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贪心算法（Greedy Algorithm）是一种基于贪心策略的算法，它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，以希望最终得到全局最优解。贪心算法通常适用于满足最优子结构性质的问题，即问题的最优解可以通过其子问题的最优解来构造。它首先对硬币进行从大到小的排序，然后根据贪心策略依次选择面额最大的硬币，并计算所需硬币的数量。最后，返回所需硬币的向量。因此，在使用贪心算法时需要仔细分析问题的性质和约束
1.scanf_s(是vs提供的函数）a.代码1scanf_s有三个参数，最后一个是变量a所占据空间的大小（单位为字节），这里可以写1，也可以写sizeof(a)。如果a为整型的话，第三个参数就为4，或者sizeof(a)。b.代码2可不要写成 scanf_s(“%c%c”,&a,&b,1,1);这样会出错的c.代码3注意：如果输入整型数据，scanf函数的里面的sizeof()是在所有取地址的后
举个例子，考虑以下场景：你是一位旅行者，要从一个城市出发，访问其他城市，最终回到起点。虽然这样做可能不会得到全局最优解（最短总距离），但通常能够找到一个近似最优解，且具有较高的效率。虽然贪心算法并不能保证一定得到全局最优解，但在许多情况下，它展现出了高效且简单的特点，使其在某些问题的解决中具有明显的优势。尽管在某些情况下贪心选择可能会导致局部最优解无法达到全局最优解，但在很多实际问题中，贪心算法能
题目描述:某国为了防御敌国的导弹袭击，发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段，所以只有一套系统，因此有可能不能拦截所有的导弹。输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数，导弹数不超过1000），计算这套系统最多能拦截多少导
一、枚举法枚举法，本质上就是搜索算法。基本思想：枚举也称作穷举，指的是从问题所有可能的解的集合中一一枚举各元素。用题目中给定的检验条件判定哪些是无用的，哪些是有用的。能使命题成立。即为其解。
是一种基于Kubernetes的应用程序，用于管理Prometheus实例和相关的监控组件。它是由CoreOS开发的开源工具，旨在简化Prometheus和相关监控组件的部署和配置。容器云平台通过使用Prometheus Operator简化在Kubernetes下部署和管理Prmetheus的复杂度，其通过prometheuses.monitoring.coreos.com资源声明式创建和管理P
目录A. Digit MinimizationB - Z mod X = CC. Column SwappingD - TrapsA. Digit Minimization题意：A,B两人做游戏，每一轮操作如下：A：选择两个不同的数位 swapB：删除最后一位数游戏结束时希望留下的最后一位数尽可能小思路：发现当这个数字只有两位时：输出的是个位的数大于两位时，输出最小的数code#include &
算法图解》——贪心算法。
最终找到的最小时间x是满足所有方格至少被清扫一次且机器人能够返回出发点的最小时间。在上图所示的例子中，最少花费时间是 6。第一台路线:2-1-2-3-4-3-2，清 扫了 1、2、3、4 号区域。首先这题需要找到最少花费时间，那么我们先二分机器人的扫地范围，最小为0，最大为n，一旦所有机器人能扫完全程，说明该值是符合条件的，然后二分缩小范围，直到找出最小的值，刚好所有机器人能够扫完全程。程序的目的
贪心算法贪心算法（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。贪心算法的要素贪心选择贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过...
字典序是指从前到后比较两个字符串大小的方法。首先比较第1个字符，如果不同则第1个字符较小的字符串更小，一直这样子比较下去。比如：s1：ABCDE 和 s2：ABCCE 两个字符串，s1的 D 比 s2的 C要更加大一点，所以s1 > s2。现在有这样一个问题，给定长度为N的字符串S，要构造一个长度为 N 的字符串 T。起初 ，T 是一个空串，随后反复进行下列任意操作，从 S 的...
本篇主要是介绍贪心算法。
飞机降落岛屿个数接龙数列子串简写日期统计整数删除N 架飞机准备降落到某个只有一条跑道的机场。其中第 i 架飞机在 Ti 时刻到达机场上空，到达时它的剩余油料还可以继续盘旋 Di 个单位时间，即它最早可以于 Ti 时刻开始降落，最晚可以于 Ti + Di 时刻开始降落。降落过程需要 Li个单位时间。一架飞机降落完毕时，另一架飞机可以立即在同一时刻开始降落，但是不能在前一架飞机完成降落前开始降落。请你
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 **摆动序列。假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。，如果你可以按顺序绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的
头歌-贪心算法
贪心算法（greedy algorithm）一个贪心算法总是做出当前最好的选择，也就是说，它期望通过局部最优选择从而得到全局最优的解决方案。---贪心算法（greedy algorithm）是一种解决优化问题的算法，其基本思想是在问题的每个决策阶段，都选择当前看起来最优的选择，即贪心地做出局部最优的决策，以期获得全局最优解。
通俗的讲动态规划（dp）的核心就是记住已经解决过子问题的解，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。dp常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,动态规划方法所消耗的时间往往远小于朴素解法。
贪心算法是一种基于贪心策略的优化算法，它在每一步选择中都采取当前状态下的最优决策，而不考虑未来的后果。通常，这种算法对于解决一些最优化问题非常有效，尤其是那些可以通过局部最优解来达到全局最优解的问题。
题目中说X>Y+Z时，会有获胜，那么就会有三种情况，魏蜀吴三个国家，三种情况，当魏国获胜时会有X>Y+Z，那么就是X-Y-Z>0，每一个事件发生对于魏国胜利判定就为Xi-Yi-Zi>0，每一个事件发生就用w[i]记录值，对w[i]进行由大到小的排序，从开始不断取数，当取到<0时，就是分界线，它前面的就都是>0的情况，即为魏国胜利的最大值。当蜀国胜利时，会有Y>X+Z,即Y-X-Z>0，每一个事件发
贪心算法是一种在算法设计中常用的方法，它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最好或最优的算法。贪心算法与枚举法的不同之处在于每个子问题都选择最优的情况，然后向下继续进行，且不能回溯。枚举法是将所有情况都考虑然后选出最优的情况。贪心算法在解决问题时，不从整体考虑，而是采用一种一眼看到局部最优解的选择方式。并且，贪心算法没有固定的模板可以遵循，每个题目都有不
题目描述：给定一个以字符串表示的非负整数 num，移除这个数中的 k 位数字，使得剩下的数字最小。注意:num 的长度小于 10002 且 ≥ k。num 不会包含任何前导零。示例 1 :输入: num = “1432219”, k = 3输出: “1219”解释: 移除掉三个数字 4, 3, 和 2 形成一个新的最小的数字 1219。示例 2 :输入: num = ...
⭐️这篇博客要给大家介绍一个新的数据结构——位图。位图听上去就是和比特位相关联，它有什么作用呢，下面为大家介绍。⭐️博客代码已上传至gitee：https://gitee.com/byte-binxin/cpp-class-code目录🌏概念🌏实现🌲整体框架🌲把某一位设置为1🌲把某一位设置为0🌲判断某一位是否为1🌲测试🌏位图的应用🌐总结🌏概念位图： 所谓位图，就是用每一位来存放
#include <iostream>#include <cstdio>#include <algorithm>#include <cstring>#include <queue>using namespace std;const int MAXN = 200001;struct Island{long long left;//岛屿左端点
贪心算法解决背包问题问题描述：给定 n 个物品和一个容量为 C 的背包，请给出物品装入背包的方案，使得背包中物品的总价值 M 最大，并满足：1.每个物品 I 的重量为 wi，价值为 vi。2.每个物品可拆分，背包中物品的总重量不能超过容量 C 。实验要求：程序要求：1）先写排序算法 Rank()，本文中使用快速排序完成，再写贪心算法 Greedy()。2）两个步骤需要单独定义在程...
Kubernetes 系统使用 client-go 作为 Go 语言的官方编程式交互客户端库，提供对 Kubernetes API Server 服务的交互访问。Kubernetes 的源码中已经集成了 client-go 的源码，无须单独下载。client-go 源码路径为 。开发者经常使用 client-go 基于 Kubernetes 做二次开发，所以 client-go 是开发者应熟练掌握
作为一名博主，我们常常需要了解并深入探究各种算法，以便能够在解决实际问题时运用自如。在本篇博客中，我们将重点探讨贪心算法，介绍其特点以及如何将其应用到实际问题中去。随着互联网时代的发展，掌握贪心算法的知识将为我们在算法竞赛、工程开发等领域提供强大的技术支持。贪心选择性质：在每一步选择中都采取当前状态下的最优解决方案，即做出局部最优选择。无后效性：当前的选择不会影响以后的选择，即某个阶段的状态一旦确
可变策略的拟人式三维装箱算法实现。python数学建模代码算法装箱航运优化。给定一个长方体容器和较多不同形态的长方体货物，需确定装箱策略，使货物尽可能多地装填到容器中。
介绍社区发现（子区划分/网络聚类）的基本概念：模块度以及模块度增量；对其中的重要公式进行推导、证明
这个算法在 NetworkX 库中被称为 "greedy_modularity_communities"，它是用于求社区结构的一种算法，基于 Modularity 原理。Modularity 是社区发现中的一种常用指标，用于衡量网络的社区结构的优良程度。其中，"greedy_modularity_communities" 是使用贪心算法来最大化 Modularity 指标。...
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链接题目大意：n个岛屿，在一条线上，岛屿有起点和终点，有m座桥，问能不能用n-1座桥把岛屿连起来题目思路：根据岛屿信息，我们将n−1 个需要的区间拿出来，试着用给我们的桥长度去覆盖这些区间。问题转化为了给一些区间和一些点，一个点最多覆盖一个区间，询问这些点能否将区间全覆盖。按照一般的贪心套路，将所有区间按照左端点排序，点也排序。每一次点覆盖我们右端点最靠左的区间。#include <iost
贪心 分治 二分总结一、相关例题（贪心）1.找零2.Rightmost Digit（分治）3.Monthly Expense（二分）4.三角形个数5.一、相关例题（贪心）1.找零题目描述假设1元、2元、5元、10元、20元、50元、100元的纸币分别有c0, c1, c2, c3, c4, c5, c6张。现在要用这些钱来支付K元，至少要用多少张纸币？如果无法支付K元，则输出-1。输入输入第一行为
Dijkstra算法求图的最短路径问题具有很强的现实意义，在实际生活的很多方面都有应用。同时也有很多种算法解决该问题，这里我们讨论Dijkstra算法。问题描述已知加权图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，求G（结点和路径组成的)中任意结点之间的最短路径。分析设计解决最短路径问题最常见的有两种算法，Floyd算法和Dijkstra算法。Floyd算法详见博客https://bl...
引言：网上的代码多多少少都有点问题，所以自己写了一个。问题：贪心算法背包问题假设有n种宝物，每种宝物i对应价值为vi，重量wi，毛驴只能运载重量为m的宝物。每种宝物只能拿1件，可分割。如何使得毛驴运走的宝物价值最大？贪心策略：1）每次挑选价值最大的宝物装入背包，得到的结果是否最优？2）每次挑选重量最小的宝物装入背包，得到的结果是否最优？3）每次挑选单位重量价值最大的宝物，价值是否最高？算法设计贪心
贪心算法原理在对问题求解时，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。特性贪心算法采用自顶向下，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...
小蓝正在玩一款游戏。游戏中魏蜀吴三个国家各自拥有一定数量的士兵 X,Y,Z（一开始可以认为都为 00）。游戏有 n 个可能会发生的事件，每个事件之间相互独立且最多只会发生一次，当第 i个事件发生时会分别让 X,Y,Z增加 Ai,Bi,Ci当游戏结束时 (所有事件的发生与否已经确定)，如果 X,Y,Z 的其中一个大于另外两个之和，我们认为其获胜。例如，当 X>Y+Z 时，我们认为魏国获胜。小蓝想知道
文章目录前言一、活动安排问题二、解题思路三、代码实现总结前言关于这个活动安排问题的解题思路我第一遍是真的没看懂，所以我就直接看代码了，没想到啊，过一遍代码就直接理解了，真神奇！所以啊，如果第二部分的解题思路没看明白的话就看代码实现吧，代码里也有注释的，哈哈。一、活动安排问题设有 n 个活动的集合 e = {1,2,3,···,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲、开会、讲座、文艺演出等活动
判断两个IP是否属于同一子网描述子网掩码是用来判断任意两台计算机的IP地址是否属于同一子网络的根据。子网掩码与IP地址结构相同，是32位二进制数，其中网络号部分全为“1”和主机号部分全为“0”。利用子网掩码可以判断两台主机是否中同一子网中。若两台主机的IP地址分别与它们的子网掩码相“与”后的结果相同，则说明这两台主机在同一子网中。示例：IP 地址 192.168.0.1子网掩码 255.255
题目贪心算法–最优装载问题学院信息工程学院年级专业班级学号姓名指导教师目录第1章 问题描述11.1问题描述11.2数字实例1第2章 算法思想及算法设计分析22.1基本思想22.2贪心算法原理22.3贪心算法基本要素22.4贪心算法求解的三个步骤32.5使用贪心算法解决最优装载问题32.6解题思路32.7系统流程图4第3章 程序编码与复杂性分析53.1编码实现53.2 编码优化63.3算法复杂度分析
通过普里姆算法，找到连通城市网络所需要付出的最小代价的方法，就需要将城市网转换成最小生成树。
问题描述 给定无向连通图G=(V, E)和m种不同的颜色，用这些颜色为图G的各顶点着色，每个顶点着一种颜色。是否有一种着色法使G中相邻的两个顶点有不同的颜色。这个问题是图的m可着色判定问题。若一个图最少需要m种颜色才能使图中每条边连接的两个顶点着不同颜色，则称这个数m为该图的色数。求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。例如：点个数n=7，颜色m=3的涂色方案算法设计 一般连通图的可着色问
贪心算法：背包问题，最长回文串，最大路径数字和，选择排序，买股票，删除数字
！翻硬币快乐司机旅行家的预算买卖股票的最好时机I买卖股票的最好时机IIPrim算法_CSDN博客_prim算法dijstra求最短路径最小花费。
1.动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。2.动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初
go语言的随机数，不是真正的随机，而是根据一定的公式算法计算出来的，也称伪随机数随机数操作都在math/rand包下一、生成一个随机数请注意，未设定种子数而产生的随机数，每次都是固定的，下面的代码，无论执行多少次，输出结果都是固定的package mainimport ("fmt""math/rand")func main() {r := rand.Int()fmt.Println(r)}输出：5
一、单源最短路径问题1. 问题描述给定带权有向图G =(V,E)，其中每条边的权是非负实数。给定V中的一个顶点，称为源。计算从源到所有其它各顶点的最短路长度。这里路的长度是指路径上各边权之和。2. 问题分析Dijkstra算法：是解单源最短路径问题的贪心算法。基本思想：一个顶点属于集合S，当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设置顶点集合S，并不断地作贪心选择来扩充这个集合。贪心策略：每次都从V
贪心算法
——贪心算法
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