首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

局部最优算法-贪心算法详解

贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优,通过局部最优的选择,来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用,但需要注意的是,并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优,而不一定是全局最优。...最终,算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5},它们是互相兼容的,不重叠。这就是贪心算法的基本思路:在每一步选择中,选取局部最优以期望达到全局最优。...然而,需要注意的是,贪心算法并不适用于所有问题,因为贪心选择可能会导致局部最优并不一定是全局最优。不全局最优: 在某些情况下,贪心算法可能会陷入局部最优,而无法达到全局最优。...无法回溯: 一旦做出选择,贪心算法就无法回溯修改。这意味着如果在后续步骤中发现之前的选择并不是最优的,贪心算法无法进行修改,可能导致次优或者无法找到

52611

【JavaScript 算法贪心算法:局部最优的构建

贪心算法(Greedy Algorithm)是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中,贪心算法总是选择在当前看来最优的选择,希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优。...贪心算法的特点是简单高效,但它并不总能保证得到最优。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策,不考虑未来的影响。...贪心算法的基本步骤通常包括以下几个: 选择:选择当前最优的选项。 验证:验证当前选择是否可行(通常包括是否满足约束条件)。 构建:将当前选择加入到最终的解决方案中。...贪心算法的适用场景 贪心算法通常适用于以下场景: 最小生成树:如Kruskal和Prim算法。 最短路径问题:如Dijkstra算法。 区间调度问题:如选择最多的不重叠区间。...四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优的方法。虽然它不总能保证得到最优,但在许多实际问题中表现良好。通过理解和应用贪心算法,我们可以有效地解决许多复杂的优化问题。

7810
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    贪心算法及几个经典例子c语言_贪心算法一定是最优

    三、贪心算法适用的问题 贪心策略适用的前提是:局部最优策略能导致产生全局最优。 实际上,贪心算法适用的情况很少。...由所有解元素组合成问题的一个可行; 五、贪心策略的选择 因为用贪心算法只能通过局部最优的策略来达到全局最优,因此,一定要注意判断问题是否适合采用贪心算法策略,找到的是否一定是问题的最优...可惜的是,它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。 一般来说, 贪心算法的证明围绕着:整个问题的最优一定由在贪心策略中存在的子问题的最优得来的。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优,但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优或整体最优的近似贪心算法的基本思路如下: 1.建立数学模型来描述问题。...但是,它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。一般来说,贪心算法的证明围绕着整个问题的最优一定由在贪心策略中存在的子问题的最优得来的。

    1K21

    最优-遗传算法

    前言 在很多问题上是没有标准的,我们要找到最优。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景: 优化问题:遗传算法可以应用于各种优化问题,如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优,解决复杂的多目标优化问题。...机器学习:遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如,使用遗传算法来选择最佳特征组合,或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题:遗传算法可以用于解决约束满足问题,如布尔满足问题(SAT)、旅行商问题(TSP)等。 它可以搜索解空间,寻找满足所有约束条件的最优或近似最优。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖,达到设置的繁殖代数后,获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优,繁殖的次数越多找到最优的可能越高。

    24510

    最优算法学习

    简要 本篇主要记录三种求最优算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划 1.动态规划是通过组合子问题的而解决整个问题的.分治法算法是指将问题划分成一些独立的子问题, 递归地求解各个子问题,然后合并子问题的而得到原问题的.与此不同,动态规划适用于子问题不是独立的情况...动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优的结构 2.递归定义最优的值 3.按自底向上的方式计算最优的值 4.由计算出的结果构造一个最优 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优...适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法

    4K10

    贪心算法最优装载问题(Java代码实现)

    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...]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值...: " + opt); System.out.println("最优为: " + Arrays.toString(x)); } public static class Element implements...: 10.0 最优为: 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略,可产生最优装载问题的最优Java 源代码代码有详细注释,不懂评论下方留言

    1.2K117

    【趣学算法】Day2 贪心算法——最优装载问题

    该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 (1)介绍 (2)注意事项 (3)性质 1)贪心选择 2)最优子结构 二、最优装载问题 (1)古董重量排序 (2)贪心策略选择 模板代码 (...1)分析 (2)伪代码 代码优化 (1)分析 (2)伪代码 三、 程序实现 ---- 一、贪心算法 (1)介绍 贪心算法总是做出当前最好的选择,期望通过局部最优选择,从而得到全局最优的解决方案。...2)有可能得不到最优,而是得到最优的近似值。 3)选择什么样的贪心策略直接决定了算法的好坏。...(3)性质         人们通过实践发现,利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质:贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质,就可以使用贪心算法。...贪心算法通过一系列的局部最优(子问题的最优)得到全局最优(原问题的最优),如果原问题的最优和子问题的最优没有关系,则求解子问题没有任何意义,无法采用贪心算法

    79410

    Python|贪心算法最大子序和

    后面发现可以用贪心算法比较简单其基本思路是正在访问的节点值+此节点之前的最大值如果大于当前节点,则更新最大值为和,否则更新最大值为当前节点。...并记录此时的最大值 max_ = max(max_, tmp, tmp+nums[i], nums[i]) tmp = nums[i] print(max_) 4 贪心算法的代码...= max(cur_sum+nums[i], nums[i]) max_sum = max(cur_sum, max_sum) print(max_sum) 5 总结 贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行...,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优。...若下一个数据和部分最优连在一起不再是可行时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止。

    76910

    详解股票买卖算法最优(二)

    本文作为补充文章,对更复杂的题目进行解答,如果还没有阅读上篇文章,希望小伙伴们先去看一下上篇文章:详解股票买卖算法最优(一),有助于理解。...所以可以套用之前的k=+infinity的算法 最终结果如下: public int maxProfit(int max_k, int[] prices) { if(prices.length...总结 好了,关于股票买卖算法最优系列就告一段落。 这类题型的解题思路就是引入了状态转移方程的概念,现在我们一起弄懂了这种解题思路,是不是还有一点小成就感呢。...希望大家再做算法题的时候脑子里能回忆起这种框架的解题思路。 如果觉得文章内容对你有所启发,希望点个赞,我们后续还会有很多内容与大家分享,不见不散。 往期文章推荐: 中间件专辑: 什么是消息中间件?...算法专辑: 和同事谈谈Flood Fill 算法 详解股票买卖算法最优(一)

    69110

    【运筹学】线性规划 最优分析 ( 唯一最优 | 无穷多最优 | 无界 | 无可行 | 迭代范围 | 求解步骤 )

    文章目录 一、唯一最优 二、无穷多最优 三、无界 四、无可行 五、线性规划迭代范围 六、线性规划求解步骤 一、唯一最优 ---- 使用单纯形法求解线性规划时 , 得到最优时 , 所有的非基变量对应的检验数都小于...0 , 该线性规划有唯一最优 ; 二、无穷多最优 ---- 使用单纯形法求解线性规划时 , 得到最优时 , 存在一个或多个非基变量对应的检验数等于 0 , 那么该线性规划有无穷多最优...无界 ; 四、无可行 ---- 使用人工变量法 ( 大 M 单纯形法 ) 求解线性规划 , 得到最优时 , 此时基变量中还存在人工变量 , 人工添加的变量没有迭代出去 , 这种情况下 , 该线性规划没有可行...; 五、线性规划迭代范围 ---- 线性规划迭代范围 : 无限范围 : 首先迭代的范围是 无穷多元素的 可行 的集合 ; 有限范围 : 缩小该迭代范围为 有限个元素的 基可行 集合 ;...六、线性规划求解步骤 线性规划求解步骤 : 初始 : 找到初始基可行 ; 最优 : 最优判定准则 ; 迭代 : 如果不是最优 , 如何进行下一次迭代 ;

    3K00

    贪心算法求解:王者荣耀购买点券最优策略

    贪心算法 这个时候,可能大都会想到两种算法:动态规划算法贪心算法。 这里容我偷个懒,采用简单易行的贪心算法。至于动态规划算法的解法感兴趣的小伙伴们可以自己试试看。...至于贪心算法的核心理念: 每一步都采取最优的做法。用专业术语来讲就是:每一步都选择局部最优,进而希望最终获得一个全局最优。...代码如下,注释还是蛮详细的: package 贪心; /* 作者 :XiangLin 创建时间 :2020/9/9 18:47 文件 :SkinBuy.java IDE :IntelliJ...String[] args) { // 初始化变量,通过减去余额优惠卷等计算出实际需要购买的点券数量 int money = getMoney(); // 根据贪心算法得到如何购买的点券集合...buy.forEach(b->{// 遍历点券集合输出即可 System.out.print(b + " "); }); } /** * 根据贪心算法求出购买点券的策略

    97320

    【运筹学】线性规划 图解法 ( 唯一最优 | 无穷最优 | 无界 | 无可行 )

    图解法 处理 线性规划问题 ( 取最大值 仅有一个最优的情况 ) III . 图解法 处理 线性规划问题 ( 取最大值 有无穷多最优 ) IV ....图解法 处理 线性规划问题 ( 取最小值 有一个最优 ) V . 图解法 处理 线性规划问题 ( 无界 ) VI . 图解法 处理 线性规划问题 ( 无可行 ) VII ....; 这个最优的个数是无穷多个 ; 经过计算 , 得到的结果最大为 34.2 , 此时 ( 3.8 , 4 ) 到 ( 7.6 , 2 ) 线段之间的所有的点都是最优 IV ...., 同时也没有最优 VII ....线性规划的情况 线性规划有以下情况的 : ① 有唯一最优 , ② 有无穷多最优 , ③ 无界 , ④ 无可行 ; 使用图解法的关键 : ① 可行域 : 根据 大于等于 或 小宇等于 不等式

    3.4K20

    贪心算法如何贪心

    这篇文章就是对于贪心算法的入门介绍 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。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优,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。...最优子结构 当一个问题的最优解包含着它的子问题的最优时,称此问题具有最优子结构性质。问题所具有的这个性质是该问题可用动态 规划算法贪心算法求解的一个关键特征。...如何选用 贪心算法并不能总求得问题的整体最优。但对于某些问题,却总能求得整体最优,这要看问题是什么了。...只要能满足贪心算法的两个性质: 贪心选择性质和最优子结构性质,贪心算法就可以出色地求出问题的整体最优。即使某些问题,贪心算法不能求得整体的最优贪心算法 也能求出大概的整体最优

    1.1K10

    算法贪心算法

    贪心算法 概念解释 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题求解的时候,每一步选择都采用最好或者最优(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优算法。...贪心算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优),但是都是相对近似(接近)最优的结果。 贪心算法并没有固定的发框架,算法的关键是贪心策略的选择,根据不用问题选择不同的策略。...基本思路 建立数学模型描述问题 把求解的问题分为若干个子问题 对每一个子问题求解,得到子问题的局部最优 把子问题对应的局部最优合成原来整个问题的一个近似最优。...会提示找不开,这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优,因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。 贪心算法没有固定的框架,关键是看你怎么选择。...这种情况就需要调整策略,甚至,就不适用贪心算法贪心算法是尽力找到近似的最优,注重的是速度,不是精准度,并不是说一定能找到合适的,或是一定能找到 。 对应问题根据情况不同选择合适的算法解决。

    26730

    给你寻找最优的思路

    启发式算法(Heuristic Algorithm)是一种基于直观或经验的构造的算法,对具体的优化问题能在可接受的计算成本(计算时间、占用空间等)内,给出一个近似最优,这个近似与真实最优的偏离程度一般不能被预计...一个精心设计的启发式算法,通常能在较短时间内得到问题的近似最优,对于 NP 问题也可以在多项式时间内得到一个较优。 启发式算法不是一种确切的算法,而是提供了一个寻找最优的框架。...因此值得注意的是,启发式算法不能保证得到最优,效果相对不稳定,它的效果依赖于实际问题和设计者的经验。但瑕不掩瑜,面对复杂问题启发式算法能以相对简单的方式进行解决,并且它容易设计程序。...其中 Metropolis 准则是 SA 算法收敛于全局最优的关键所在,当搜索到不好的,Metropolis 准则会以一定概率接受这个不好的,使算法具备跳出局部最优的能力。...当利用交叉和变异产生子代时,很可能在某个中间步骤丢失得到的最优,在每次产生子代时,首先把当前最优复制到子代中,防止进化过程中产生的最优被交叉和变异破坏,这就是精英主义的思想。

    1.4K10

    给你寻找最优的思路

    启发式算法(Heuristic Algorithm)是一种基于直观或经验的构造的算法,对具体的优化问题能在可接受的计算成本(计算时间、占用空间等)内,给出一个近似最优,这个近似与真实最优的偏离程度一般不能被预计...一个精心设计的启发式算法,通常能在较短时间内得到问题的近似最优,对于 NP 问题也可以在多项式时间内得到一个较优。 启发式算法不是一种确切的算法,而是提供了一个寻找最优的框架。...因此值得注意的是,启发式算法不能保证得到最优,效果相对不稳定,它的效果依赖于实际问题和设计者的经验。但瑕不掩瑜,面对复杂问题启发式算法能以相对简单的方式进行解决,并且它容易设计程序。...其中 Metropolis 准则是 SA 算法收敛于全局最优的关键所在,当搜索到不好的,Metropolis 准则会以一定概率接受这个不好的,使算法具备跳出局部最优的能力。...当利用交叉和变异产生子代时,很可能在某个中间步骤丢失得到的最优,在每次产生子代时,首先把当前最优复制到子代中,防止进化过程中产生的最优被交叉和变异破坏,这就是精英主义的思想。

    1.1K10
    领券