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贪心算法贪心算法通过一系列的选择来得到问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下局部的最好选择，即贪心选择。贪心选择的一般特征：贪心选择性质和最优子结构性质。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。在动态规划算法中，每步所做的选择往往依赖于相关子问题的解。因而只有在...
import rest = ‘asdfasxxixxdafqewxxlovexxsadawexxyouxxas‘# . #点匹配除换行符外的任意字符 a0 = re.findall(‘xx.‘,st) #print(a0) #[‘xxi‘, ‘xxd‘, ‘xxl‘, ‘xxs‘, ‘xxy‘, ‘xxa‘] a1 = re.findall(‘xx..‘,st) #print(a1) #[‘xxix‘, ‘xxlo‘, ‘xxsa‘, ‘xxyo‘, ‘xxas‘]# * #星匹配前面的一个字符一次或多次 b0 = re.findall(‘x*‘,st) #print(b0) #[‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘xx‘, ‘‘...
1. 题目描述/* 题目描述给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成m段（m、n都是整数，n>1并且m>1），每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m]。请问k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。 输入描述:输入一个数n，意义见题面。（2 <= n <= 60）示例1 输入 8 输出 18 */ 代码1：贪心算法（最简单）思路/*** 题目分析：* 先举几个例子，可...
本来想写完递归再写这个专栏的，但是老师给了一个贪心的题目，没办法只能开一个板块了简介在对问题求解时，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，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。与这个局部最优解相对应的全局最优解会在动态规划里面展现出来。例题先来一道经典的贪心热热手，跳跃游戏就算是一个比较经典的贪心题思路一开始看到这个题目不知不觉开始用动态规划在写了 (°ー°〃)仔细一看返回值...
1 #include<iostream>2 #include<cmath>3usingnamespace std;4constint N=100;5int tower[N][N],f[N][N]={0},n;6void upMax(int &a,constint &b){7 a=(a>b?a:b);8}9int main(){ 10 cin>>n; 11for(int i=1;i<=n;i++){ 12for(int j=1;j<=i;j++){ 13 cin>>tower[i][j]; 14 } 15 } 16//接下来 用贪心算法和动态规划 17//这里用了贪心算法，每一步算出每一行的最大值，最后得到总体最大 18for(int i=1;i<=n;i...
Input输入数据包含多个测试实例，每个测试实例的第一行只有一个整数n(n<=100)，表示你喜欢看的节目的总数，然后是n行数据，每行包括两个数据Ti_s,Ti_e (1<=i<=n)，分别表示第i个节目的开始和结束时间，为了简化问题，每个时间都用一个正整数表示。n=0表示输入结束，不做处理。 Output对于每个测试实例，输出能完整看到的电视节目的个数，每个测试实例的输出占一行。 Sample Input12 1 3 3 4 0 7 3 8 15 19 15 20 10 15 8 18 6 12 5...
合并果子 这道题，明显每一个选择都是无后效性的，明显的贪心算法 这道题有几个要注意的地方，合并成一堆之后会形成新的一堆，所以要再次排序，找最小的两堆合并 这里的重新排序，根据这道题本身的思想，很容易想到插入排序 插入排序：//这种插入排序是前面已知，将手中的牌插到前面 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int a[105]; int main() {int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>a[i];}//开始插...
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，算法得到的是在某种意义上的局部最优解，这是百度百科对贪心算法的基本介绍，下面会通过一个具体案例来介绍一下。先看下面这个方法，不需要删除字符的时候我们总是将字符值对比分解成一个一个的，只需要考虑左右对应位置字符值是否相同而不需要去考虑整体，直到两指针相遇，这样就会将整体对比问题分解成局部对...
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据...
贪心算法的设计思想 贪心算法在解决这个问题的策略上目光短浅，仅仅依据当前已有的信息就做出选择，并且一旦做出了选择，无论将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并非从总体最优考虑，它所做出的选择仅仅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，但不能总获得总体最优解，通常能够获得近似最优解。引例 [找零钱]一个小孩买了价值少于1美元的糖，并将1美元的钱交给售货员。...