贪心算法设计

1. 一个关于贪心算法的课程设计

string sdx2 = "\u996d";
是按unicode编码输出的
“饭”的unicode编码是“996d”

2. 程序设计一课中提到的贪婪法基本思想是什么啊

贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。
贪婪算法的一般方法
1、问题描述
它有n个输入，而它的解就由这n个输入的某个子集组成，只是这个子集必须满足某些事先给定的条件。
2、约束条件 那些必须满足的条件称为约束条件。
3、可行解 满足约束条件的子集称为该问题的可行解。
4、目标函数 事先给定的衡量可行解优劣的量度标准，通常以函数的形式给出，称为目标函数。
5、最优解 使目标函数取极值（极大或极小）的可行解，称为最优解。
6、子结构模式 贪心技术中，问题的最优一般是原输入的子集，获取最优子集的贪心方法为子结构模式
7、有序模式 通过计算已有的判定而得出的最优条件，可以为下一步的判定提供依据，这种形式的贪心算法称为有序模式。
8、贪婪算法求解思想（分步处理）
�8�4 根据题意，选取一种量度标准；
�8�4 然后按这种量度标准对这n个输入排序，并按序一次输入一个量。
�8�4 如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最优解加在一起不能产生一个可行解，则不把此输入加到这部分解中。
这种能够得到某种意义下的最优解的分级处理方法称为贪心算法。

3. 什么是贪心算法

贪心算法的基本思想就是分级处理。

贪心算法是一种分级处理的方法。用贪心法设计算法的特点是一步一步的进行，根据某个优化测度（可能是目标函数，也可能不是目标函数），每一步上都要保证能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，它的选取应满足握档局部优化条件。若下一个数据与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，或者不能再添加为止。

3、还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，也即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样，此时不考虑解决方法的最优性。

4、选搜岁择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。

5、最后，目标函数给出解的值。

4. (三) 贪心算法

贪心算法的思想非常简单且算法效率很高，在一些问题的解决上有着明显的优势。

假设有3种硬币，面值分别为1元、5角、1角。这3种硬币各自的数量不限，现在要找给顾客3元6角钱，请问怎样找才能使得找给顾客的硬币数量最少呢？

你也许会不假思索的说出答案：找给顾客3枚1元硬币，1枚5角硬币，1枚1角硬币。其实也可以找给顾客7枚5角硬币，1枚1角硬币。可是在这里不符合题意。在这里，我们下意识地应用了所谓贪心算法解决这个问题。

所谓贪心算法，就是 总是做出在当前看来是最好的选择(未从整体考虑) 的一种方法。以上述的题目为例，为了找给顾客的硬币数量最少，在选择硬币的面值时，当然是尽可能地选择面值大的硬币。因此，下意识地遵循了以下方案：
（1）首先找出一个面值不超过3元6角的最大硬币，即1元硬币。
（2）然后从3元6角中减去1元，得到2元6角，再找出一个面值不超过2元6角的最大硬币，即1元硬币。
（3）然后从2元6角中减去1元，得到1元6角，再找出一个面值不超过1元6角的最大硬币，即1元硬币。
（4）然后从1元6角中减去1元，得到6角，再找出一个面值不超过6角的最大硬币，即5角硬币。
（5）然后从6角中减去5角，得到1角，再找出一个面值不超过1角的最大硬币，即1角硬币。
（6）找零钱的过程结束。
这个过程就是一个典型的贪心算法思想。

贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的 局部最优解 ，而许多问题自身的特性决定了该问题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。(注：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它能产生整体最优解。但其解必然是最优解的很好近似解。）

贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是 贪心策略的选择 。选择的贪心策略必须具备无后效性。

贪心策略 适用的前提 是：

严格意义上讲，要使用贪心算法求解问题，该问题应当具备以下性质：

注意 ：对于一个给定的问题，往往可能有好几种量度标准。初看起来，这些量度标准似乎都是可取的，但实际上，用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解，而是次优解。

因此， 选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心 。

实际上，贪心算法 适用的情况很少 。一般，对一个问题分析是否适用于贪心算法，可以先选择该问题下的几个实际数据进行分析，就可做出判断。

最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题(多阶段决策问题)，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。

贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。

动态规划方法代表了这一类问题的一般解法， 自底向上 构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。

而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。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( 自顶向下 )，选择最优的路，一直走到底就可以了。

一个问题分为多个阶段，每个阶段可以有n种决策，各个阶段的决策构成一个决策序列，称为一个策略。
这两种算法都是选择性算法，在进行决策的选择时：

前提是这个问题得具有贪心选择性质，需要证明(数学归纳法(第一、第二))，如果不满足那就只能使用动态规划解决。(一旦证明贪心选择性质，用贪心算法解决问题比动态规划具有更低的时间复杂度和空间复杂度。)

从范畴上来看：
Greedy ⊂ DP ⊂ Searching （贪心是动规的特例）
即所有的贪心算法问题都能用DP求解，更可以归结为一个搜索问题，反之不成立。

贪心算法所作的选择可以依赖于以往所作过的选择，但决不依赖于将来的选择，也不依赖于子问题的解，这使得算法在编码和执行的过程中都有着一定的速度优势。如果一个问题可以同时用几种方法解决，贪心算法应该是最好的选择之一。但是贪心算法并不是对所有的问题都能得到整体最优解或最理想的近似解，与回溯法等比较，它的适用区域相对狭窄许多，因此正确地判断它的应用时机十分重要。

一步一步地进行，常 以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况 ，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。

它采用 自顶向下 ，以 迭代 的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以 贪心法不需要回溯 。

【问题描述】
马的遍历问题。在8×8方格的棋盘上，从任意指定方格出发，为马寻找一条走遍棋盘每一格并且只经过一次的一条最短路径。

【贪心算法】
其实马踏棋盘的问题很早就有人提出，且早在1823年，J.C.Warnsdorff就提出了一个有名的算法。在每个结点对其子结点进行选取时，优先选择‘出口’最小的进行搜索，‘出口’的意思是在这些子结点中它们的可行子结点的个数，也就是‘孙子’结点越少的越优先跳，为什么要这样选取，这是一种局部调整最优的做法，如果优先选择出口多的子结点，那出口少的子结点就会越来越多，很可能出现‘死’结点（顾名思义就是没有出口又没有跳过的结点），这样对下面的搜索纯粹是徒劳，这样会浪费很多无用的时间，反过来如果每次都优先选择出口少的结点跳，那出口少的结点就会越来越少，这样跳成功的机会就更大一些。

5. 大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系

对于，大学课程《算法分析与设计》中动态规划和贪心算法的区别和联系这个问题，首先要来聊聊他们的联系：1、都是一种推导算法；2、将它们分解为子问题求解，它们都需要有最优子结构。这两个特征师门的联系。

拓展资料：

贪婪算法是指在解决问题时，它总是在当前做出最佳选择。也就是说，在不考虑全局优化的情况下，该算法在某种意义上获得了局部最优解。贪婪算法不能得到所有问题的全局最优解。关键是贪婪策略的选择。

动态规划是运筹学的一个分支，是解决决策过程优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家R·贝尔曼等人在研究多阶段决策过程的最优化问题时，提出了着名的最优化原理，建立了动态规划。动态规划在工程技术、经济、工业生产、军事和自动控制等领域有着广泛的应用，在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题上都取得了显着的成果。

6. 设计贪心算法

就是这个图片放大看吧

7. 找零钱问题的贪心算法

问题描述：
当前有面值分别为2角5分，1角，5分，1分的硬币，请给出找n分钱的最佳方案（要求找出的硬币数目最少）
问题分析：
根据常识，我们到店里买东西找钱时，老板总是先给我们最大面值的，要是不够再找面值小一点的，直到找满为止。如果老板都给你找分数的或者几角的，那你肯定不干，另外，他也可能没有那么多零碎的钱给你找。其实这就是一个典型的贪心选择问题。
问题的算法设计与实现：
先举个例子，假如老板要找给我99分钱，他有上面的面值分别为25，10，5，1的硬币数，为了找给我最少的硬币数，那么他是不是该这样找呢，先看看该找多少个25分的， 99／25＝3，好像是3个，要是4个的话，我们还得再给老板一个1分的，我不干，那么老板只能给我3个25分，由于还少给我24，所以还得给我2个10分的和4个1分。
具体实现
//找零钱算法
//By falcon
//输入：数组m，依次存放从大到小排列的面值数，n为需要找的钱数，单位全部为分
//输出：数组num，对照数组m中的面值存放不同面值的硬币的个数，即找钱方案

8. 试设计解决tsp问题的贪心算法，分析时间复杂度，试分析是否存在o的有效算法5分

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，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咐迟禅到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最旦蠢优解或者是整体最优解的近似解。

比如最小生成树Kruskal算法，每次在不构成环的前衡尘提下，总是选择权最小的边。
找零钱问题：以人民币1元，2元，5元，10元，20元，50元，100元为例，要求所找的张数最少 背包问题：假设物体重量W1，W2．．．Wn其对应的价值为P1，P2．．．Pn，物体可分割，求装入重量限制为m的背包中的物体价值最大．