作者：心叶 本文对应github地址：https://github.com/yelloxing/...
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。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。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法） * @author ruochen * @version 1.0 */ publ
一个贪心算法总是做出当前最好的选择，也就是说，它期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。——《算法导论》
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 喜欢电影的人可能看过《加勒比海盗》这部电影，在电影中每个海盗都想获得无尽的财宝。 我们假设一种场景，一伙海盗在岛上发现了一个沙矿，这座沙矿可以生产三种沙子：沙子A、沙子B和沙子C。 三种沙子有不同的质量和价值，沙子B质量最大，价值也最高，沙子C质量最小，价值也最低，沙子A的价值和质量在沙子B和沙子C之间。 海盗的小船有承重限制，所有沙子的质量已经超过小船承重的极限，超过承重极限船就会浮不起来，所以不可能把所有沙子都装到船上。 如果你是这伙海盗的首领，你想
动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法思想，它通过将问题划分为若干个子问题，并保存子问题的解来求解原问题的方法。动态规划的特点包括以下几个方面：
------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
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法 本文是系列博客的第4篇，是听了陈老师的报告后的记录，主要包括如何学习算法。
有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船，其中集 装箱i的重量为Wi，且
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
分数背包问题允许我们选择物品的部分重量，目标是最大化背包内物品的总价值，同时不超过背包的总容量。
贪心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(即最有可能达到目标)的决策，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法不能保证最优解，但在解决问题的某些实例时是有效的，并且是很容易理解和实现的。
问题描述 假设你是一个贪婪的小偷，背着可以装35磅重东西的背包，在商场伺机偷窃各种可以装入背包的商品。 你力图往背包中装入价值最高的商品，你会用哪种算法呢？ 同样你也可以采取贪心策略，这非常简单。 ①
问题描述： 有一批集装箱要装上一艘载重量为c的轮船。其中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。 问题可以描述为： 式中，变量xi = 0
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
时隔好几天，终于更新了，最近看了很多大厂面试题和相关要求，其中关于常用算法的考察几乎是必须的，但是对于常见算法的学习，只单单的记住某几个程序肯定是不可以的，这就需要深入的对算法的定义、思想、原理及解题上下功夫。
活动选择问题是一个典型的贪心算法应用问题，但确实不是所有贪心策略都能得到最大兼容活动子集。以下是对您提到的三种贪心策略进行反例说明，并附上相应的Go语言代码实现。
1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
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贪心算法，在每次面对岔路口的时候，都做出看起来最优的选择，期望这一组选择可以使得我们的人生达到“最优”。但不一定能得到的是最优解。
一、 知识点梳理 (一) 先从工具STL说起： 容器学习了：stack，queue，priority_queue，set/multiset，map/multimap，vector。 1.stack： 栈是一种只能在某一端插入和删除数据的特殊线性表。他按照先进先出的原则存储数据，先进的数据被压入栈底，最后进入的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后被压入栈的，最先弹出）。因此栈也称先进后出表。 2.queue： 是典型的先进先出容器，FIFO（first-in-first-out），通俗点说就，这个容器就像是在排队，走的人在前面走，来的人在后面排，排队的顺序和离开的顺序是相同的。 3. priority_queue： 优先队列priority_queue可理解为一个大根堆，有特定权值的先出队，也形象的举个例子，拍卖，无论出手多晚，只要出价足够高，就可以拿走拍卖品。(但是，在优先队列里，元素排列绝对不是完全单调的，只能确定队首元素是最大的，保证出队顺序是单调的) 4.vector： 简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和删除数据，可以直接访问向量内任意元素。 5. set/multiset： 两容器相似，但set为有序集合，元素不能重复，multiset为有序多重集合，可包含若干相等的元素，可以放结构体，但是一定要重载排列方式，不然编译都过不了，set的查找于插入元素的复杂度为log(N),是一个比较好用的容器。 PS：但是，在使用结构体时，有几个元素，就要写几个元素的比较，不然会被视为同一个元素： 6.map/multimap：map映射容器的元素数据是由一个Key和一个Value成的，key与映照value之间具有一一映照的关系。map插入元素的键值不允许重复，类似multiset，multimap的key可以重复。比较函数只对元素的key进行比较，元素的各项数据只能通过key检索出来。虽然map与set采用相同的数据结构，但跟set的区别主要是set的一个键值和一个映射数据相等，Key=Value。就好像是set里放的元素是pair组成了map，map的key也可以为自定义数据类型，但是也要像上文set一样写重载函数。 算法（algorithm）：在算法头文件下包括了好多函数，下面列出常用的。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height
分支限界算法是一种解决最优化问题的常用算法，其基本思想是将问题的解空间划分为一棵树，每个节点代表一个可能的解，从根节点开始搜索，搜索过程中根据约束条件和限界条件，逐步减小搜索空间，只保留可能成为最优解的子树。具体来说，分支限界算法有以下几个基本步骤：
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/split-a-string-in-balanced-strings
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
1.概念： 将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。
使用选择最晚开始活动的贪心策略来设计算法时，我们需要确保每一步都做出在当前状态下最优的选择，并且最终这些局部最优选择能够组成全局最优解。
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。 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。 基本思路 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。 算法实现 1、从问题的某个初
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。 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。 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。 算法实现 从问题的某个初始解出发
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
对遇到的特殊问题能够自己设计出算法实现(可以是智力游戏题目或者工作中的实际问题等)
要解决空间浪费和更新困难这两个问题最简单的办法就是把程序的模块相互分割开来,形成独立的文件,而不再将它们静态地链接在一起。简单地讲,就是不对那些组成程序的目标文件进行链接,等到程序要运行时才进行链接。也就是说,把链接这个过程推迟到了运行时再进行,这就是动态链接( Dynamic Linking)的基本思想。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/
之前推送的《教授们说了，我们的目标是培养中国最优秀的程序员》分享有礼活动，中奖名单如下，恭喜幸运参与者！我们将按照问卷中填写的信息尽快邮寄奖品！ 洪瑞琦 梓鑫 邢晓媚 张琼 余小娅 附原文 ---- 如果你看过美剧《Silicon Valley》，一定也曾有过“做个工程师”的想法。剧中，硅谷 Pied Piper 团队通过一套无损压缩算法，成功吸引到投资人，开始了有趣的“搅”机生活。 (左边小哥看上去挺落寞……他是里面唯一不懂编程的) 而在现实生活中，有一个叫Aaron Pollack 的学习者
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。
在介绍模拟退火算法之前，先介绍一下爬山法。爬山法是一种贪心算法。其目标是要找到函数的最大值，若初始化时，初始点的位置在C处，则会寻找到附近的局部最大值A点处，由于A点出是一个局部最大值点，故对于爬山法来讲，该算法无法跳出局部最大值点。若初始点选择在D处，根据爬山法，则会找到全部最大值点B。这一点也说明了这样基于贪婪的爬山法是否能够取得全局最优解与初始值的选取由很大的关系。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/gas-station
作为一种编程语言，本身是谈不上工作原理的，实际上C语言所有的语法，正是C语言编译器的工作原理或者工作机制的具体实现。要细致的讨论起来是不可能，但是作为C语言程序员，必须了解这个大致的流程。一个程序，从C语言源码，到系统可执行的文件，一般经历四个过程。
在0-1背包问题中，如果商品的重量递增序与价值递减序完全一样，那么我们可以利用这个特性设计一种高效的算法。对于这种情况，我们可以从重量最轻、价值最高的商品开始考虑，依次判断是否可以放入背包中。这种策略是基于一个直观的观察：更重的物品往往价值更低，所以我们应该优先考虑轻且价值高的物品。
http://blog.csdn.net/xywlpo/article/details/6439048
所谓贪心法，是c语言针对c程序组合符号（“==、++、--、+=等”）结合上下文识别的一种方法。“每个字符应该包含更多的字符。也就是说，编译器将程序分解成符号的方法是，从左到右一个字符一个字符的读入，如果该字符可能组成一个符号，就再读入下一个字符，判断已经读入的两个字符组成的字符串是否可能是一个符号的组成部分；如果可能，继续读入下一个字符，重复上述判断，直到读入的字符组成的字符串不再可能组成一个有意义的符号。这种处理方法，又称为“贪心法”，或者“大嘴法””。
在学习数据结构的时候，我们已经见过了贪心思想在Prim和Kruskal中的完美应用，贪心思想因为其的简洁在算法中经常会被用到，有的时候在生活中，我们也会无意中使用到l贪心算法。比如在去shopping时，经常需要进行找零钱的过程，我们总是不自觉的先把大的找出来。
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。
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优解。也就是说，不 从整体最优上加以考虑，它所做出的仅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析其是否满足无后效性。
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