前言 贪心算法的定义： 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，只做出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。...贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。...贪心算法的定义： 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，只做出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。
文章目录 贪心算法 跳跃游戏 I 思路分析 代码实现 跳跃游戏 II 思路 贪心算法 贪心算法可以理解为一种特殊的动态规划为题，拥有一些更加特殊的性质，可以进一步降低动态规划算法的时间复杂度。...但是呢，我们今天讲的是贪心算法，它可以想象成从上往下一条路走下去。让我们看看： ---- 思路 贪心算法是什么？贪心算法会选择当下最有潜力的一步。...动归的话会递归去算这两步到最终结果的最优步数，但是贪心算法不这样。 贪心算法是每次尽可能多跳吗？...NoNoNo，选择当下最有潜力的：在坐标1的位置，你有三个选择；在坐标2的位置，你只有一个选择，所以贪心算法会让你选择跳到坐标1。...这就是贪心算法的局部最优（不要奇思妙想啥反例，要用贪心算法，就要承担它的失误率）。
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。...反例： W=30 物品：A B C 重量：28 12 12 价值：30 20 20 根据策略，首先选取物品A，接下来就无法再选取了，可是，选取B、C则更好...物品 A B C D E F G 重量 35 30 60 50 40 10 25 价值 10 40 30 50 35 40 30 记得当时学算法的时候，就是这个例子，可以说很经典。...反例： W=30 物品：A B C 重量：28 12 12 价值：30 20 20 根据策略，首先选取物品A，接下来就无法再选取了，可是，选取B、C则更好。...值得注意的是，贪心算法并不是完全不可以使用，贪心策略一旦经过证明成立后，它就是一种高效的算法。比如，求最小生成树的Prim算法和Kruskal算法都是漂亮的贪心算法。
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 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...所以一般选自自底向上自带备忘的机制，所以一定是最优解； 最优子结构的概念 如果一个问题的解包含其子问题的最优解，则称该问题具有最优子结构，也就是求解大问题的解，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
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。...main() { int g[] = { 1,2 }; int s[] = { 1,2,3 }; std::cout << getContentedChildren(g, 2, s, 3); } C+...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。假设现在只有9个州：ABCDEFGHI和5个广播台：12345。
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...： 输入：nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 输出：2 提示： 1 <= nums.length <= 1000 0 <= nums[i] <= 1000 思路：贪心算法...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。...将 pos 位置的数字减⼀，因为这是最⼩的减少量，同时也能够保证修改后的数字仍然⼩于原数字 n. c.
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 。
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。...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。 我们通过下面两个例题来看下什么时候选用贪心算法求解。...所以使用贪心算法是可以的。 例题二 题目：假如现在仓库囤有一批同款产品不同规格的货物，货A是30吨，货B是50吨，货C是30吨，总价值分别是，30万，50万，30万，货物A，B，C不可分解。...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。
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。...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?...阶段性：每个区间选择那两个点 贪心策略： 对于所有的区间按右端点从小到大排序。（根据右端点排序） 从第一个区间开始扫描是否覆盖了两个点?...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。
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。
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...贪心法的求解过程 用贪心法求解问题应该考虑如下几个方面： （1）候选集合C：为了构造问题的解决方案，有一个候选集合C作为问题的可能解，即问题的最终解均取自于候选集合C。...=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...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。
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。...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。...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。...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....经我们分析，这种情况是不适合用贪心算法的，因为我们上面提供的贪心策略不是最优解。
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...给出n个物体，第i个物体重量为wi.选择尽量多的物体，使得总重量不超过C。 分析：由于只关心物体的数量，所以装重的没有装轻的合算。只需把所有物体按重量从小到大排序，一次选择每个物体，直到装不下为止。...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
贪心算法的介绍 一、贪心策略：解决问题的策略，局部最优->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。...二、贪心策略的正确性 因为有可能“贪心策略”是一个错误的方法 正确的贪心策略，是需要证明的 常见的证明方法就是在数学中见过的所有证明方法。...三、学习贪心算法的方向 遇到不会的贪心题，很正常，把心态放平。 前期学习的时候，把重点放在贪心的策略上，把这个策略当做经验吸收。 如何证明贪心策略是正确的 2. 860....二、算法原理 分情况讨论：第一种：当顾客给了5美元，就直接收下； 第二种，当顾客给了10美元，先判断一下有没有5美元，有就收下，没有就返回false; 第三种：20美元的找零，可以分一张10和一张...二、算法原理 每次挑选当前数组中，最大的那个数，然后减半，最大的数减半，才有可能最快减到数组和减少到至少一半。
因而选用贪心算法必须保证当前选的最好的必定是整体最好的。 示例 分发饼干 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。...public int leastInterval(char[] tasks, int n) { int[] taskArr=new int[26]; for(char c:...tasks){ taskArr[c-'A']++; } int maxLength=n; int interval=0;...tasks){ taskArr[c-'A']++; } Arrays.sort(taskArr); int m=0; for(int i=25;i>-1;i--){ if(taskArr...}else{ break; } } return Math.max(tasks.length,(taskArr[25]-1)*(n+1)+m); } 复制代码 附录 贪心算法思路
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。...但是，对于具有最优子结构的问题应该选用贪心算法还是动态规划算法求解? 2、贪心算法的特点 设计要素： 贪心法适用于组合优化问题. 求解过程是多步判断过程，最终的判断序列对应于问题 的最优解.
正文开始: 贪心算法其实本身就跟我们人性一样,看到眼前的好吃的,拿来拿来别客气.但是丝毫不顾忌自己还得燃烧卡路里.贪心算法也是这样....贪心算法的本质其实就是总是做出当前最好的选择,也就是说算法总是期望通过局部最优选择从而得到全局最优的解决方案....但是大家想想贪心算法其实是很”目光短浅”的,因为仅仅根据当前眼下的信息来做出决策,这样就不是从整体来最优考虑,他做出的选择只能是某种意义上的局部最优.但是,贪心算法可以得到很多问题的整体最优解或者近似解...,在实际生活中还是有一定的意义的,因此贪心算法还是得到了广泛的应用....但是贪心也不是全部都要,贪心的算法也是有一定的原则,经过我们很多的实践后发现,要想利用贪心算法解决问题,必须要满足两个性质: 1:贪心选择 所谓的贪心选择其实是说原问题可以分解成一个个的小问题来去求解,
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
