先放上算法框架：递归回溯法算法框架[一]int Search(int k) { for (i=1;i<=算符种数;i++) if (满足条件) { 保存结果 if (到目的地) 输出解; else Search(k+1); 恢复：保存结果之前的状态{回溯一步} } }递归回溯法算法框架[二]int Search(int k) { if (到目的地) 输出解; else for (i=1;i<=算符种数;i++) if (满足条件) { ...
#include <iostream> using namespace std;int m[100][100];int min(int a,int b) {return (a<b)?a:b; }int max(int a,int b) {return (a>b)?a:b; }void knapsack(int v[],int w[],int c,int n) { int jMax=min(w[n],c);for(int j=0;j<=jMax;j++)m[n][j]=0;for(j=w[n];j<=c;j++)m[n][j]=v[n];for(int i=n-1;i>1;i--){jMax=min(w[i],c);for(j=0;j<=jMax;j++)m[i][j]=m[i+1][j];for(j=w[i];j<=c;j++)m[i][j]=max(m[i+1][j],m[i+1][j-...
题目链接：http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1082详解链接：https://github.com/zpfbuaa/JobduInCPlusPlus参考代码：//// 1082 代理服务器.cpp // Jobdu //// Created by PengFei_Zheng on 03/05/2017. // Copyright ? 2017 PengFei_Zheng. All rights reserved. //#include <stdio.h> #include <iostream> #include <algorithm> #include <string.h> #include <cstring> #include <cmath> #include <climits> #define MAX...
题目:有N堆纸牌，编号分别为1，2，…，n。每堆上有若干张,但纸牌总数必为n的倍数.可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。移牌的规则为：在编号为1上取的纸牌，只能移到编号为2的堆上；在编号为n的堆上取的纸牌，只能移到编号为n-1的堆上；其他堆上取的纸牌，可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法，用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如：n=4，4堆纸牌分别为：① 9 ② 8 ③ 17 ④ 6 移动三次可以达到目...
背包容量M=80;物品效益值(P1，P2，P3，P4，P5，P6)=(10,18,40,56,30,15); (W1,W2,W3,W4,W5,W6)=(1,2,5,8,5,3);P1/W1>P2/W2>P3/w3>P4/W4>P5/W5>P6/W6P,W分别用一个数组表示，返回解序列X。原文：http://www.cnblogs.com/yuanzhenliu/p/5119639.html
!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collections import deque import gym#选取互动环境 env = gym.make(CartPole-v1) state = env.reset()#0或1表示让小车向不同方向移动 action = 0 #step(action)表示想环...
我们知道，贪心算法的原理是在对问题求解时，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，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。特性：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...
前面我们分享了关于js使用贪心算法解决找零问题，本文我们接着为大家介绍JS基于贪心算法解决背包问题。贪心算法：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。寻找最优解的过程，目的是得到当前最优解。部分背包问题：固定容积的背包能放入物品的总最大价值物品 A B C D 价格 50 220 60 60 尺寸 5 20 10 12 比率 10 11 6 5按比例降序尽可能多放入...
在现实生活中，经常遇到找零问题，假设有数目不限的面值为20,10,5,1的硬币。 给出需要找零数，求出找零方案，要求：使用数目最少的硬币。对于此类问题，贪心算法采取的方式是找钱时，总是选取可供找钱的硬币的最大值。比如，需要找钱数为25时，找钱方式为20+5，而不是10+10+5。贪心算法还是很常见的算法之一，这是由于它简单易行，构造贪心策略不是很困难。本文我们就和大家分享JS使用贪心算法解决找零问题示例。可惜的是，它需要证...
给定一组硬币的面额，以及要找零的钱数，计算出符合找零钱数的最少硬币数量。 例如，美国硬币面额有1、5、10、25这四种面额，如果要找36美分的零钱，则得出的最少硬币数应该是1个25美分、1个10美分和1个10美分共三个硬币。这个算法要解决的就是诸如此类的问题。我们来看看如何用动态规划的方式来解决。 对于每一种面额，我们都分别计算所需要的硬币数量。具体算法如下： 如果全部用1美分的硬币，一共需要36个硬币如果用5美分的硬币...
本文实例讲述了JS基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 贪心算法：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。 寻找最优解的过程，目的是得到当前最优解 部分背包问题：固定容积的背包能放入物品的总最大价值 物品 A B C D 价格 50 220 60 60 尺寸 5 20 10 12 比率 10 11 6 5 按比例降序尽可能多放入物品 function g...
本文实例讲述了JS使用贪心算法解决找零问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面介绍了JS贪心算法解决背包问题，这里再来看看找零问题的解决方法。 在现实生活中，经常遇到找零问题，假设有数目不限的面值为20,10,5,1的硬币。 给出需要找零数，求出找零方案，要求：使用数目最少的硬币。 对于此类问题，贪心算法采取的方式是找钱时，总是选取可供找钱的硬币的最大值。比如，需要找钱数为25时，找钱方式为20+5，而不是10+10+5。...
问题经济学上有个“海盗分金”模型：是说5个海盗抢得100枚金币，他们按抽签的顺序依次提方案：首先由1号提出分配方案，然后5人表决，超过半数同意方案才被通过，否则他将被扔入大海喂鲨鱼，依此类推,假设海盗是足够聪明的先利己再伤人，最后方案是怎样的？网上百度来的的代码 with a as (select 101 - rownum n from dual connect by rownum <102), max_one as (select max(n) max1 from a), max_two as (select /*+leading(p2...
一.贪心算法 对于一些最优解问题，每一步都做当前的最优选择，最后得到的选择结果就是最终问题的最优解，这样的问题就适用贪心算法。贪心算法在每一步做出局部的最优选择，最后得到整个问题的最优解。显然，实际问题中存在大量问题并不是每一步最优就能最终最优的，如01背包问题，因此贪心算法解决问题简化了解决方案，但是得到的最终结果的可信度不如动态规划算法或者分治算法高，往往考虑不够全面。问题能否使用贪心算法解决要根...
经典算法之贪心算法 学习笔记 贪心算法介绍 理解 贪心算法是局部最优的，大多数情况下也是整体最优。 贪心算法通常以自顶向下的方式进行，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。 基本要素 1.贪心选择性质 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。 对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整...