题目55.跳跃游戏中等相关标签贪心 数组 动态规划给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。示例 1：输入：nums=[2,3,1,1,4]输出：true解释：可以先跳1步，从下标0到达下标1,然后再从下标1跳3步到达最后一个下标。示例 2：输入：nums=[3,2,1,0,4]输出：false解释：无论怎样，总会到达下标为3的位置。但该下标的最大跳跃长度是0，所以永远不可能到达最后一个下标。提示：10思路和解题方法首先，我们维护一
食用指南：本文为作者刷题中认为有必要记录的题目 推荐专栏：每日刷题 ♈️今日夜电波：悬溺—葛东琪 0:34 ━━━━━━️💟────────3:17 🔄 ◀️ ⏸ ▶️ ☰ 💗关注👍点赞🙌收藏您的每一次鼓励都是对我莫大的支持😍目录贪心算法的理解一、分发饼干 二、K次取反后最
分治 关键字：【递归技术】【二分查找】分治法的设计思路：将一个难以直接解决的大问题分解成一些规模较小的相同问题以便于逐个击破，分而治之。 分治法-递归技术 intF(intn){if(n==0)return1;if(n==1)return1;if(n>1)returnF(n-1)+F(n-2);}分治法-二分法查找 (108条消息)【二分查找】有这一篇足够了_快到锅里来呀的博客-CSDN博客_二分查找https://blog.csdn.net/m0_58761900/article/details/124664975?ops_request_misc=%257B%2522request%2
计算机背包问题是动态规划算法中的经典问题。本文将从理论和实践两个方面深入探讨计算机背包问题，并通过实际案例分析，帮助读者更好地理解和应用该问题。问题背景背包问题是一种经典的优化问题。有的时候我们需要将有一堆不同重量或者体积的物品放入背包，但是背包容量有限，这时就要寻找一种最优的物品组合，也就是让背包中的物品价值最大化或者重量最小化。背包问题分为0/1背包问题和分数背包问题。0/1背包问题是指在背包容量一定的情况下，每个物品只能选择放入背包一次或不放入，要求放入背包中的物品的总价值最大化或者总重量最小化。分数背包问题是指在背包容量一定的情况下，每个物品可以选择放入部分或全部，要求放入背包中的物品
计算机背包问题是动态规划算法中的经典问题。本文将从理论和实践两个方面深入探讨计算机背包问题，并通过实际案例分析，帮助读者更好地理解和应用该问题。问题背景背包问题是一种经典的优化问题。有的时候我们需要将有一堆不同重量或者体积的物品放入背包，但是背包容量有限，这时就要寻找一种最优的物品组合，也就是让背包中的物品价值最大化或者重量最小化。背包问题分为0/1背包问题和分数背包问题。0/1背包问题是指在背包容量一定的情况下，每个物品只能选择放入背包一次或不放入，要求放入背包中的物品的总价值最大化或者总重量最小化。分数背包问题是指在背包容量一定的情况下，每个物品可以选择放入部分或全部，要求放入背包中的物品
'''一、具有贪心选择结构复杂问题可以划分成小问题解决二、具有贪心选择性质是否能够用贪心选择开始一个最优起点，使用贪心选择能否得到一个完整解案例1：最优装载问题有n个集装箱需要装上一艘重量为W的轮船。其中，集装箱i(i=1,2,3....n)的重量Wi。最优装载问题要求在确定转载体积不受限制的情况下，怎么样装才可以尽可能多的把集装箱装上轮船？1.贪心选择结构sum(Wi)=W假设已经把第一个集装箱装上轮船了，此时该集装箱的重量为W1,轮船重量为W，剩余轮船可以装的重量W-W1.当装到i个集装箱的时候，满足：Wy=W(总问题)-Wi(子问题)Wy+Wi(子问题)=W(总问题)案例2：活动安排问题
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kuan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
目录一、单源最短路径1.1算法基本思想1.2算法设计思想1.3算法的正确性和计算复杂性1.4归纳证明思路1.5归纳步骤证明二、最小生成树2.1最小生成树性质2.1.1生成树的性质2.1.2生成树性质的应用2.2Prim算法2.2.1正确性证明2.2.2归纳基础2.2.3归纳步骤2.3Kruskal算法2.3.1证明思路2.3.2归纳步骤证明2.3.3T是G的最小生成树2.4应用：数据分组问题2.5单链聚类三、多机调度问题四、小结一、单源最短路径 给定带权有向图G=(V,E)，其中每条边的权是非负实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源到所有其它各顶点的最短路长度。这里路的长度
正值国庆之际，祝愿祖国繁荣昌盛，祝愿朋友一生平安！终身学习，奋斗不息！目录1.贪心算法简介2.贪心算法的特点3.如何学习贪心算法题目练习（持续更新）1.柠檬水找零（easy）算法原理代码实现证明（交换论证法）1.贪心算法简介贪心策略：解决问题的一种策略，由局部最优->全局最优。一般步骤：1.把解决问题的过程分为若干步2.解决每一步的时候，都选择当前“最优的”解法3.“希望”得到全局最优解例1：找零问题有20,10,5,1面值货币若干张，如何用最少的张数支付46元？贪心策略：每次选取尽可能大的货币例2：背包问题一个背包容量为8，有3种物品若干，选择要装的物品，使背包内物品总价值最大贪心策略：每次
