贪心算法时间复杂度
答：当遍历到某一顶点时，为其分配一种颜色，然后递归地为相邻的顶点分配颜色。如果当前颜色组合不满足条件（即相邻顶点颜色相同），则撤销当前顶点的颜色分配，并尝试其他颜色。回溯法的时间复杂度较高，但在小规模问题上可以得到较好的解。2.贪心算法：贪心算法是一种基于局部最优解的选择策略，每一步都...
答：这样对下面的搜索纯粹是徒劳，这样会浪费很多无用的时间，反过来如果每次都优先选择出口少的结点跳，那出口少的结点就会越来越少，这样跳成功的机会就更大一些。这种算法称为为贪心算法，也叫贪婪算法或启发示算法，它对整个求解过程的局部做最优调整，它只适用于求较优解或者部分解，而不能求最优解。...
答：六、算法测试结果 七、算法复杂性分析 程序主要是花费在对各顾客所需服务时间的排序和贪心算法，即计算平均服务时间上面。其中，贪心算法部分只有一重循环影响时间复杂度，其时间复杂度为O(n)：而排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。因此，综合来看算法的时间复杂度为O(nlogn)。八、参考文献 [1] 王晓东...
答：第一种解题方法是暴力法。暴力法顾名思义，就是将所有的情况都进行尝试，找到最终的结果。但是，暴力法的时间复杂度非常高，一般只适用于数据规模比较小的问题，或者作为其他算法的优化。另外，暴力法还存在优化的空间，比如使用双重循环代替三重循环，从而减少时间复杂度。第二种解题方法是贪心算法。贪心...
答：（1）暴力搜索：对于小规模的问题，可以使用暴力搜索来求解。暴力搜索是一种简单但时间复杂度较高的算法，其思想是枚举所有可能的解，并选取最优的解。暴力搜索的缺点是时间复杂度较高，对于大规模的问题不适用。（2）贪心算法：贪心算法是一种局部最优的算法，其思想是每次选择当前最优的解决方案，并...
答：克鲁斯卡尔算法是贪心算法。克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个。这里面充分体现了贪心算法的精髓。克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）（e为网中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的...
答：最优覆盖问题是一类典型的多项式复杂度问题，即它的时间复杂度与输入数据的大小呈多项式关系。这意味着，当输入数据规模增大时，算法的运行时间也会增长。因此，对于大型数据集，最优覆盖问题可能很难解决。对于最优覆盖问题，常见的解决方法是使用贪心算法或者运用线性规划技术。贪心算法通常比较简单，但它并...
答：<1>分析说明:显然这个题可用深度优先方法对每件物品进行枚举(选或不选用0,1控制).程序简单,但是当n的值很大的时候不能满足时间要求，时间复杂度为O（2n）。按递归的思想我们可以把问题分解为子问题,使用递归函数 设 f(i，x)表示前i件物品，总重量不超过x的最优价值 则 f（i，x）=max(f(i－...
答：5. 小窍门：使用动态规划算法求解鸽巢问题 如果物品数量比较少且容器数量已知时，我们可以采用动态规划算法求解鸽巢问题。具体做法是定义状态表示，设计状态转移方程，并用递归或循环实现算法。这种方法可以得到精确解，但时间复杂度较高。6. 小窍门：使用贪心算法求解鸽巢问题 如果物品数量较少且容器数量不...
答：2.算法的特性：算法必须具有输入、输出、有限性、确定性和可行性等特性。3.算法的分类：算法可以分为递归算法、迭代算法、贪心算法、分治算法、动态规划算法等。4.算法的复杂度分析：算法的复杂度可以分为时间复杂度和空间复杂度两个方面。算法的设计与分析 在第二卷中，毕淑敏介绍了算法的设计与分析方法...
网友评论：
幸肩15140144693：
贪心算法马的遍历 时间复杂度 -
20112冀詹
： 【问题描述】 马的遍历问题.在8*8方格的棋盘上,从任意指定方格出发,为马寻找一条走遍棋盘每一格并且只经过一次的一条路径.【初步设计】 首先这是一个搜索问题,运用深度优先搜索进行求解.算法如下:1、 输入初始位置坐标x,y;2、 ...
幸肩15140144693：
NOIP2003.删数游戏, -
20112冀詹
： 【问题分析】 对于这道试题,一般可以采用这样一种解题方式:因为要删除S个数字,可以一个一个的删,每一次删除的目的都是使剩下的数尽量小.那么在每一次删除时,应该选择那个数字?最大的数字还是最左的数字?例如5768,通过观察...
幸肩15140144693：
pascal贪心算法是什么啊? -
20112冀詹
： 贪心算法1.概念贪心算法是从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快地求得更好的解.当达到某算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止.这时就得到了问题的一个解,但不能保证求得的最后解是最优的.在改进...
幸肩15140144693：
什么是爬山算法?求解答 -
20112冀詹
： 假想将解空间依照深度搜索序列的顺序为y轴,以解的权为x轴作图 我们可以认为得到一系列山峰与峡谷的剖面图.爬山算法就是在这个图上进行爬山,找到第一个山峰或者第一个符合要求高度的山峰就停止.具体来说,就是算法迭代时,每次用临近解空间内的更优解取代前解. 这一算法是简单的贪心算法,仅能得到局部最优解,往往不能得到全局最优解. 可见上图描述的搜索序列中,爬山算法会在第一个山峰处停下搜索,以局部最优解作为算法的结果. 这一算法是相对于各种全局最优算法在时间复杂度上的妥协,可以用于对最优情况不那么敏感、只需要取得可行解即可的情况.
幸肩15140144693：
求一个算法(贪心算法) -
20112冀詹
： 首先,无所谓哪里密集哪里不密集的说法,这是人为的区分,需要首先遍历全部格子才能确定,是最慢的算法,全部遍历过了就可以得出最优的路线了.既然用贪心算法,为了思考方便,可以假设棋盘无穷大,算法的目的是判断下一步该往右走还...
幸肩15140144693：
分治算法与动态规划算法的相同点是 - 上学吧普法考试
20112冀詹
： 求解算法的时间复杂度的具体步骤是: 1、找出算法中的基本语句: 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体. 2、计算基本语句的执行次数的数量级: (1)只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着...
幸肩15140144693：
可用动态规划算法解决的问题可能不能用贪心算法 -
20112冀詹
： 主要涉及到以下几个方面的内容:①什么是活动选择问题---粗略提下,详细请参考《算法导论》②活动选择问题的DP(Dynamic programming)求解--DP求解问题的思路 ③活动选择问题的贪心算法求解 ④为什么这个问题可以用贪心算法求解?⑤动态规划与贪心算法的一些区别与联系 ⑥活动选择问题的DP求解的JAVA语言实现以及时间复杂度分析 ⑦活动选择问题的Greedy算法JAVA实现和时间复杂度分析 ⑧一些有用的参考资料
