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。...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。...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。...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。
算法的复杂性分析 0、 算法评价的基本原则 1、影响程序运行时间的因素 2、算法复杂度 2.1 算法的时间复杂度 2.2 渐进表示法 3、总结 4、参考 ---- ---- 0、 算法评价的基本原则...通常一个好的算法应该应考虑达到以下目标。 1.正确性（correctness） 一个好的算法的前提就是算法的正确性。不正确的算法没有任何意义。...对于规模较大的程序，算法的效率问题是算法设计必须面对的一个关键问题，目标是设计复杂性尽可能低的算法。...2.1 算法的时间复杂度 算法的时间复杂度指算法运行所需时间，也指执行算法所需要的计算工作量。...算法复杂性在渐近意义下的记号有：O、Ω、Θ等，分别表达运行时间的上界、运行时间的下界、运行时间的准确界等 2.2.1 运行时间的上界 设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正整数
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。
贪心算法：分阶段的工作，在每个阶段做出当前最好的选择，从而希望得到结果是最好或最优的算法。 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。...动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。 任务调度问题（简单） 这是一个经典简单的贪心问题，只是题目有点长需要认真读。...解决这个问题，重点要想好贪心的策略: 阶段性：每个时间表选择哪一个任务。 贪心策略：根据“误时惩罚”对任务进行排序，优先排惩罚大的任务，如果这个时间点已经被占了，依次向前找，判断任务是否能安排?...; 54 bubble(); 55 range(); 56 printf("%d",totle); 57 return 0; 58 } 区间覆盖（开始没思路） 感觉这个贪心的策略比较难想...56 */ 最近做了一些贪心算法的题，感觉贪心算法主要是根据问题的要求想出贪心策略，上面提到了没有涉及到什么数据结构和高精度的问题。所以用到最多的就是排序。
贪心算法 例题 1，最大子序和 来自LeetCode 53 解法 1，贪心 根据题意我们可以发现这样一个贪心思想：当前面子序列和小于0时，不如从自身重新开始计算。...边界条件（所有数都是负数时），应该考虑此时的值不为0，而是为最小的数。
1.1 打开算法之门 瑞士著名的科学家N.Wirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。 数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂。 在我们的生活中，算法无处不在。...1.2 妙不可言——算法复杂性 我们首先看一道某跨国公司的招聘试题。 写一个算法，求下面序列之和： −1，1，−1，1，…，(−1)n 当你看到这个题目时，你会怎么想？for语句？while循环？...算法1-2的确算得挺快的，但如何知道我写的算法好不好呢？ “好”算法的标准如下。...（4）高效性：高效性是指算法运行效率高，即算法运行所消耗的时间短。算法时间复杂度就是算法运行需要的时间。...时间复杂度：算法运行需要的时间，一般将算法的执行次数作为时间复杂度的度量标准。 看算法1-3，并分析算法的时间复杂度。
区间问题 01.区间选点 题目描述 给定 N 个闭区间 [a_i,b_i]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点。 输出选择的点的最小数量。...位于区间端点上的点也算作区间内。 输入格式 第一行包含整数 N，表示区间数。 接下来 N 行，每行包含两个整数 a_i,b_i，表示一个区间的两个端点。...输出格式 输出一个整数，表示所需的点的最小数量。...b_i\le 10^9 输入样例： 3 -1 1 2 4 3 5 输出样例： 2 题解 时间复杂度 O(nlogn) 证明: 证明ans$$\le$$cnt ：cnt 是一种可行方案， ans是可行方案的最优解...核心思想 将每个区间按照右端点从小到大进行排序 从前往后枚举区间，end值初始化为无穷小 如果本次区间不能覆盖掉上次区间的右端点， ed < range[i].l 说明需要选择一个新的点， res ++
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6439048 贪心算法的设计思想 贪心算法在解决问题的策略上目光短浅，只根据当前已有的信息就做出选择...换言之，贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优。贪心算法对于大部分的优化问题都能产生最优解，但不能总获得整体最优解，通常可以获得近似最优解。...=S+{x}; C=C-{x}; } return S; 贪心法的基本要素 对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法解此问题，以及能否得到问题的最优解呢...这个问题很难给予肯定的回答。 但是，从许多可以用贪心算法求解的问题中看到这类问题一般具有2个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。...这是贪心算法可行的第一个基本要素。 贪心算法以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。
贪心算法的基本思想： ------求解最优化问题的算法包含一系列步骤 ------每一部都有一组选择 ------做出当前看来最好的选择 ------希望通过做出局部优化选择达到全局优化选择 -...-----贪心算法不一定总产生优化解 ------贪心算法是否产生优化解，需要严格证明 贪心算法产生优化解的条件 ------贪心选择性：若一个优化问题的全局优化解可以通过局部优化选择得到，则该问题成为具有贪心选择性...------优化子结构 与动态规划方法的比较 ------动态规划方法可用的条件：（1）优化子结构（2）子问题重叠性（3）子问题空间小 ------贪心法可用的条件：（1）优化子结构（2）贪心选择性...这是一种典型的贪心算法，它只顾眼前，但能得到最优解。 （2）部分背包问题。有n个物体，第i个物体的重量为wi，价值为vi，在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。...一种直观的贪心策略是：优先拿“价值除以重量的值”最大的，直到重量和正好为C。
贪婪算法 贪心算法（Greedy Algorithm) 简介贪心算法，又名贪婪法，是寻找最优解问题的常用方法，这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好/最优的选择...{看着这个名字，贪心，贪婪这两字的内在含义最为关键。...index = i; } } } return index; } 有了物品，有了方法，下面就是将两者结合起来的贪心算法...按照贪心算法的三个步骤：1.41分，局部最优化原则，先找给顾客25分；2.此时，41-25=16分，还需要找给顾客10分，然后5分，然后1分；3.最终，找给顾客一个25分，一个10分，一个5分，一个1分...^_^;总结：贪心算法的优缺点优点：简单，高效，省去了为了找最优解可能需要穷举操作，通常作为其它算法的辅助算法来使用；缺点：不从总体上考虑其它可能情况，每次选取局部最优解，不再进行回溯处理，所以很少情况下得到最优解
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~ 目录 贪心算法 算法知识点 解题步骤...算法题目来源 算法题目描述 做题思路 代码 运行结果 读书笔记 ---- 贪心算法 算法知识点 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。...贪心算法一般用来解决求最大或最小解。...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，所以贪心算法不要回溯 。
贪心算法 先来比较一下贪心算法和动态规划 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，不考虑整体，只考虑局部最优，所以它不一定能得到最优解； 动态规划则是每个步骤都要进行一次选择，但选择通常要依赖子问题的解...，是通过求解小问题取解决 如果理解了最优子结构，则会发现贪心算法和动态规划都利用了最优子结构的性质 实现该算法的过程 从问题的某一初始解出发 while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素...由所有解元素组合成问题的一个可行解 典型的可用贪心来解的问题有 最小生成树、分数背包问题（类似0-1背包问题，只不过可以取物体的一部分） 用分数背包问题举个例子 W=30（所选物体不能超过30）...物品：A B C 重量：20 5 20 价值：40 20 20 这个时候的贪心选择肯定是选择单位价值量最高的 所以先选择B，再选择A 再从C中选择5 这时价值肯定最大 但贪心算法一开始就说了...，并不保证最优解，所以有时会配合随机算法（算法导论第三版第五章有讲）使用 一般来说贪心算法的代码比动态规划简单的多 ---- 回溯算法 回溯法概念 通常采取深度遍历的形式，按照某种规则的能够避免某些不必要搜索的穷举式搜索
贪心算法 贪心算法介绍 什么是贪心算法呢？...首先，我们需要知道贪心策略，即解决问题的策略，将局部最优转变为全局最优； 把解决问题的过程分为若干步； 解决每一步的时候，都选择当前看起来"最优的"解法； "希望"得到全局最优解 贪心算法的特点： 提出贪心策略...，但是贪心策略的提出是没有标准和模板的，可能每一道题的贪心策略都是不同的； 贪心策略的正确性没有保障，因为我们提出的"贪心策略"有可能是错误的，正确的贪心策略是需要"证明的"；常用的证明方法是我们学过的数学中见过的证明方法...最长递增子序列(贪心算法) 题目链接 -> Leetcode -300.最长递增子序列 Leetcode -300.最长递增子序列 题目：给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。...买卖股票的最佳时机Ⅱ(贪心算法) 题目链接 -> Leetcode -122.买卖股票的最佳时机Ⅱ Leetcode -122.买卖股票的最佳时机Ⅱ 题目：给你一个整数数组 prices ，其中 prices
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。...贪心算法每一步只考虑局部最优解，所以在处理问题的时候可能得不到整体最优解。要使贪心算法得到最优解，问题应具备以下性质： 贪心选择性质 所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解得到。...实际应用中的许多问题都可以使用贪心算法得到最优解，即使得不到最优解，也能得到最优解的近似解。所以在解决一般性问题时，我们可以大胆尝试使用贪心算法。...哈夫曼编码算法、图算法中的最小生成树Prim算法和Kruskal算法，以及计算图的单源最短路径的Dijkstra算法等都是基于贪心算法的思想设计的。...但是随着广播台的增多，消耗的时间将呈指数级增长，穷举法将不是可行的方案。 使用贪心算法进行解决。 我们通过一个简单的例子来理解贪心算法的精髓。
贪心算法(Java) 0、写在前面 1、贪心算法的基本要素 1.1 贪心选择性质 1.2 最优子结构性质 1.3 贪心算法与动态规划算法的差异 2、贪心算法的特点 3、贪心法的正确性证明 4、活动安排问题...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。...1.1 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。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。...问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。 1.3 贪心算法与动态规划算法的差异 贪心算法和动态规划算法都要求问题具有最优子结构性质，这是2类算法的一个共同点。...贪心法必须进行正确性证明 贪心法的优势：算法简单，时间和空间复杂性低 3、贪心法的正确性证明 数学归纳法 叙述一个描述算法正确性的命题P(n)，n为算法步数或者问题规模 归纳基础：P(1) 或 P(n0
一、贪心算法 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。...设计贪心算法的步骤： 将最优化问题转化为这样一个问题，即先做出选择，再解决剩下的一个子问题。 证明原问题的最优解之一可以由贪心选择得到。...贪心算法的理论基础 关于贪心算法有一种理论可用于确定在何时使用贪心算法能给出最优解，虽然这种理论并没有包含贪心算法所适用的所有情况，但确实描述了许多非常有意义的情况。
什么是贪心算法？ 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。...这种“眼下能够拿到的就拿”的策略是这类算法名称的来源。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。...把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。 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。也就是当算法终止的时候，局部最优等于全局最优。...贪心算法的实现框架 从问题的某一初始解出发； while （能朝给定总目标前进一步） { 利用可行的决策，求出可行解的一个解元素； } 由所有解元素组合成问题的一个可行解； 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...如果确定可以使用贪心算法，那一定要选择合适的贪心策略； 贪心算法的几个例子 1.
文章目录 算法知识点 算法的特征 算法题目描述 做题思路 for循环解决 归纳法解决 算法复杂度的计算 时间复杂度的计算 空间复杂度的计算 常数变量复杂度 递归空间复杂度 14天阅读挑战赛...算法知识点 算法的特征 （1）有穷性：算法是由若干条指令组成的有穷序列，总是在执行若干次后结束，不可能永不停止。 （2）确定性：每条语句都有确定的含义，无歧义。...但是考察一个算法时，通常考察最坏的情况，最坏的情况对衡量算法好坏具有实际意义 空间复杂度的计算 算法占用的空间大小。 空间复杂度的本意指的是算法在运行过程中，占用了多少存储空间。...算法占用的存储空间包括： （1）输入、输出数据 （2）算法本身 （3）额外需要的辅助空间 输入输出占用的空间是必须的，算法本身占用的空间可以通过精简算法来缩减，但缩减的量是很小的，可以忽略不计。...算法在运行时候，所使用的辅助变量占用空间，才是衡量算法复杂度的关键因素。
贪心算法（Greedy Algorithm) 概述： 贪心算法是一种在求解最优化问题时采取的一种常用算法策略。...贪心算法的基本思想是，每次选择当前情况下的局部最优解，并相信这个局部最优解能够导致全局最优解。贪心算法通过迭代的方式一步步地构建最优解，并不进行回溯。 贪心算法的一般步骤： 1....贪心选择性：通过局部最优选择能够得到全局最优解。 贪心算法适用的问题一般具有以下特点： 1. 子问题的最优解能够推导出原问题的最优解； 2....子问题的最优解构成原问题的最优解时，原问题的最优解也能由它推导出。 贪心算法的优点是简单、高效，时间复杂度通常较低。然而，贪心算法并不适用于所有问题，有些问题需要使用其他更复杂的算法来求解。...在使用贪心算法时，需要仔细分析问题的特点并证明贪心策略的正确性。 由于贪心是一种思想，没有具体的算法模板，而且贪心一般不会单独作为一种算法出现在题目中，一般会跟其他算法结合在一起出现。
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....数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。...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...如下图，开始的位置是 2，可跳的范围是橙色的。然后因为 3 可以跳的更远，所以跳到 3 的位置。 ?
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