★ 活动安排问题1. 动态规划算法 设有n个活动的集合E={12 …n}其中每个活动都要求使用同一资源而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si 和结束时间fi 且si < fi 如果选择了活动i则它在半开时间区间 [si fi ) 内占用资源若区间[si fi )与区间[sj fj ) 不相交则称活动i与活动j是相容的也就是说 当si ≥
第5章 贪心法信工计算机系2008本章学习内容 贪心法设计方法及基本要素贪心法举例: 背包问题、货郎担问题 最优装载、活动安排、 多机调度等51 贪心法设计方法及基本要素例51 货币兑付问题 解:约束条件目标函数51 贪心法设计方法及基本要素这类最优问题,是在问题的解空间中,搜索满足约束条件且使目标函数达到极值的解向量。其中满足约束条件的解称为问题的可行解,使目标函数取极值的可行解,称为最优解。共
Click 第5章 贪心法本章讲解解此类问题的简单算法—贪心算法贪心法基本要素1. 价值最大 — 贪心选择价值大者 例:背包重量10 物体1:重量9 价值5 物体2:重量4 价值4 物体3:重量3 价值2 ①选物体1x1=1剩余可装重量1价值5 ②选物体2x2=
组合问题中的贪心法 贪心法的设计思想 贪心法求解的问题的特征:(1)最优子结构性质 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时称此问题具有最优子结构性质也称此问题满足最优性原理(2)贪心选择性质 所谓贪心选择性质是指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择即贪心选择来得到 TSP问题 544435C=42351图 具有8个顶点的双向图1725AF1938EC12
组合问题中的贪心法 贪心法的设计思想 贪心法求解的问题的特征:(1)最优子结构性质 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时称此问题具有最优子结构性质也称此问题满足最优性原理(2)贪心选择性质 所谓贪心选择性质是指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择即贪心选择来得到 TSP问题 544435C=42351图 具有8个顶点的双向图1725AF1938EC12
第5章?贪心法 内容提要 ??一、引言?二、单源最短路问题?三、最小生成树(Kruskal算法)?四、最小生成树(Prim算法)?五、文件压缩 ??知识要点 贪心法的基本思想 适用范围 基本思想 基本步骤应用举例 掌握每一个贪心算法的基本思想。学习要求 掌握贪心策略的基本思想及用贪心策略设计算法的基本思路 熟悉典型问题的贪心算法51 引言 1.贪心法的适用问题 ??? 贪心法又叫优先策略
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 贪心方法从本章开始介绍一些与数据结构中不同的算法设计方法:贪心法动态规划分枝限界法其它的方法还有:线性规划整数规划遗传算法模拟退火算法等等设计一个好的算法就像一门艺术但仍然存在一些行之有效的能够用于解决许多问题的算法设计方法可以使用这些方法来设计算法在许多情况下为了获得较好的性能必须对这些算法进行细致的调整但在某些情
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六章 贪心算法 若在求解一个问题时能根据每次所得到的局部最优解推导出全局最优或最优目标那么我们可以根据这个策略每次得到局部最优解答逐步而推导出问题这种策略称为贪心法下面我们看一些简单例题【例1】在N行M列的正整数矩阵中要求从每行中选出1个数使得选出的总共N个数的和最大【算法分析】 要使总和最大则每
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第4章 贪心算法 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当然希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的虽然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如单源最短路经问题最小生成树问题等在一些情况下即
有位顾客买了两斤苹果需付3元7角实付10元你需找零6元3角假设你抽屉里有一些硬币面值分别为:2元5角1元5角和1角现在问题是:怎么找币最快(取硬币次数最少)问题描述:M= n=4 V={ }(分量用vi表示) X={ x1 x2 x3 x4 } (xi>=0 i=14) 即求:
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