贪心算法不一定能获得全局最优解，它可能仅能得到局部最优解。对于某些问题，贪心算法可能需要复杂的问题建模才能应用，不太直观。对于某些问题，贪心算法可能无法得到解，或者需要额外的条件才能使用。结论 贪心算法是一种强大的算法思想，它通过在每一步选择局部最优解，希望最终得到全局最优解。本文深入探讨了贪心算法...
答:从问题的初始解出发逐步逼近给定的目标,每一步都做出当前看来是最优的选择(贪心选择),最终得到整个问题的最优解 反馈 收藏
本文深入探讨了贪心算法的原理、应用场景、实现细节等多个方面。可以看出，虽然名为“贪心”，但贪心算法并不一定能获得全局最优解，这取决于具体问题的性质作为一种简单的高效的启发式算法，贪心算法在解决一些组合优化问题上仍然大放异彩。希望通过本文的全面解析，能够加深对此重要算法思想的理解与运用。贪心算法虽然不...
贪心算法(Greedy Alogorithm)又叫登山算法,它的根本思想是逐步到达山顶,即逐步获得最优解,是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。 贪心算法没有固定的框架,算法设计的关键是贪婪策略的选择。 每一步都找到最优解,由于其短视性,不一定能找到总体最优解,但通常能找到还不错的近似解 局部最优 推导...
贪心算法的基本思想是找出整体当中每个小的局部的最优解,并且将所有的这些局部最优解合起来形成整体上的一个最优解。因此能够使用贪心算法的问题必须满足下面的两个性质:1.整体的最优解可以通过局部的最优解来求出;2.一个整体能够被分为多个局部,并且这些局部都能够求出最优解。使用贪心算法当中的两个典型问题...
贪心算法的基本思想?相关知识点: 试题来源: 解析 是一种依据最优化量度依次选择输入的分级处理方法。基本思路是:首先根据题意,选取一种量度标准;然后按这种量度标准对这n个输入排序,依次选择输入量加入部分解中。如果当前这个输入量的加入,不满足约束条件,则不把此输入加到这部分解中。
贪心算法的基本思想是分级处理,将问题逐步分解成较小的子问题,并针对每个子问题做出局部最优的选择,从而达到全局最优或近似最优的解。其核心思想如下: 1. 分解问题:将原问题分解成多个子问题。 2. 局部最优选择:针对每个子问题,选择当前可行解中最优的一个作为局部最优解。 3. 继承:将局部最优解沿用至后续子...
解析 答案:贪心算法是一种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全局最好或最优的算法策略。贪心算法不保证会得到最优解,但在某些问题中,贪心算法的解足够接近最优解或者比暴力搜索算法更加高效。反馈 收藏
百度试题 题目简述贪心算法的基本思想?相关知识点: 试题来源: 解析 是 贪心算法是通过做一系列的选择来给出某一问题的最优解的对算法中的每一决策点,做一个当时(看起来像是)最佳的选择。这种启发式策略并不是 反馈 收藏
一、算法思想 贪心法的基本思路: ——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止。 该算法存在问题: 1. 不能保证求得的最后解是最佳的; 2. 不能用来求最大或最小解问题; ...