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找币问题可用动态规划法来求解但还有一种更简单可行的方法先取 2枚 价值= 余=再取 1枚 价值 余-1=不取 0枚 因为> 再取 3枚 价值×3= 余-=0找零完毕得最优解X={ 2 1 0 3 } 共需最少的硬币数6枚在不超余额的前提下每次都找最大面值的硬币这种找币的方法叫做贪心算
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第4章 贪心算法1学习要点理解贪心算法的概念掌握贪心算法的基本要素 (1)最优子结构性质(2)贪心选择性质理解贪心算法与动态规划算法的差异理解贪心算法的一般理论通过应用范例学习贪心设计策略(1)活动安排问题(2)最优装载问题(3)哈夫曼编码(4)单源最短路径(5)最小生成树(6)多机调度问题2 顾名思义贪心算法总是作出在当前
中北大学电子与计算机科学技术学院第三部分第三章 蛮力法 算法设计与分析主要内容 1选择排序和冒泡排序 2顺序查找和蛮力字符串匹配3最近对和凸包问题的蛮力算法4穷举查找重点难点1重点:蛮力法的理解2难点:蛮力法的应用 第一节 选择排序和冒泡排序蛮力法的理解:蛮就是我们所说的蛮干力就是能力可能大家从表面上对这种方法非常藐视总感觉用蛮干的方法来解决问题太笨了其实当你想不出更好的方法解决问题
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章算法设计3.4 优化算法的数学模型3.4.1 杨辉三角形的应用3.4.2 最大公约数的应用3.4.3 公倍数的应用3.4.4 裴波那契数列应用3.4.5 递推关系求解方程 说到数学建模有好多人感到不知所云下面我们看一个很简单的例子: 已知有五个数求
陈慧南 编著 南京邮电大学计算机学院 2008年3月求解这一类最优化问题一种可行的做法是不奢望求最优解而设法求与最优解值很接近的可行解称为近似解(approximate solution) 设P是一个最优化问题I是P的一个实例DP是问题P的所有实例的集合对于每个实例I?DPSP(I)是该实例的所有可行解的集合设? ?SP(I)是实例I的一个可行解目标函数fP(?)的值称为?的解值(soluti
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第2章 递归与分治策略 学习要点:理解递归的概念掌握设计有效算法的分治策略通过下面的范例学习分治策略设计技巧(1)二分搜索技术 (2)大整数乘法(3)Strassen矩阵乘法(4)棋盘覆盖(5)合并排序和快速排序(6)线性时间选择(7)最接近点对问题(8)循环赛日程表将要求解的较大规模的问题分割成k个更小规模的子问
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1中国计算机学会21世纪大学本科计算机专业系列教材算法设计与分析2主要内容介绍第1章算法引论第2章递归与分治策略第3章动态规划第4章贪心算法第5章回溯法第6章分支限界法3主要内容介绍(续)第7章概率算法第8章NP完全性理论第9章近似算法第10章算法优化策略4第1章 算法引论1.1算法与程序1.2表达算法的抽象机制1.3描述算法
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第十章算法分析与设计读者在学习以前各章的基础上,系统地阅读本章,可对算法的设计和分析技术有一个鸟瞰,以便于将本书所学到的算法归类整理,达到开阔思路,提高观点,增强兴趣的目的。目录101算法分析技术 1011空间代价分析 1012时间代价分析102算法设计技术 1021分治法 1022贪心法 1023动态规划法 1024回溯法 1025分枝界限法与0/1背包问题*101 算法分析技术评价一个
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