贪婪算法贪心算法的基本要素是?

贪婪算法  时间:2021-09-25  阅读:()

点格棋的贪婪算法实现

点格棋的贪婪算法实现解题思路 1. 需求分析 棋盘可以看做一个矩阵,当马位于棋盘上某一位置时,它就有一个唯一的坐标,那么根据国际象棋的规则,它有8个位置可以跳,这8个位置的坐标是和当前马的坐标是有联系的,例如马的坐标是(x,y),那么它的下一跳的位置可以是(x-1,y-2)。

当然坐标不能越界。

马所在的当前位置标为1,它的下一跳的位置标为2,在下一跳的位置标为3,依次类推,如果马走完棋盘,那么最后在棋盘上标的位置是64。

2. 解决方案 (1)回溯法 我们可以采用回溯法求解,当马在当前位置时,我们将它下一跳的所有位置保存,然后从中选择一个位置作为当前位置在跳,递归下去,如果跳不下去,回溯。

这有点类似图的深度搜索。

(2)贪婪法 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,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

那么我们在回溯法的基础上,用贪婪算法进行优化,在选择下一跳的位置时,总是选择出口少的那个位置,这里出口少是指这个位置的下一跳位置个数少。

这是一种局部调整最优的做法,如果优先选择出口多的子结点,那出口少的子结点就会越来越多,很可能出现‘死’结点,这样对下面的搜索纯粹是徒劳,这样会浪费很多无用的时间,反过来如果每次都优先选择出口少的结点跳,那出口少的结点就会越来越少,这样跳成功的机会就更大一些。

贪婪算法应运用什么软件求解

如果是要研究算法就用Matlab,这个是目前很强大的主流软件,属于傻瓜式的编程,十分流行。

如果是面向工程应用vs2010吧,这是一个IDE,可以用C、C++、VB等语言实现。

请问数钱的贪婪算法怎样确保得到最优解?

贪婪算法:总是作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,它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

(注:贪婪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它能产生整体最优解。

但其解必然是最优解的很好近似解。

基本思路:——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解。

当达到某算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止 实现该算法的过程: 从问题的某一初始解出发; while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素; 由所有解元素组合成问题的一个可行解; 基本要素: 1、 贪婪选择性质:所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪婪选择来达到。

(与动态规划的主要区别) 采用自顶向下,以迭代的方式作出相继的贪婪选择,每作一次贪婪选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。

对于一个具体问题,要确定它是否具有贪婪选择的性质,我们必须证明每一步所作的贪婪选择最终导致问题的最优解。

通常可以首先证明问题的一个整体最优解,是从贪婪选择开始的,而且作了贪婪选择后,原问题简化为一个规模更小的类似子问题。

然后,用数学归纳法证明,通过每一步作贪婪选择,最终可得到问题的一个整体最优解。

2、最优子结构性质:包含子问题的最优解 1、 设有n个活动的安排,其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场,而在同一时间只允许一个活动使用这一资源。

每个活动都有使用的起始时间和结束时间。

问:如何安排可以使这间会场的使用率最高。

活动 起始时间 结束时间 1 1 4 2 3 5 3 0 6 4 5 7 5 3 8 6 5 9 7 6 10 8 8 11 9 8 12 10 2 13 11 12 14 算法:一开始选择活动1,然后依次检查活动一i是否与当前已选择的所有活动相容,若相容则活动加入到已选择的活动集合中,否则不选择活动i,而继续检查下一活动的相容性。

即:活动i的开始时间不早于最近加入的活动j的结束时间。

Prodedure plan; Begin n:=length[e]; a {1}; j:=1; for i:=2 to n do if s[i]>=f[j] then begin a a∪{i}; j:=i; end end; 例1 [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。

售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。

假设提供了数目不限的面值为2 5美分、1 0美分、5美分、及1美分的硬币。

售货员分步骤组成要找的零钱数,每次加入一个硬币。

选择硬币时所采用的贪婪准则如下:每一次选择应使零钱数尽量增大。

为保证解法的可行性(即:所给的零钱等于要找的零钱数),所选择的硬币不应使零钱总数超过最终所需的数目。

假设需要找给小孩6 7美分,首先入选的是两枚2 5美分的硬币,第三枚入选的不能是2 5美分的硬币,否则硬币的选择将不可行(零钱总数超过6 7美分),第三枚应选择1 0美分的硬币,然后是5美分的,最后加入两个1美分的硬币。

贪婪算法有种直觉的倾向,在找零钱时,直觉告诉我们应使找出的硬币数目最少(至少是接近最少的数目)。

可以证明采用上述贪婪算法找零钱时所用的硬币数目的确最少(见练习1)。

贪婪算法和最大载干比算法是同一个算法啊

贪心法的基本思路: ——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解。

当达到某算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止。

该算法存在问题: 1. 不能保证求得的最后解是最佳的; 2. 不能用来求最大或最小解问题; 3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。

实现该算法的过程: 从问题的某一初始解出发; while 能朝给定总目标前进一步 do    求出可行解的一个解元素; 由所有解元素组合成问题的一个可行解; 最大载干比算法在选择传输用户时,只选择最大载干比叫的用户,即让信道条件最好的用户占用资源传输数据,当该用户信道变差后,再选择其他信道最好的用户。

基站始终为该传输时刻信道条件最好的用户服务。

最大C/I算法的吞吐量最大,但公平性最差,应该是和贪婪算法为同一个算法。

贪心算法的基本要素是?

从问题的某一初始解出发; while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素; 由所有解元素组合成问题的一个可行解。

下面是一个可以试用贪心算法解的题目,贪心解的确不错,可惜不是最优解。

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