经典算法问题

❶ 贪心算法几个经典例子

[背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品可以分割成任意大小。

要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。

贪心算法是很常见的算法之一，这是由于它简单易行，构造贪心策略简单。但是，它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。一般来说，贪心算法的证明围绕着整个问题的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。

对于本例题中的3种贪心策略，都无法成立，即无法被证明。

❷ 贪婪算法几个经典例子

问题一：贪心算法的例题分析 例题1、[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。物品 A B C D E F G重量 35kg 30kg 6kg 50kg 40kg 10kg 25kg价值 10$ 40$ 30$ 50$ 35$ 40$ 30$分析：目标函数：∑pi最大约束条件是装入的物品总重量不超过背包容量：∑wi 64输出一个解，返回上一步骤c--（x,y) ← c计算(x,y）的八个方位的子结点，选出那些可行的子结点循环遍历所有可行子结点，步骤c++重复2显然⑵是一个递归调用的过程，大致如下：C++程序： #define N 8void dfs(int x,int y,int count){ int i,tx,ty; if(count>N*N) { output_solution();输出一个解 return; } for(i=0; i>

问题二：收集各类贪心算法（C语言编程）经典题目 tieba./...&tb=on网络的C语言贴吧。 全都是关于C的东西。

问题三：几种经典算法回顾 今天无意中从箱子里发现了大学时学算法的教材《算法设计与分析》，虽然工作这么几年没在什么地方用过算法，但算法的思想还是影响深刻的，可以在系统设计时提供一些思路。大致翻了翻，重温了一下几种几种经典的算法，做一下小结。分治法动态规划贪心算法回溯法分支限界法分治法1）基本思想将一个问题分解为多个规模较小的子问题，这些子问题互相独立并与原问题解决方法相同。递归解这些子问题，然后将这各子问题的解合并得到原问题的解。2）适用问题的特征该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题3）关键如何将问题分解为规模较小并且解决方法相同的问题分解的粒度4）步骤分解->递归求解->合并 divide-and-conquer(P) { if ( | P | >

问题四：求三四个贪心算法的例题（配源程序代码，要带说明解释的）！非常感谢 贪心算法的名词解释
ke./view/298415
第一个贪心算法 （最小生成树）
ke./view/288214
第二个贪心算法 （Prim算法）
ke./view/671819
第三个贪心算法 （kruskal算法）
ke./view/247951
算法都有详细解释的

问题五：求 Java 一些经典例子算法 前n项阶乘分之一的和
public class jiecheng {
public static void main(String[] args)
{
double sum=0;
double j=1;
int n=10;
for(int i=1;i 问题六：关于编程的贪心法 定义
所谓贪心算法（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。
[编辑本段]贪心算法的基本思路
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。 实现该算法的过程： 从问题的某一初始解出发； while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素； 由所有解元素组合成问题的一个可行解。 下面是一个可以试用贪心算法解的题目，贪心解的确不错，可惜不是最优解。
[编辑本段]例题分析
[背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。 要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。 物品 A B C D E F G 重量 35 30 60 50 40 10 25 价值 10 40 30 50 35 40 30 分析： 目标函数： ∑pi最大 约束条件是装入的物品总重量不超过背包容量：∑wi>

问题七：求解一贪心算法问题 最快回答那个不懂别乱说，别误人子弟。
这题标准的贪心算法，甚至很多时候被当做贪心例题
要求平均等待时间，那么就得用 总等待时间 / 人数
所以只用关心总等待时间，
如果数据大的在前面，那么后面必然都要加一次这个时间，所以按从小到大排。
给你写了个，自己看吧。
#include stdafx.h
#include
#include
#include
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int n;
float arr[105];
cin >> n;
for(int i = 0; i > arr[i];
sort(arr, arr+n);
int tnow = 0;
int tmax = 0;
for(int i = 0; i 问题八：分治算法的应用实例 下面通过实例加以说明： 给你一个装有1 6个硬币的袋子。1 6个硬币中有一个是伪造的，并且那个伪造的硬币比真的硬币要轻一些。你的任务是找出这个伪造的硬币。为了帮助你完成这一任务，将提供一台可用来比较两组硬币重量的仪器，利用这台仪器，可以知道两组硬币的重量是否相同。比较硬币1与硬币2的重量。假如硬币1比硬币2轻，则硬币1是伪造的；假如硬币2比硬币1轻，则硬币2是伪造的。这样就完成了任务。假如两硬币重量相等，则比较硬币3和硬币4。同样，假如有一个硬币轻一些，则寻找伪币的任务完成。假如两硬币重量相等，则继续比较硬币5和硬币6。按照这种方式，可以最多通过8次比较来判断伪币的存在并找出这一伪币。另外一种方法就是利用分而治之方法。假如把1 6硬币的例子看成一个大的问题。第一步，把这一问题分成两个小问题。随机选择8个硬币作为第一组称为A组，剩下的8个硬币作为第二组称为B组。这样，就把1 6个硬币的问题分成两个8硬币的问题来解决。第二步，判断A和B组中是否有伪币。可以利用仪器来比较A组硬币和B组硬币的重量。假如两组硬币重量相等，则可以判断伪币不存在。假如两组硬币重量不相等，则存在伪币，并且可以判断它位于较轻的那一组硬币中。最后，在第三步中，用第二步的结果得出原先1 6个硬币问题的答案。若仅仅判断硬币是否存在，则第三步非常简单。无论A组还是B组中有伪币，都可以推断这1 6个硬币中存在伪币。因此，仅仅通过一次重量的比较，就可以判断伪币是否存在。假设需要识别出这一伪币。把两个或三个硬币的情况作为不可再分的小问题。注意如果只有一个硬币，那么不能判断出它是否就是伪币。在一个小问题中，通过将一个硬币分别与其他两个硬币比较，最多比较两次就可以找到伪币。这样，1 6硬币的问题就被分为两个8硬币（A组和B组）的问题。通过比较这两组硬币的重量，可以判断伪币是否存在。如果没有伪币，则算法终止。否则，继续划分这两组硬币来寻找伪币。假设B是轻的那一组，因此再把它分成两组，每组有4个硬币。称其中一组为B1，另一组为B2。比较这两组，肯定有一组轻一些。如果B1轻，则伪币在B1中，再将B1又分成两组，每组有两个硬币，称其中一组为B1a，另一组为B1b。比较这两组，可以得到一个较轻的组。由于这个组只有两个硬币，因此不必再细分。比较组中两个硬币的重量，可以立即知道哪一个硬币轻一些。较轻的硬币就是所要找的伪币。 在n个元素中找出最大元素和最小元素。我们可以把这n个元素放在一个数组中，用直接比较法求出。算法如下：void maxmin1(int A[],int n,int *max,int *min){ int i;*min=*max=A[0];for(i=0;i *max) *max= A[i];if(A[i] >

问题九：回溯算法的典型例题 八皇后问题：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。

问题十：什么是算法，都什么，举个例子，谢谢 算法就是解决问题的具体的方法和步骤，所以具有以下性质：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束（如果步骤无限，问题就无法解决）
2、确切性：步骤必须明确，说清楚做什么。
3、输入：即解决问题前我们所掌握的条件。
4、输出：输出即我们需要得到的答案。
5、可行性：逻辑不能错误，步骤必须有限，必须得到结果。
算法通俗的讲：就是解决问题的方法和步骤。在计算机发明之前便已经存在。只不过在计算机发明后，其应用变得更为广泛。通过简单的算法，利用电脑的计算速度，可以让问题变得简单。

❸ 计算机十大经典算法有哪些

再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,逆着这个行进方向,从终点向始点计算,在选定系统行进方向之后,常比线性规划法更为有效,由每个阶段都作出决策,从而使整个过程达到最优化。所谓多阶段决策过程,特别是对于那些离散型问题。实际上,动态规划法就是分多阶段进行决策,其基本思路是，原问题的解即子问题的解的合并
不好意思啊,就是把研究问题分成若干个相互联系的阶段,逐次对每个阶段寻找某种决策,用来解决多阶段决策过程问题的一种最优化方法，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题：按时空特点将复杂问题划分为相互联系的若干个阶段。字面上的解释是“分而治之”动态规划法[dynamic
programming
method
(dp)]是系统分析中一种常用的方法。在水资源规划中,往往涉及到地表水库调度、水资源量的合理分配、优化调度等问题,而这些问题又可概化为多阶段决策过程问题。动态规划法是解决此类问题的有效方法。动态规划法是20世纪50年代由贝尔曼（r,使整个过程达到最优.
bellman）等人提出。许多实际问题利用动态规划法处理,故又称为逆序决策过程。
回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法

❹ 面试经典数据结构和算法汇总

如果说数据结构是骨架，那么算法就是灵魂。没了骨架，灵魂没有实体寄托；没了灵魂，骨架也是个空壳。两者相辅相成，缺一不可，在开发中起到了砥柱中流的作用。

现在我对各种数据结构和算法做一总结，对比一下它们的效率

1.数据结构篇
1. 如果让你手写个栈和队列，你还会写吗？
2. 开发了那么多项目，你能自己手写个健壮的链表出来吗？
3. 下次面试若再被问到二叉树，希望你能对答如流！
4. 面试还在被红-黑树虐？看完这篇轻松搞定面试官 ！

2.排序算法篇
1. 几个经典的基础排序算法，你还记得吗？
2. 手把手教你学会希尔排序，很简单！
3. 快速排序算法到底有多快？
4. 五分钟教你学会归并排序
5. 简单说下二叉树排序
6. 学会堆排序只需要几分钟
7. 图，这个玩意儿竟然还可以用来排序！

掌握了这些经典的数据结构和算法，面试啥的基本上没什么问题了，特别是对于那些应届生来说。接下来再总结一下不同数据结构和算法的效率问题，做一下对比，这也是面试官经常问的问题。

数据结构常用操作效率对比：

常用排序算法效率的对比：

关于经典的数据结构和算法，就总结到这，本文建议收藏，利用等公交、各种排队之时提升自己。这世上天才很少，懒蛋却很多，你若对得起时间，时间便对得起你。

❺ 数据挖掘中的经典算法

大家都知道，数据挖掘中有很多的算法，不同的算法有着不同的优势，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法，希望这篇文章能够更好的帮助大家。
1.K-Means算法
K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。
2.支持向量机
而Support vector machines就是支持向量机，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。这些优点也就成就了这种算法。

3.C4.5算法
然后我们给大家说一下C4.5算法，C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并对ID3算法进行了改进，这种改进具体体现在四个方面，第一就是在树构造过程中进行剪枝，第二就是能够完成对连续属性的离散化处理，第三就是用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，第四就是能够对不完整数据进行处理。那么这种算法的优点是什么呢？优点就是产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
相信大家看了这篇文章以后对The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比较是深刻的了解，其实这三种算法那都是十分重要的算法，能够帮助数据挖掘解决更多的问题。大家在学习数据挖掘的时候一定要注意好这些问题。