Java数据结构与算法：贪心算法之最短路径
什么是最短路径？ 在图论中，最短路径是指两个顶点之间权值和最小的路径。这个问题涉及到网络通信、交通规划等众多实际场景。 贪心算法解决最短路径问题 贪心算法以局部最优选择为出发点，在解决最短路径问题时，也能发挥巧妙的作用。经典的贪心算法包括Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。 Dijkstra算法 ...
Java数据结构与算法：贪心算法之最小生成树
什么是最小生成树？ 在图论中，一个连通图的生成树是原图的一棵包含所有顶点的树，且边的权值之和最小。最小生成树问题常常涉及到网络设计、电缆布线等实际场景。 贪心算法解决最小生成树问题 贪心算法是一种基于局部最优选择的思想，在解决最小生成树问题时非常有效。经典的贪心算法包括Prim算法和Kruskal算法。 Prim算法 ...
数据结构与算法===贪心算法
定义 还是先看下定义吧，如下： 贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。 适用场景 由于定义如此，适用场景有限，毕竟不是所有的最优选择都能导致结果最好。而且全局不一定最优。这个应该在现实中很容易就能理解。下边给个leetcode上的例子吧。柠檬水找零。 柠檬水找零 ...
[数据结构与算法]贪心算法（原理+代码）
一、什么是贪心算法 贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优解的策略，希望通过一系列局部最优的选择最终达到全局最优。贪心算法通常用于优化问题，其中在每个阶段都做出局部最优的选择，希望通过这种方式达到全局最优解。 贪心算法的主要特点是它对解的选择没有显式的规定，而是通过一系列的局部选择来达到整体最优。每一步都选择当前...
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转：数据结构里面的贪心算法是什么?
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有可能达到目标)的决策，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法不能保证最优解，但在解决问题的某些实例时是有效的，并且是很容易理解和实现的。 一个经典的贪心算法示例是背包问题。假设你有一个容量为V的背包和n个物品，每个物品都有自己的价值和重量。问题是如何选择物品，...
数据结构与算法(六) 贪心算法
前言这篇文章来讲贪心算法（Greedy Algorithm），这是一种特殊的动态规划算法正文1、本质我们在之前的文章中讲过，动态规划可以解决一类具有最优子结构和重叠子问题特征的问题贪心算法本质上是一种特殊的动态规划算法，因此在看这篇文章前，建议先看之前动态规划的文章回到正题，先来简单回顾下动态规划，动态规划的核心就是状态转移方程无论是自上而下利用递归的解题思路，还是自下而上利用递推的解题思路，都....
数据结构与算法（八）贪心算法
定义贪心算法又叫做贪婪算法，它在求解某个问题是，总是做出眼前最大利益。特点局部最优解通过局部最优推出全局最优习题某天早上公司领导找你解决一个问题，明天公司有N个同等级的会议需要使用同一个会议室，现在给你这个N个会议的开始和结束时间，你怎么样安排才能使会议室最大利用？即安排最多场次的会议？会议时间：0点~9点 | 8点~10点 | 10点~12点 | 8点到~20点思考：这里先给出解决方案：以结束....
数据结构和算法躬行记（6）——贪心算法
贪心算法（Greedy Algorithm）会在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，不能回退，从而希望结果是最好或最优的算法。它是动态规划的一种特例，需要满足更多的限制条件。 贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效（例如求图的最小生成树、哈夫曼编码等），最优子结构是指局部最优解能决定全局最优解。即问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。一、....
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