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株洲网站建设公司,优化搜索引擎营销,做网站怎么报价,word制作网页教程贪心算法 局部最右得到全局最右难点在于如何证明局部最优可以得到全局最优堆 和 排序 是贪心算法最常用的实现算法 贪心算法作为最符合自然智慧的算法,思路是从小部分取最优从而获得最终的最优,但是难得是怎样获取部分最优才能得到全局最优。 有时候我…

贪心算法

  1. 局部最右得到全局最右
  2. 难点在于如何证明局部最优可以得到全局最优
  3. 堆 和 排序 是贪心算法最常用的实现算法

贪心算法作为最符合自然智慧的算法,思路是从小部分取最优从而获得最终的最优,但是难得是怎样获取部分最优才能得到全局最优。

有时候我们会有多个局部最优的想法(或者说局部最贪)但是很多时候这些都是陷阱。

如何验证我们的局部最优想法是对的是贪心算法最复杂的地方:

  1. 数学逻辑推算验证 (太过耗时,费力不讨好)
  2. 对数器验证 (推荐

这里推荐使用对数器来进行验证,即写一个最傻的求解方法(如穷举可能性),与我们贪心算法进行验证。

如何想到贪心算法 这个似乎没有捷径,需要阅历经验和敏捷的思考,即多锻炼吧…………

最后抛两个例子

金条分隔问题

给一根长度为 n 的金条,分隔此金条长度为 x, y 两份(x+y =n) 需要和金条长度数值相同的 n 个铜币。

给定一个数组数组和为 n,问最小代价为多少。

例如:

金条长度为 80
给定数组 [50,20,10]
如果
分隔: 70 , 10 花费 80
分隔: 50 , 20 花费 70 总 150相对平均分割
分隔: 50 , 30 花费 80
分隔: 20 , 10 花费 30  总 110
最优解

贪心思路

每次分隔尽量平均。

如何尽量平均?使用小根堆

在这里插入图片描述

public static int separation(int[] arr, int length) {int sum = 0;if (arr == null) {return 0;}Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();for (int num : arr) {queue.add(num);}while (queue.size() > 1) {int cur = queue.poll() + queue.poll();sum += cur;queue.add(cur);}return sum;}

字符串拼接字典序最小问题

给定字符数组 [‘sdfsd’,‘wef’,‘sew’,‘a’] ,请给出该数组字典序拼接最小的结果

不想写了,说思路吧,贪心最重要的其实就是思路,思路有了解法很简单,基本上排序 或者 用堆 可以解决大部分问题

贪心解法是进行排序,排序比较是根据 如果 o1 拼接 o2 > o2 拼接 o1 则 o1 放到前面

安排会议问题 ,给道 leetcode 的例题吧

1353.最多可以参加的会议数目

在所有开始时间相同的会议中,尽量选择结束时间最小的会议,因为结束时间更大的会议在后续的日程中可选择天数更多

比如在会议:[[1,1],[1,2],[1,3]] 这三个会议中,如果在第 1 天,应该尽量选择 [1,1] 这个会议,因为后面的两个会议,分别可以在第 2 天和第 3 天选择,选择的范围更广

只有这样选择,才可以得到能参加更多的会议

所以,这里我们需要能快速的选择结束时间最小的会议,而且这个最小的结束时间是动态变化的,因为参加了一个会议,就应该排除这个会议

要高效的维护动态数据的最小值可以使用小根堆。

http://www.tj-hxxt.cn/news/16374.html

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