较大的硬币，在选取硬币时可以依照以下步骤： 找出不超过2元7角面值最大的硬币，也就是1元硬币。 此时还差1元7角，找出不超过1元7角的面值最大的硬币，也就是1元硬币。...现在，使用贪心算法来解决这个问题，步骤如下： 最初，未被覆盖的州为ABCDEFGHI。...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。...贪心算法的时间复杂度为 O(n^2) ，其中n为广播台的数量。 首先是函数的声明部分，我们要传入所有的州，所有的广播台以及每个广播台所能覆盖到的州。
可以看一下公众号左下角的「算法汇总」，「算法汇总」已经把题目顺序编排好了，这是全网最详细的刷题顺序了，方便录友们从头打卡学习，「算法汇总」会持续更新！ ❞ 55....其实跳几步无所谓，关键在于可跳的覆盖范围！ 不一定非要明确一次究竟跳几步，每次取最大的跳跃步数，这个就是可以跳跃的覆盖范围。 这个范围内，别管是怎么跳的，反正一定可以跳过来。...「那么这个问题就转化为跳跃覆盖范围究竟可不可以覆盖到终点！」 每次移动取最大跳跃步数（得到最大的覆盖范围），每移动一个单位，就更新最大覆盖范围。...「贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点」。 局部最优推出全局最优，找不出反例，试试贪心！ 如图： ?...一些同学可能感觉，我在讲贪心系列的时候，题目和题目之间貌似没有什么联系？ 是真的就是没什么联系，因为贪心无套路！ 没有个整体的贪心框架解决一些列问题，只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维！
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...实际需要购买的点券数量 * @return */ private static int maxCoupon(int money) { // 默认为10 - 最小点券购买数
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