Kruskal의 알고리즘이 욕심이 많으면 왜 최소 스패닝 트리를 찾습니까? 최소 스패닝 트리가 전역 최적화 문제가 아닌가? 욕심내는 것이 가장 최적의 솔루션을 찾지 못할 가능성이 있다는 것입니까? 그렇다면 Kruskal은 탐욕스럽지 만 최소 스패닝 트리를 어떻게 찾을 수 있습니까?
내 교과서에있는 질문을 통해 Mehadia에서 Bucharest까지 경로를 찾고 1) A Greedy Search 및 2) 균일 비용 검색을 통해 질문했습니다. * 이제는 균일 한 비용 검색을 통해 경로를 완전히 설명하고 해결할 수 있었지만 욕심 많은 검색은 매우 유사했습니다. "욕심 많은"검색을 통해 경로를 계산하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? UP
최소 가중치 - 해밀턴 회로 문제를 해결하는 욕심 많은 알고리즘을 만들었습니다. 알고리즘은 항상 가장 싼 에지를 선택합니다. 현재 에지에서 회로를 찾지 못하면 알고리즘이 떨어집니다 마지막 가장자리와 여기 HC(currentVertex,expandedVertices,path,sum,N)
if size(expandedVertices)==N then
다음 세트 커버의 경우. 욕심 많은 알고리즘이 몇 개나 선택할 것입니까? 모든 세트의 비용은 1입니다. 누구든지 나를 설명 할 수 있습니까? 이 질문에 대한 해결책은 무엇입니까? 그래서 두 번째 인스턴스에 대한 그리 디 알고리즘이 어떻게 작동 할 것입니까? 얼마나 많은 세트는 인스턴스에서 선택합니다.
Zeckendorf's theorem에 따르면 모든 양의 정수는 비 연속적 피보나치 수의 합계로 고유 한 방식으로 기록 될 수 있습니다. 이러한 분해는 그리 디 알고리즘은, 예를 들면, 적합한 큰 피보나치 수를 감산 본질적으로 구성되는 반복 쉽게 발견 될 수있다 : 20 = 13 + 7 = 13 + 5 + 2 그러나 정리는 의미도 정수 (< = 0 그) 별
나는이 바보 같은 질문을하기에 조금 부끄러워하지만 사실은 모든 것을 시도했지만 여전히 오류의 위치를 볼 수 없다. 프로그래밍에 관해서 101 % 멍청한데, CS50에 등록했습니다. 나는 그것을 최대한 활용하려고 노력하고 있습니다. 그래서 나는 항상 덜 익숙한 도전을 가장 노력하고 배우기 위해 취하고 있습니다. 필자는 CS50의 pset1에서 Greedy
내 문자열의 숫자가 증가하는 순서인지 그리고 증가하는 순서인지 여부를 확인하려면 TRUE를 인쇄해야합니다. 증가하지 않는 경우 FALSE를 인쇄해야합니다. . * 중요 : CASE 1 :1234 (Easy) 1 <2<3<4 TRUE
CASE 2 :9101112 (Medium) 9<10<11<12 TRUE
CASE 3 :9991000 (Hard) 99
Q-learning에서 ε-greedy 정책 실행 선택 정책을 구현하고자합니다. 여기에 많은 사람들이, 탐사의 감소 속도에 대한 방정식 다음, 사용하고 ɛ = 전자^(- 욕실) N = 에이전트의 나이 E = 착취 매개 변수 그러나 이 "n"은 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다. 특정 주 - 액션 쌍에 대한 방문수 또는 반복 횟수입니까? 고마워요.
나는 시간 지정 문제를 해결하기 위해 Python에서 간단한 LPT 휴리스틱 알고리즘을 만들고 있습니다. 내가 사용하고있는 LPT 알고리즘은 욕심이 많습니다. 욕심 많은 알고리즘과 로컬 알고리즘의 차이를 이해하기 위해 고심하고 있습니다. 내 이해에서 욕심 많은 알고리즘은 로컬 알고리즘의 예입니다. 로컬 및 욕심 많은 알고리즘이 어떻게 작동하는지 자세히 설명