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。...将k1用一个ArrayList保存起来； 把k1覆盖的地区从保存地区的集合中去掉，那么现在就只剩下5个地区没覆盖了； 再次遍历广播台的集合，现在剩下5个地区未覆盖，即广州、深圳、成都、杭州、大连。...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
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。
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点，求一个半径最小的圆，能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...S的最小覆盖圆内，则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目：最小覆盖子串。 题目 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...示例 1： 输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出："BANC" 解释：最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。...因为最小覆盖子串是连续的，所以该方法可以保证遍历到所有满足条件的子串。...总结 该题首先要排除动态规划，并根据连续子串特性第一时间想到滑动窗口可以覆盖到所有可能性。...讨论地址是：精读《算法 - 最小覆盖子串》· Issue #496 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。
这就是一个最小代价生成树的问题，可以用Prim算法或kruskal算法解决。 PS1：无向连通图的生成树是一个极小连通子图。 PS2：生成树是图的一个子图，包括所有的顶点和最少的边（n-1条边）。...PS3：最小代价生成树就是所有生成树中权值之和最小的那个。 算法思路 算法的目标很明确，就是要在n个节点的图中，找出n-1个节点，并且节点之间连线的权值是最小的。...，其中选边方式（贪心准则）的不同，就产生不同的最小代价生成树算法。...Map> Prim算法 贪心准则：将整个图分成两部分，一部分已选入生成树，另一部分在生成树之外。...Kruskal算法 贪心准则：将所有的边按照权值递增的顺序排序，每次选一条权值最小的边纳入生成树中，若没有环路则选边成功，若有环路，则选下一条次小的边，直到选满n-1条边为止。
一、题目 1、算法题目 “给定两个字符串st，返回字符串s中覆盖t所有字符的最小子串。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：76....最小覆盖子串 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...题意要求返回字符串s中覆盖t全部字符的最小子串，可以将包含t的子串的看做可行窗口。 在滑动窗口中会有两个指针，一个用于延伸现有窗口的指针，一个用于收缩窗口的指针。
题目:给定一个字符串数组,合并这些字符串,由于不同的合并会产生不同的大小 要求: 求出最小的合并字符串 思路 : 误区---把字符串最小的放前面,这个是错误的(比如ab和a,是a更小,但是最小组合是...aab而不是aba) 我们应该把数组组合后两两比较求出合并后可以最小的放前面 如要比较 aa 和ab谁应该放前面,则,前面不动,拼接另一个字符串,再进行比较 ,也就是比较 aaab 和 abaa...,aaab更小,所以需要的拼接结果是aaab 贪心问题:每次把最小的放前面 代码: public class FindMinGroupInArrs { public static class myComparor
设图G顶点集合为U，首先任意选择图G中的一点作为起始点a，将该点加入集合V，再从集合U-V中找到另一点b使得点b到V中任意一点的权值最小，此时将b点也加入集合V；以此类推，现在的集合V={a，b}，再从集合...U-V中找到另一点c使得点c到V中任意一点的权值最小，此时将c点加入集合V，直至所有顶点全部被加入V，此时就构建出了一颗MST。...因为有N个顶点，所以该MST就有N-1条边，每一次向集合V中加入一个点，就意味着找到一条MST的边。 ? ? ? ? ? ?...in >> i >> j >> cost; graph[i][j] = cost; graph[j][i] = cost; } //求解最小生成树... cost = prim(graph, m); //输出最小权值和 cout 最小权值和=" << cost << endl; system("pause
树的定义:连接的无环图 直接策略 找到所有的生成树，然后计算权重最小的 image.png image.png 贪心算法的性质 最优子结构:有多个子结构的最优解最终组成整个问题的最优解 贪心算法的选择特定...算法 核心思想：全局最小的corssing cut边必定属于最小生成树，这个过程不能生成环，需要追踪两个节点是否已经互相连接了 追踪的数据结构是 Union-Find 结构，包含3个功能，Make-Set...:创建一个集合；Find-Set:找到当前元素在那个集合；Union:合并集合 刚开始的时候T什么都没有 对每个节点v都执行一遍Make-Set 为了找到全局最小的crossing cut，对整个的边通过权值按照递增来排序...按照增序遍历所有的边，如果两个节点u和v属于不同的集合(crossing cut)，那么可以合并边T=TU{e},然后将这两个集合合并Union(u,v) 延伸阅读 Union-Find数据结构与Ackermann...O(E),整体不Prims算法要好 最快的MST 算法运行期望时间是O(V+E),Karger, Klein, and Tarjan 1993发明
## 贪心算法解决最小生成树问题的一般步骤**一、解决思路**1. **初始化**： - 选择一个起始顶点，将其加入到已访问集合（通常记为 `visited`）中。...**贪心选择**： - 从已访问集合中的顶点出发，找出连接已访问集合和未访问集合的最小权重边。 - 将这条边加入到最小生成树集合 `mst` 中。...，这是一种解决最小生成树问题的贪心算法。...，这也是一种贪心算法解决最小生成树问题。...## 贪心算法解决最小生成树问题的优缺点是什么**一、优点**：- **简单高效**： - 贪心算法解决最小生成树问题，如 Prim 算法和 Kruskal 算法，相对比较简单易懂，易于实现和编码
问题描述 给你一个字符串 S、一个字符串 T，请在字符串 S 里面找出：包含 T 所有字符的最小子串。...首先让right向右滑动，直到当前窗口中的元素可以覆盖T，然后left也向右滑动，直到不能覆盖T为止，滑动过程中存储最小的子串，如此直到right到达最后一个元素位置。...tCount.put(t.charAt(i), tCount.getOrDefault(t.charAt(i), 0) + 1); } // 最小覆盖子串的长度...int length = s.length() + 1; // 最小覆盖子串开始位置 int start = 0; // 最小覆盖子串结束位置...首先滑动窗口滑动过程时间复杂度为O（N），每一个窗口对于当前窗口能否覆盖t的时间复杂度为O（M），因此总体时间复杂度为O（M * N）。
在前面学习最短路径和最小生成树的时候，我们发现Dijkstra算法，Prim算法，Kruskal算法都是属于典型的贪心算法应用。...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。...既然策略只有一种，且是用给定的数去组成一个新的最小的数，那么运用贪心算法之前，我们需要考虑每一步组装新值所选取的数据如果是符合规定的最小值， 那么能不能保证最终的数值是最小的。...这里显而易见，每一步的首位数字是符合规定的最小值，那么最终组成的数据也是最小的(可以使用数学归纳法证明)。所以使用贪心算法是可以的。...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。
每个广播台都覆盖特定的区域，不同广播台的覆盖区域可能重叠。 ? 如何找出覆盖全美个州的最小广播台合集呢？下面是解决步骤： 列出每个可能的广播台集合，这被称为幂集（power set）。...在这些集合中，选出覆盖全美50个州的最小集合。 那么问题来了，计算每个可能的广播台子集需要很长的时间。 ? 我们可以尝试使用贪婪算法。...三、算法实现 算法步骤 选出这样一个广播台，即它覆盖了最多未覆盖的州。即便这个广播台覆盖了一些已覆盖的州（就是重复覆盖），也没有关系。 重复第一步，直到覆盖了所有的州。...while states_needed: best_station = None # 将覆盖了最多的未覆盖州的广播台存储进去 states_covered = set() # 一个集合，包含该广播台覆盖的所有未覆盖的州...五、代码部分解读 在上述算法中，有一段代码很有趣 covered = states_needed & states # 计算交集 它是用来进行集合之间的相关计算，在此介绍下并集、交集和差集 并集意味着将集合合并
克鲁斯卡尔算法是一种用于求解最小生成树问题的贪心算法。最小生成树是一个连通图的生成树，其边的权重之和最小。...在每一步中，选择当前权重最小的边，若该边的两个顶点尚未连接，则将其添加到最小生成树的边集合中，并将这两个顶点归为同一个连通分量。通过不断地选择权重最小的边，保证了最小生成树的边权重之和最小。...二、步骤 下面是克鲁斯卡尔算法的具体步骤： 创建一个空的最小生成树的边集合。 将图中的所有边按权重从小到大进行排序。 遍历排序后的边集合，依次选择权重最小的边。...若该边的两个顶点尚未在最小生成树的边集合中相连(即添加该边不会形成环)，则将该边添加到最小生成树的边集合中，并将这两个顶点归为同一个连通分量。...克鲁斯卡尔算法是一种贪心算法，通过不断选择权重最小的边来构建最小生成树。它在网络设计、铁路规划、图像分割等领域有广泛的应用。 文章部分引用：data.biancheng.net
4、贪心算法： 数组中两个字符串的最小距离 #include using namespace std; int main() { int n; cin >> n;...} if (l == -1 || r == -1) cout << -1; else cout << ret; return 0; } 活动选择问题 最小生成树...（Prim、Kruskal算法） 本篇文章的分享就到这里了，如果您觉得在本文有所收获，还请留下您的三连支持哦~
最小覆盖字串 1. 题目描述 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 "" 。..., 0) + 1); } // 最终滑动窗口的长度 int resultLength = Integer.MAX_VALUE; // s覆盖...t的长度 int validLength = 0; // 先扩大右边界，用窗口覆盖t,s的字串不需要连续 // 覆盖的意思是窗口中各个字符的数量等于t中各个字符的数量...// 收缩左边界，找到最小值 while(rightIndex < sLength) { char c = s.charAt(rightIndex...tMap.get(c))) { validLength++; } } // s已经覆盖
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX_N = 2000; /* 给定长度为N的...
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。...解题思路： 用贪心算法的思想，每一步都用能用的最大纸币即可。...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。
给定一个字符串 S 和一个字符串 T，请在 S 中找出包含 T 所有字母的最小子串。
# LeetCode-76-最小覆盖字串 给你一个字符串 S、一个字符串 T 。请你设计一种算法，可以在 O(n) 的时间复杂度内，从字符串 S 里面找出：包含 T 所有字符的最小子串。
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