TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 另一个类似的问题为:一个邮递员从邮局出发,到所辖街道投邮件,最后返回邮局,如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次,那么他应该如何选择投递路线,

一.题目 Description Farmer John is assigning some of his N (1 <= N <= 25,000) cows to do some cleaning chores around the barn. He always wants to have one cow working on cleaning things up and has divided the day into T shifts (1 <= T <= 1,000,00

贪心算法是用的比较多的一种优化算法,因为它过程简洁优美,而且结果有效.有些优化问题如最大权森林(MWF)是可以用贪心问题求解的,由于最小支撑树(MST)问题与MWF是等价的,所以MST也是可以用贪心算法求解.当然,贪心算法不是万能的(对于某些问题贪心算法并不能求得最优解,如旅行商问题(TSP).最大匹配问题),但并不妨碍人们对它的喜爱. 贪心算法(greedy algorithm)伪代码: input:一组带权的元素集合E; 一组条件集合C output:找出集合A⊆E,使得A是满足C的所有E的

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

参考: 五大常用算法之三:贪心算法 算法系列:贪心算法 贪心算法详解 从零开始学贪心算法 一.基本概念: 所谓贪心算法是指,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. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以后的过程不会影响以前的状态,只与当前状态有关. 所以对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满

贪心算法 : 贪心算法就是只考虑眼前最优解而忽略整体的算法, 它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解, 然后通过迭代的方法相继求出整体最优解. 但是不是所有问题都可以得到整体最优解, 所以选择贪心策略一定要考虑其是否满足无后效性(即某个状态以后的过程不会影响之前的状态, 只与当前状态有关.)(hdu1050,1009,2037,1871,1789,4040). 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子问题. 3. 对每一个自问题求解, 得到子问题的局部最优解.

剑指Offer--贪心算法 一.基本概念 所谓贪心算法是指,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.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短路经问题,最小生成树问题等.在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 2094     通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代

1.基本思路:从问题的某一个初始解触发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的求得更好的解. 当达到算法中某一步不能再继续前进时.就停止算法,给出近似值.也就是说贪心算法并不从总体最优考虑,它所作出的选择仅仅是在某种意义上的局部最优选择. 存在的问题: 1.不能保证最后的解是最优的: 2.不能用来求最大或最小解的问题: 3.仅仅能求满足某些约束条件的可行解的范围. 实现过程:     从问题的某一初始解出发:     while (能朝给定总目标前进一步)     {            利用可行的决

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题

(一) 这个算法是基于一个概率来对探索和利用进行折中:每次尝试时,以概率进行探索,即以均匀概率随机选取一个摇臂,以的概率进行利用,即以这个概率选择当前平均奖赏最高的摇臂(如有多个,则随机选取). 其中:小k表示第k个摇臂.因为大K表示摇臂总数:n表示尝试的次数,vn表示第n次尝试的奖赏. Qn的直观意思为:为前n-1次的平均奖赏.当其与n-1相乘所得是前n-1次总奖赏.再加上第n次的奖赏,处于n,则为n次的平均奖赏. 其中:argmax为选取最优的Q(i).count是从0开始的,故count(

发现蓝桥杯上好多题目涉及到贪心,决定学一学. 贪心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:不从整体最优上考虑,而是在某种意义上的局部最优解.其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. 贪心选择 贪心选择是指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.贪心选择是采用从顶向下.以迭代的方法做出相继选择,每做一

http://www.cnblogs.com/asuran/archive/2010/01/26/1656399.html 贪心算法 1．贪心选择性质 所谓贪心选择性质是指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,每步所作的选择往往依赖于相关子问题的解.因而只有在解出相关子问题后,才能作出选择.而在贪心算法中,仅在当前状态下作出最好选择,即局部最优选择.然后再去解作出这个选择后产生

1. 如何理解 "贪心算法" 假设我们有一个可以容纳 100 Kg 物品的背包,可以装各种物品.我们有以下 5 种豆子,每种豆子的总量和总价值都各不相同.怎样装才能让背包里豆子的总价值最大呢? 这个问题其实很简单,我们只需要计算出每种豆子的单价,然后按照单价从高到低依次来装就好了.单价从高到低排列为:黑豆.绿豆.红豆.青豆和黄豆,因此我们往背包里装 20 Kg 黑豆.30 Kg 绿豆和 50 Kg 红豆. 实质上,这就是贪心算法的思想,用贪心算法解决问题的步骤一般是这样的. 第一步,当

一.贪心算法的基本思想 在求解过程中,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. 从贪心算法的定义可以看出,贪心算法不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解.如果一个问题可以同时用几种方法解决,贪心算法应该是最好的选择之一. 二.贪心算法的基本要素 (1)最优子结构性质 (2)贪心选择性质(局部最优选择) 三.贪心算法实例 1.活动安排 设有n个活

过桥问题: 黑夜,只有一只手电筒 A过桥需要1s B过桥需要3s C过桥需要5s D过桥需要8s E过桥需要12s 求最小过桥时间 贪心算法: 从最大的开始过去,最小的两个做为辅助. 假如左岸人数为2:两个人直接过去,不需要回来,代价 假如左岸人数为3:由辅助,代价 假如左岸人数大于3:将左岸最大两个人送到右岸,可以有两种方案:   image.png 综上,此时 tips: 记得每次j-2. 代码如下: package my; import java.util.Arrays; import j

1,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,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1

本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短

1 Dijkstra算法 1.1 算法基本信息 解决问题/提出背景 单源最短路径(在带权有向图中,求从某顶点到其余各顶点的最短路径) 算法思想 贪心算法 按路径长度递增的次序,依次产生最短路径的算法 [适用范围]Dijkstra算法仅适用于[权重为正]的图模型中 时间复杂度 O(n^3) 补充说明 亦可应用于[多源最短路径](推荐:Floyd算法(动态规划,O(n^3))) Dijkstra 时间复杂度:O(n^3) 1.2 算法描述 1.2.1 求解过程(具体思路) 1.2.2 示例 1.2