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circlecutting
- 集装箱的装箱问题 给定一个集装箱，其长为L，宽为W和高为H，现有一批圆柱形木材，每根木材的长均为L，但是半径不同，设第i根木材半径为ri。问如何装箱，使得集装箱的空间利用率最高？ 本程序要求用贪心算法解决: 贪心算法总是作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，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 -problem given a container, its long-L, width W and H for high, the existing bat
myknapsack
- a) 0-1背包问题采用的是动态规划法,该算法思想简介如下: 有些问题常常没有办法把它们分成较小数目的子问题，在这种情况下，可以试着把问题分成必要多的子问题，每个子问题又可以分成数目不确定的必要多的子子问题，这样就会产生大量的子问题。如果分得的子问题界限不清，互相交叉，则在大量的子问题中会存在一些完全相同的子问题，因而在解这类问题时，将可能重复多次解同一个子问题。这种重复当然是不必要的，避免的方法可以在解决一个子问题后把它的解（包括其子子问题的解）保留下来，若遇到求解与之相同的子问题的时候，
sushu
- 对于一个给定的n位正整数a和k，用贪心选择算法找出剩下数字组成的新数的最小删除方案
多机调度问题
- 多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。 这个问题是NP安全问题，到目前为止还没有有效的解法。对于这一类问题，用贪心选择策略有时可以设计出较好的近似算法。-machine scheduling problems required to give a scheduling program, so as to the n operations in the shortest possible time by the m-machine proc
KITBAG
- 背包问题是用贪心算法得到最优解得一个典型问题。背包问题具有最优子结构性质首先通过快速排序算法对物品按照单价从大到小排序，然后进行贪心选择。-Knapsack problem is a greedy algorithm with the optimal solution may be a typical problem. Knapsack problem with the nature of the optimal sub-structure, first of all, quick sort a
knight
- 骑士漫游的改进算法，回溯算法加贪心选择策略，n最大可以到128-Knight improved roaming algorithms, backtracking algorithms greedy selection strategy increases, n the greatest can go to 128
qichejiayou
- 一辆汽车加满油后可行驶n公里，旅途中有若干个加油站，设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少，对于给定的n和k个加油站位置，编程计算最少加油次数。 可以利用贪心选择性质来求解汽车加油问题，也就是所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心选择算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。在动态规划算法中，每步所做的选择往往信赖于相关子问题的解，因而只有在解出相关子问题后，才能做出选择。而在贪心算法中仅在当前状态下做出最
Greedy_Algrothem
- 在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。-Greedy—Algrothem
tanxinsuanfa
- 贪心算法又被称为登山法，根本思想是逐步获得最优解，使用贪心算法选取那些最可能实现结果的解来考虑，即以逐步的最优达到最终的全局最优。哈夫曼算法是构造最优前缀码的贪心算法，以自底向上的方式构造表示最优前缀码的二叉树T，在算法中编码字符集中的每一字符c的频率为f(c),以f为键值的优先队列Q用在贪心选择时，有效地确定算法当前要合并的两棵具有最小频率的树，一旦两棵具有最小频率的树合并后，产生一棵新的树，其频率为合并的两棵树的频率之和，并将新树插入优先队列Q。-Greedy algorithm is a
gas
- 给定了n和k个加油站的位置，汽车加满油后可行驶n公里，指出应在哪些加油站停靠，使得加油次数最少，贪心选择算法-Can travel to the location given n and k gas stations, auto fill up n kilometers that should be docked in which gas stations, making refueling the least number of greedy selection algorithm
danyuanzuiduanlujing
- Dijkstra算法是解单源最短路径问题的贪心算法。其基本思想是，设置顶点集合点集合S并不断地做贪心选择来扩充这个集合。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。初始时，S中仅含有源。设u是G的其一顶点。把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径，并用数组Distance记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶占，Distance就记录了从源到所有其它顶点之间最短路径长度。-Dijkstra algori
duanyuanlujin
- 计算机算法分析师习题，单源最短路径问题，使用的是贪心选择算法实现，通过调试，c言语实现-The the computer algorithms analyst exercises, single source shortest path problem, use greedy selection algorithm implementation, through debugging, c speech achieve
KITBAG
- 背包问题是用贪心算法得到最优解得一个典型问题。背包问题具有最优子结构性质首先通过快速排序算法对物品按照单价从大到小排序，然后进行贪心选择。-Knapsack problem is a greedy algorithm with the optimal solution may be a typical problem. Knapsack problem with the nature of the optimal sub-structure, first of all, quick sort a
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。(The greedy algorithm (called greedy algorithm) refers to, in problem solving, always seems to be made in the best choice. That is to say, do not be optimal from an overall co
部分背包的贪心算法实现
- 通过贪心算法实现装进背包物品价值最大化，具体步骤是依次选择价值密度最大的物品放入背包(Through greedy algorithm to maximize the value of goods loaded into backpacks.)
背包问题
- 贪心算法解决背包问题：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大?(The greedy algorithm solves the knapsack problem: a given n item and a backpack. The weight of the item I is Wi, its value is Vi, and the capacity of the knapsack is C. How
贪心法求背包问题
- 贪心法求背包问题，如何选择使得背包中物品价值最大(A greedy method for the problem of knapsack)
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。(Greedy algorithm (also called greedy algorithm) means that when solving a problem, it always makes the best choice at present. That is to say, not considering the overall opt
duoji
- 完成n个工作在m台机器上的贪心算法分配 每个作业只能选择一台设备加工，加工时间为t.每台机器一次只能加工一个作业，使等待时间最短。(Implementation of greedy algorithm allocation for n jobs on m machines)
Sara算法
- 实现的Sara强化学习算法，动作选择策略为贪心策略，且存在收敛条件和最终状态。(The implemented Sara reinforcement learning algorithm, the action selection strategy is a greedy strategy, and there are convergence conditions and final states.)