摘要：启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。 Heuristics可以等同于：实际经验估计（rule of thumb）、有依据的猜测（educated guess, a guess b
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posted @ 2019-03-31 22:23
随笔分类 - 【课程】算法设计与分析
摘要：一、基本概念 （1）一种使用多阶段决策过程最优的通用方法。 （2）动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。 假设问题是由交叠的子问题所构成，我们就能够用动态规划技术来解决它。一般来
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posted @ 2018-12-18 16:32
摘要：一、基本概念 在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，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，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，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅
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posted @ 2018-12-17 09:02
摘要：时间复杂度 时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间，而是当问题规模扩大后，程序需要的时间长度增长得有多快。也就是说，对于高速处理数据的计算机来说，处理某一个特定数据的效率不能衡量一个程序的好坏，而应该看当这个数据的规模变大到数百倍后，程序运行时间是否还是一样，或者也跟着慢了数百倍，或者变
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posted @ 2018-11-28 14:02
摘要：一.递归与分治 一.递归与分治 （1）递归：直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。 递归是算法设计与分析中经常使用的一种技术，描写叙述简单且易于理解。 （2）分治：分治的设计思想是将一个规模为n难以解决的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题同样。递归地解这些子问题，然后将各
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posted @ 2018-11-23 14:05
摘要：
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posted @ 2018-11-23 13:48
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posted @ 2018-11-08 21:46
摘要：结论： 分支限界算法的思想通过本例子加以体现，明显这种方法是可行的，比盲目的查找结点有用，但是其效果（查找结点的个数）没有回溯算法有效，只能说明回溯算法在此问题上比朴素的分支限界算法（基于前面的限界函数）较优，接下来的一些改进或许能进一步提升分支限界算法的效果。
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posted @ 2018-11-08 20:51
摘要：问题描述： 图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP） 又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。 数学定义：给定一个无向图G=（V, E），其中V为顶点集合，E为边集合，图着色问题即为将V分为K个颜色组，每个组形成一个独立集，即其中没有相邻的顶点。其优化版本是希望获得最
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posted @ 2018-11-02 10:14
摘要：
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posted @ 2018-10-31 15:15
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posted @ 2018-10-31 15:08
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posted @ 2018-10-26 10:58
摘要：说明： 通过以上的公式向后推倒可以得出每一步的可能情况，再根据约束条件从后往前确定解向量，很明显这样的公式推导十分繁琐，随着问题规模的扩大，分支和情况将十分复杂。 那么现在用图解法来简化这种计算推到形式： 从这个图现在好像只能看出当X=6时，函数值=6，即M=6时，最优总效益值为6。 那么这个图还有
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posted @ 2018-10-23 15:25
摘要：
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posted @ 2018-10-16 15:54
摘要：这种实现方式的最坏情况和最好情况时间复杂度分别为O（n2）和 O（n）
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posted @ 2018-10-01 16:08