贪心算法几个经典例子

贪心算法几个经典例子

求一个算法(贪心算法) -
A)一个格子继续走能拾到金块，另一个不能，则上一步往该格子走B)如果仍旧都有或都没有，重复2）直到找到符合A）的情形。假设棋盘是N*N个格子，则贪心算法最坏的情形是要遍历整个棋盘，比如只有第一个格子有金块时，就需要遍历整个棋盘才能确定走法。最好的情形也需要遍历4*N个格子。时间复杂度是什么。
756的1根，这就组成了这个4维空间中的(1,1,3,1)点) ,自适应序贯数论算法就是先根据GLP算法在这个4维空间中随机的，均匀的分布一定的点(也就是尺寸的组合),然后根据目标函数确定其中哪一个点是最优点，我们认为最优点的附近出现最优解的可能
算法怎么学 -
由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。话不多说，我们来看几个具体的例子慢慢理解它： 1.活动选择问题这是《算法导论》上的例子，也是一个非常经典的问题。有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a1,a2,…an,教室同一时刻只能由一还有呢？
求最小生成树的Prim算法和Kruskal算法都是漂亮的贪心算法。 所以需要说明的是，贪心算法可以与随机化算法一起使用，具体的例子就不再多举了。（因为这一类算法普及性不高，而且技术含量是非常高的，需要通过一些反例确定随机的对象是什么，随机程度如何，但也是不能保证完全正确，只能是极大的几率正确）..
程序员都应该精通的六种算法,你会了吗? -
典型例子比如部分背包问题：有n个物体，第i个物体的重量为Wi，价值为Vi，在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。每一个物体可以只取走一部分，价值和重量按比例计算。贪心策略就是，每次都先拿性价比高的，判断不超过C。三、迭代算法迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。
大致翻了翻，重温了一下几种几种经典的算法，做一下小结。分治法动态规划贪心算法回溯法分支限界法分治法1）基本思想将一个问题分解为多个规模较小的子问题，这些子问题互相独立并与原问题解决方法相同。递归解这些子问题，然后将这各子问题的解合并得到原问题的解。2）适用问题的特征该问题的规模缩小到说完了。
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Q:David,我看过你的演讲视频，你提到增强学习可以用于金融交易， 你有没有真实世界的例子？ 你会如何处理黑天鹅事件(过去没有遇到过的情况)?David Silver:已经发表增强学习用于现实世界的财务算法的论文非常少见，但有一些经典论文值得一看，例如Nevmyvaka、Kearns在2006写的那篇和Moody、Safell在2001年写的那篇。Q:等我继续说。
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