贪心算法介绍：对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择基本思路：建立数学模型来描述问题把求解的问题分成若干个子问题对每一个子问题求解，得到子问题的局部最优解把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解贪心策略适用的前提：局部足有策略能导致产生全局最优解。贪心算法与动态规划算法的主要区别：动态规划算法通常是自底向上的方式求解子问题，而贪心算法则通过自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择...
/*有几堆水果。每次你把两堆东西移到一起，形成更大的一堆。每个动作消耗的能量是两堆水果的总重量。如何把所有的水果堆在一起，消耗最少的能量?*/ 以上是题目，该题首先要读懂题目，每次移到一起以后都要将数组重新排序再次移动。 1 #include<stdio.h>2 3 int main(){4 5 int t, n, m = 0;6 int i = 0, j = 0;7 scanf("%d",&n);8 int sum[n];9 10 for(i = 0; i<n;i++){ 11 scanf("%d",&sum[i]);...
~ 参考 5min学算法公众号 概述 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，他所做出的仅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，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。 适用前提：局部最优策略能导致产生全局最优解贪心算法作为五大算法之一，在数据结构中的应用十分广泛。例如：...
贪心算法 基本概念 所谓贪心算法是指，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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 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。必须注意的是，贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。 所以对所采用的贪心策略一定要仔细分...
题目描述： 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。示例 1:输入: [2,3,1,1,4] 输出: true 解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。 示例 2:输入: [3,2,1,0,4] 输出: false 解释: 无论怎样，你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0，所以你永远不可能到达最后...
1，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，他所做出的的时在某种意义上的局部最优解。贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。贪心算法和其他算法比较有明显的区别，动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解（全局最优解），而不是贪心地选择；回溯...
5.11 ZOJ1029-Moving Tables 这层楼沿着走廊南北向的两边各有200个房间。最近，公司要做一次装修，需要在各个办公室之间搬运办公桌。 由于走廊狭窄，办公桌都很大，走廊里一次只能通过一张办公桌。必须制定计划提高搬运效率。 经理制定如下计划：一张办公桌从一个房间移到另一个房间最多用十分钟。当从房间i移动一张办公桌到房间j，两个办公室之间的走廊都会被占用。所以，每10分钟内，只要不是同一段走廊，都可以在房间之间移动办...
题目来自https://fishc.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=149372&highlight=%CC%B0%D0%C4%CB%E3%B7%A8 问题描述一个旅行家想驾驶汽车以最少的费用从一个城市到另一个城市（假设出发时油箱是空的）。给定两个城市之间的距离D1、汽车油箱的容量C（以升为单位）、每升汽油能行驶的距离D2、出发点每升汽油价格P和沿途油站数N（N可以为零），油站i离出发点的距离Di、每升汽油价格Pi（i=1，2，……N）。计算结果四舍五入至小数点后两...
贪心算法 基本思想：贪心算法并不从整体最优上加以考虑，它所做的选择只是在某种意义上的局部最优解。 基本要素：最优子结构性质和贪心选择性质。
生物信息学 Contig是reads拼成的连续的DNA片段，连续表达一个gene。通过双端测序的contig可确定contig之间的关系得到scaffold，Scaffold是reads拼成的有gap的DNA片段。理想情况下，一条染色体用同一个scaffold的表达。整个genome存在很多零碎片段，可舍弃。因为duplication产生很多overlap。 N50，L50和NG50是评价genome assembly的quality的标准，评价长度时使用N50，N50是一个contig的长度。不选用genome size的50%是因为1...
本文目录定义 常见题型 买卖股票的最佳时机 买卖股票的最佳时机 II 跳跃游戏 最大子序和 判断子序列定义 贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。 贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到...
贪心算法，更确切的说是一种解决题目的思想，简单来说是对于问题的特殊解，它可以通过某种特殊的规则，不断地选取最优的策略。比如说，最简单的贪心问题：使用最少的硬币数量来解决付账的问题（恰好完成数额， 不需要找零） 区间的调度问题（给你多个区间， 可能会有交叉现象， 你需要找所给你的实现当中找出不交叉的区间数量最大值）头排序，但是你发现不能找到最优的解。 尾排序，判断先可以结束的是不是头位置不与之前的区间尾...
import sysdef load_data():return sys.stdin.read()def get_position_map(s):result = {}stack = []for i,c in enumerate(s):if c == "[":result[i] = -1stack.append(i)elif c == "]":if stack:pos = stack.pop()result[pos] = ireturn resultdef decode_str(s, start, end, pos_map):def in_range(i, start, end):return start<=i<enddef is_str(c):return ord(a)<=ord(c)<=ord(z) or ord(A)<=ord(c)<=ord(Z)def is_num(c):retu...
贪心算法 贪心算法是一个求解局部最优解的一个算法，它解决问题时考虑的不是整体最优，而是在当前条件下最优的解，也就是局部最优解。 由于它是个局部最优解的算法，因此用该算法求出的结果并不一定是（或者说往往不是）最优解，但是对于一些问题它还是能求出最优解的，而别的则是最优解的近似解。 伪代码初始解while (离目标更进一步）{do something;选择当前最优解作为可行解的一个解元素}由所有解元素组合成一个可行解示例 零钱...
背包问题代码实现： #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; struct goods {double j;double f;double s;bool operator < (const goods &A) const{return s>A.s;} }buf[1000]; int main(){double m;int n;while (scanf("%lf%d",&m,&n)!=EOF){if (m==-1&&n==-1){break;}for (int i = 0; i < n; i++){scanf("%lf%lf", &buf[i].j, &buf[i].f);buf[i].s = buf[i].j / buf[i].f;}sort(buf, buf + n);int idx = 0;d...