贪心算法的基本思路

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. 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关.

原因:贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 贪心算法:又称贪婪算法,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,它所做出的是在某种意义上的局部最优解.

1.建立数学模型来描述问题. 2.把求解的问题分成若干个子问题. 3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解. 4.把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解.

算法的6种设计方法有分治与递归算法.散列与凝聚算法.贪心算法.动态规划算法.回溯算法和分支限界算法.在每一章的开头,都先对相应的典型算法的基本思路进行详细.清晰的阐述,然后通过多种实际问题的求解,对该典型算法的设计方法作进一步的剖析.第8章对NP完全问题的基本理论进行讨论,并介绍了求解NP困难问题的近似算法和概率算法. <算法设计方法>一书介绍了算法描述和算法分析的基本方法,详细介绍了各种典型算法的基本设计思路.算法是计算机科学的核心内容之一,也是应用电子计算机求解实际问题的基础.对复杂的实际

贪心法又称贪婪算法,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.贪心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他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解. 动态规划是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法,是对解最优化问题的一种途径.一种方法,而不是一种特殊算法.动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划,如线性规划.非线性规划,只要人为地

递归和递推.递归和递推是学习算法设计的第一步.递归算法是把大问题分解成相对较小的问题的过程,而递推就是从小问题逐步推导出大问题的过程:搜索.枚举及优化剪枝.搜索在所有算法中既是最简单也是最复杂的算法:动态规划(简称DP).动态规划的特点是能够把很复杂的问题分解成一个个阶段来处理的递推方法:贪心.贪心算法是所谓的"只顾眼前利益"的算法:分治.构造等.分治就是把问题分成若干子问题,然后"分而治之":构造是指按照一定的规则产生解决问题的方法.

算法和程序的区别:算法是处理解决问题的思路及办法,程序语言是按照一定语法把算法表达来. 算法:是一系列解决问题的清晰指令,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 程序语言:是用来定义计算机程序的形式语言.它是一种被标准化的交流技巧,用来向计算机发出指令.一种计算机

算法的定义:算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则. 通俗点说,就是计算机解题的过程.在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法.前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 1.有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束: 2.确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义: 3.输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件: 4.输出:一个算法有一个或多个输出,以反映

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则,也就是计算机解题的过程.在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法.前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法. 不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务,一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量.另外,算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 1.有穷性:一个算法必须保证执行有限步之后结束. 2.确切性:算法的每一步骤必须有确切的定