贪心算法是什么

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.若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完,或者不能再添加算法停止.

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.

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(DataClustering)领域. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算. 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值. 第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值. M步上找到的参数估计值被用于下一个E

圆立方的算法:圆形只有面积没有体积,圆形面积=πr*r,在同一平面内,到定点的距离等于定长的点的集合叫做圆.圆形是一种圆锥曲线,由平行于圆锥底面的平面截圆锥得到,根据定义,通常用圆规来画圆.同圆内圆的直径.半径长度永远相同,圆有无数条半径和无数条直径.

1.哈希算法又叫散列算法,是将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值.它的原理其实很简单,就是把一段交易信息转换成一个固定长度的字符串.MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法,而它们都是以MD4为基础设计的. 2.这串字符串具有一些特点: (1)信息相同,字符串也相同. (2)信息相似不会影响字符串相同. (3)可以生成无数的信息,但是字符串的种类是一定的,所以是不可逆的.