贪婪算法
参考回答：
贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。贪婪算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。贪婪算法并没有固定的算法解决框架，算法的关键是贪婪策略的选择，根据不同的问题选择不同的策略。
必须注意的是策略的选择必须具备无后效性，即某个状态的选择不会影响到之前的状态，只与当前状态有关，所以对采用的贪婪的策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。
其基本的解题思路为：1)建立数学模型来描述问题;2)把求解的问题分成若干个子问题;3)对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解;4)把子问题对应的局部最优解合成原来整个问题的一个近似最优解。
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有人有线索为什么它对案件2不起作用吗？非常感谢你的帮助。编辑：案例2的预期结果是6130美元。我好像得到了6090美元。
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任务是典型的背包问题。求解时应采用贪婪算法。我设法创建了下面的代码，但它工作得太慢了。你能告诉我怎么加快速度吗？谢谢你。 c是背包的重量限制。n表示价格权重对的数量（这两个数字都是int类型，而不是float）。限制如下：（1）如果在相同重量的元素之间选择，价格最高的元素应该被取；（2）如果在相同价格和相同重量的元素之间选择，第一个输入的元素应该被取。
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设计算法以实现给定问题的最佳解决方案。 在贪婪算法方法中，决策是从给定的解决方案域做出的。 由于贪婪，选择了似乎提供最佳解决方案的最接近的解决方案。 贪心算法试图找到一个本地化的最优解决方案，最终可能导致全局优化的解决方案。 但是，通常贪婪算法不提供全局优化的解决方案。 计数硬币 这个问题是通过选择最不可能的硬币来计算到期望的值，并且贪婪的方法迫使算法选择最大可能的硬币。 如果我们提供₹1,2,5
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贪婪 vs 不贪婪 当重复一个正则表达式时，如用 a*，操作结果是尽可能多地匹配模式。当你试着匹配一对对称的定界符，如 HTML 标志中的尖括号时这个事实经常困扰你。匹配单个 HTML 标志的模式不能正常工作，因为 .* 的本质是“贪婪”的 #!python >>> s = '<html><head><title>Title</title>' >>> len(s) 32 >>> print re.
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以下是我需要咨询以寻求帮助的问题： 编写一个贪婪算法，使用贪婪算法以尽可能少的硬币进行兑换。您将获得一个硬币值数组和一个金额：。返回一个包含每个硬币计数的数组。 例如：应该返回数组，该数组指示每枚硬币的数量：2枚50美分硬币，1枚25美分硬币，1枚10美分硬币），没有镍币（5美分），和2便士（1美分），加起来是137美分。 从computeChange返回的数组应该与第一个参数（硬币）的长度相同。
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首先，是的，这是我的硬件，我觉得很难，所以我真的很感激一些指导。 我需要证明对于当