举例说明,动态规划和贪心算法的区别
贪心算法是种策略,思想。
。
。
它并没有固定的模式比如最简单的背包问题用贪心的思想去做,就可能有很多种方法性价比最高的、价值最高的、重量最轻的而你没法确保你所选择的贪心策略对所有的情况都是绝对最优的动态规划的思想是分治+解决贪心算法的证明方法
贪心算法的基本思路如下:
1.建立数学模型来描述问题。
2.把求解的问题分成若干个子问题。
3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解。
4.把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。
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其实归纳起来也就一个类。
其他的都是分支求一个算法(贪心算法)
首先,无所谓哪里密集哪里不密集的说法,这是人为的区分,需要首先遍历全部格子才能确定,是最慢的算法,全部遍历过了就可以得出最优的路线了.
既然用贪心算法,为了思考方便,可以假设棋盘无穷大,算法的目的是判断下一步该往右走还是往下走,思想如下:
判断当前格子右、下两个相邻的格子是否有金块,情形如下:
1)如果一个有一个没有,则往有金块的格子走
2)如果都没有或都有,则需要判断往哪个方向走能更快的拾到下一个金块,方法如下:
让机器人假设地各往两个方向走一步,然后对当前格子作判断情形如下:
A)一个格子继续走能拾到金块,另一个不能,则上一步往该格子走
B)如果仍旧都有或都没有,重复2)直到找到符合A)的情形。
假设棋盘是N*N个格子,则贪心算法最坏的情形是要遍历整个棋盘,比如只有第一个格子有金块时,就需要遍历整个棋盘才能确定走法。
最好的情形也需要遍历4*N个格子。
时间复杂度上来算的话,应该是O(nLogn)贪心算法编程
复杂度自己推吧,很简单
#include <stdio.h>
void maxmoney(unsigned int cost, int* a);
int main()
{
unsigned int cost, i, j;
int a[6]={0,0,0,0,0,0};
printf("%s","Cost: ");
scanf("%d",&cost);
maxmoney(cost, a);
printf("
");
printf("100 yuan : %d
",a[0]);
printf("50 yuan : %d
",a[1]);
printf("10 yuan : %d
",a[2]);
printf("5 yuan : %d
",a[3]);
printf("2 yuan : %d
",a[4]);
printf("1 yuan : %d
",a[5]);
return 0;
}
void maxmoney(unsigned int cost, int* a)
{
if (cost < 2){
a[5] += cost;
}else if (cost >= 100){
a[0]++;
cost = cost - 100;
maxmoney(cost, a);
}else if (cost >= 50){
a[1]++;
cost = cost - 50;
maxmoney(cost, a);
}else if (cost >= 10){
a[2]++;
cost = cost - 10;
maxmoney(cost,a);
}else if (cost >= 5){
a[3]++;
cost = cost - 5;
maxmoney(cost, a);
}else if (cost >= 2){
a[4]++;
cost = cost - 2;
maxmoney(cost, a);
}
}如何用贪心算法求解tsp问题
最快回答那个不懂别乱说,别误人子弟。
这题标准的贪心算法,甚至很多时候被当做贪心例题
要求平均等待时间,那么就得用 总等待时间 / 人数
所以只用关心总等待时间,
如果数据大的在前面,那么后面必然都要加一次这个时间,所以按从小到大排。
给你写了个,自己看吧。
#include "stdafx.h"
#include
#include
#include
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int n;
float arr[105];
cin >> n;
for(int i = 0; i < n; ++i)
cin >> arr[i];
sort(arr, arr+n);
int tnow = 0;
int tmax = 0;
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
tmax += tnow;
tnow += arr[i];
}
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
printf("%0.2f ", arr[i]);
}
cout << endl;
printf("%0.2f
",tmax / (float)n);
return 0;
}
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