第三章上 贪心算法

本文转载自微信公众号「Java中文社群」，作者磊哥。这几年商家为了刺激消费是变着花样的推出各种各样的活动，以某多多为首的运营式电商更是让我们看到了营销的无限“潜力”。这不，最近刚赶上双 11，小区便利店的老王头也推出了一项「空酒瓶子换酒」的促销活动，它的规

为了简化规划，约翰假定没有其他人会在湖边钓鱼，以影响他期望捕获的鱼的数量。注意John只能 从第一个湖出发，从左往右走，不能回头 。接下来是一条包含预期鱼类数量的线。如果存在多个计划，则选择在湖1尽可能长时间花费的计划，即使预计在某些间隔内不会捕获鱼。由于

贪心算法，记得学的时候还是大学的时候，再次来总结一下吧。贪心算法并不是指具体的固定代码，而是指一种思路，加入我们每次都选最好的选择，那么很大可能会得到最好的结果。思路，加入把k1到k5轮询一遍，发现k1、k2、k3可以覆盖范围最多，随便取一个，假设取k1。

带权重的有向图上单源最短路径问题。如果采用的实现方法合适，Dijkstra运行时间要低于Bellman-Ford算法。最小距离的判断标准 dist[j] = min. heapq.heappush # min heap, sort data item a

贪心算法，思路参考yxc，涉及树的合并与缩点，将所有触发点构成的链全部缩进根节点即可得到最终的结果。

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解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举

克鲁斯卡尔算法：Kruskal算法是一种用来查找最小生成树的算法，由Joseph Kruskal在1956年发表。用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等。三种算法都是贪心算法的应用。和Boruvka算法不同的地方是，Kruskal算法在图

　　当面对一个复杂的问题，需要求得问题最优解的时候，贪心法可以高效率的解决问题；　　贪心法不是从整体最优考虑，它仅仅是通过一系列在局部看来最好的选择，而得到问题整体的最优解；　　贪心法并不是对所有的问题都能得到最优解，但对许多问题它确实能产生整体最优解，而

倘若有 5 个城市，则 共有 32 种组合，若每秒可以计算10种，则需要 3.2秒，若是100个广播台，则需要 4 * 10 ^ 23 年。//定义一个临时的集合， 在遍历的过程中，存放遍历过程中的电台覆盖的地区和当前还没有覆盖的地区的交集。= 0) {

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，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。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。问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法或动态规划

算法基础的第三部分！这几部分其实讲述的都不太详细，因为许多内容都算比较清楚了，也不想太深入讨论，不过应该后面会进行补充。从现实生活中看，这种思维并非正确，甚至大多数情况下都是无法获得最佳结果的，所以其实贪心算法可行范围不广，但换言之，在满足条件时是可行的。

在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。贪心算法是指在每个阶段做选择的时候都做出当前阶段(或状态)最好的选择，并且期望这样做到的结果是全局最优解

因为是按开始从大到小排序，所以假设x, y防晒，spfs[x] < spfs[y], 那么可能后面的牛能用到x,y,或者只用到x,或者都用不上。因为后面的牛可能可以用x，所以当前这头牛应该选择在它适合的范围最大的spf。spfs[0] = spfs[

某天KID利用飞行器飞到了一个金银岛上，上面有许多珍贵的金属，KID虽然更喜欢各种宝石的艺术品，可是也不拒绝这样珍贵的金属。但是他只带着一个口袋，口袋至多只能装重量为w的物品。岛上金属有s个种类, 每种金属重量不同，分别为n1, n2, ... , ns，

圣诞节来临了，在城市A中圣诞老人准备分发糖果，现在有多箱不同的糖果，每箱糖果有自己的价值和重量，每箱糖果都可以拆分成任意散装组合带走。圣诞老人的驯鹿最多只能承受一定重量的糖果，请问圣诞老人最多能带走多大价值的糖果。其余n行每行对应一箱糖果，由两部分组成，分

就是一直乘3，return 1;return 2;int mod = (int)1e9 + 7;long res = 1;res *= 3;res %= mod;n -= 3;return (int)(res * n % mod);

有n个需要使用同一资源的活动，且在同一时段只有一个活动能使用该资源。每个活动i都有一个起始时间 si 和结束时间 fi ，且 si < ei 。若区间 [si， ei) 与区间 [sj，ej) 不相交，则称活动 i 与活动 j 是相容的。该问题就是要

如何生成前缀树？例子：一个字符串类型的数组arrl,另一个字符串类型的数组arr2。请打印arr2中出现次数最大的前缀。= 0) { //确定树中确定加入过word，才删除。if { //C++要遍历到底去析构。public int search {

将整数n分成k份，且每份不能为空，任意两份不能相同。例如：n=7，k=3，下面三种分法被认为是相同的。1，1，5; 1，5，1; 5，1，1;方法为减而治之，把n划分成k份的答案就相当于每次把n分成a，b两个数，再把a分成k-1份，然后把每次a分成k-1份

　　作为求解最短路问题的算法中最稳健的算法，Dijkstra以其惊奇的操作和独特的魅力，吸引了无数OIer学习、钻研。身为一名蒟蒻，本人以有限的能力付诸仔细的思考，对于Dijkstra算法中贪心思想的正确性有了新的认识。　　咳咳，相信我，这是一篇很正常的博

给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成整数长的m段，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1

第一步，当我们看到这类问题的时候，首先要联想到贪心算法：针对一组数据，我们定义了限制值和期望值，希望从中选出几个数据，在满足限制值的情况下，期望值最大。第三步，我们举几个例子看下贪心算法产生的结果是否是最优的。每次选择对糖果大小需求最小的孩子，给他最小的不

顾名思义：贪心法/贪婪法是“只顾当下，不计未来”；另外，贪心法并不一定总是最优解，但是一个比较不错的可行解。

贪心算法，又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。[1]比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。贪心算法与动态规

此外，给定V中的一个顶点，称为源点。现在要计算从源点到所有其他各顶点的最短路径长度，这里路径长度指路上各边的权之和。　　算法基本思想：先假定源点为u，顶点集合V被划分为两部分：集合V以及集合V-S。初始时S中仅含有u,其中S的顶点到源点的最短路径已经确定。

每次你把两堆东西移到一起，形成更大的一堆。每个动作消耗的能量是两堆水果的总重量。以上是题目，该题首先要读懂题目，每次移到一起以后都要将数组重新排序再次移动。

有一批集装箱要装上一艘载重为C的轮船。其中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要去确定在装载体积不受限制的情况下，将极可能多的集装箱装上轮船。其中，变量Xi=0表示不装入集装箱i，Xi=1表示装入集装箱i。设集装箱已依其重量从小到大排序，(X1,X2,…另一

由数据3得：既然所有人都要学会，肯定是越早学越优。再考虑有人必须学不会的限制。再跑一边dij求出每个人最早在多久学会。#define inf 1000000007//一定要足够大 否则会错！！//如果说u应该在后面才学会 那么v又在吃饭前学会 说明是矛盾的

　　贪心算法，是一种“只顾眼前”的价值观。远古的人会有这样的人生态度，我只关注每天能吃饱，就可以活下去。在几百万年前未尝不是一种好算法。贪心算法的条件　　贪心算法需要满足无后效性。　　贪心算法也不适应那些活动收益不同的问题。用贪心算法来解，不能保证得到最优

cout << "Please enter the number of times you want to run the program:";cerr<<"Can not open file ‘act

int i = 0,V = 0,j = 0;cerr<<"Can not open file ‘backpack-object.txt‘ "<<endl;cout << "—————————

给出n个数，a1,a2...an，现在可以进行最多k次操作，每次操纵可以使得任意一个数自增或者自减，问经过最多k次操作后，n个数中的最大值-最小值最小为多少？一开始，看到k最大可达1e14，就知道这个肯定不能暴力求解...但是我们可以通过优化暴力的方法来解

但当前的最优解有可能是局部最优解，而不是全局最优解，这时候就要进行反悔操作。按照判断方式的不同可以分为反悔自动机和反悔堆两种方法。即设计一种反悔策略，使得随便一种贪心策略都可以得到正解。基本的设计思路是：每次选择直观上最接近全局最优解的贪心策略，若发现最优

　　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，他所做出的的时在某种意义上的局部最优解。　　贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。　　

For example, to sort {4, 0, 2, 1, 3} we may apply the swap operations in the following way:. Now you are asked to find the minim

给定一组硬币的面额，以及要找零的钱数，计算出符合找零钱数的最少硬币数量。例如，美国硬币面额有1、5、10、25这四种面额，如果要找36美分的零钱，则得出的最少硬币数应该是1个25美分、1个10美分和1个10美分共三个硬币。这个算法要解决的就是诸如此类的问题

之前在博客里总结过贪心算法的相关注意概念，但是由于当时理解不够，并没有很好的总结区间贪心问题，所以在这里做一个总结：。区间贪心算法总的来说有两大题型，一个是区间不相交问题，一个是区间选点问题；其实第二种问题是第一种问题的子问题，并且对于贪心算法中的概念一定

大家都知道不管是校招还是社招算法题是必考题，而这一部分恰巧是大多数人的短板，所以刷题首先是为了提高自身的编程能力，能够在算法面试中脱颖而出，拿到满意的offer。自己是打算考研的，计算机考研数据结构也是必考题，所以刷题的第二个原因就是为了巩固自己的数据结构

今天这篇文章是贪心算法系列的第三篇--划分字母区间。字符串 S 由小写字母组成。返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。以下面的字符串为例进行分割。之后每个字符都找最后一个位置，如果在区间之外则扩大区间，如果遍历到区间的最后一个位置，则结束，长度就为结束位

老师想给孩子们分发糖果，有N个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。你需要按照以下要求，帮助老师给这些孩子分发糖果：每个孩子至少分配到 1 个糖果。相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果。示例 1:输入: [1,0,2]输出:

实质上，这就是贪心算法的思想，用贪心算法解决问题的步骤一般是这样的。第一步，当我们看到这类问题的时候，首先要联想到贪心算法。从时间角度来看，大部分能用贪心算法解决的问题，其正确性都是显而易见的，也不需要严格的证明。实际上，贪心算法解决问题的思路，并不总是能

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”。“计划”的时间安排：每周三和周六 文章有点长，希望能耐心的看完。样例输入 9 样例输出 504 数据规模与约定

贪心算法的基本要素对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法解此问题，以及能否得到问题的最优解呢?这个问题很难给予肯定的回答。但是，从许多可以用贪心算法求解的问题中看到这类问题一般具有2个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。这是贪心算法可行的第一个

以上实现了常见算法的java、c语言、javascrpt、python3和go语言实现，持续更新中。下面针对一些基本的算法思想，给出大致的说明和用例。递归与分治策略分治法的基本思想把一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题

本文共3515字，建议阅读7分钟。通过本文与大家讨论一个被称为正则化的贪心森林算法。我是这样定义这些算法的：它们本身最终不会成为竞赛里的赢家，但是它们会给的预测带来不同。关键在于“它们本身”。这些算法能够用在集成模型之中，来获取超过大多数流行的梯度提升算法

本文实例讲述了Python贪心算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。在超市结账 时，如果 需要找零钱， 收银员希望将最少的硬币数找给顾客。扣丁学堂是专业的Python培训机构，不仅有专业的老师和与时俱进的课程体系，还有大量的供学员观看学习，想要学习Pyt

本文实例讲述了JS使用贪心算法解决找零问题。分享给大家供大家参考，具体如下：。前面介绍了JS贪心算法解决背包问题，这里再来看看找零问题的解决方法。在现实生活中，经常遇到找零问题，假设有数目不限的面值为20,10,5,1的硬币。给出需要找零数，求出找零方案，

本文实例讲述了JS基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下：。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。物品 A B C D 价格 50 220 60 60 尺寸 5 20 10 12 比率 10 11 6

经济学上有个“海盗分金”模型：是说5个海盗抢得100枚金币，他们按抽签的顺序依次提方案：首先由1号提出分配方案，然后5人表决，超过半数同意方案才被通过，否则他将被扔入大海喂鲨鱼，依此类推,假设海盗是足够聪明的先利己再伤人，最后方案是怎样的？with a a