Публикации по теме 'greedy-algorithms'
Методы информированного поиска (часть — 6)
Это шестая часть серии «Введение в ИИ». Присоединяйтесь к нам, поскольку мы исследуем различные аспекты искусственного интеллекта во всей этой серии. Начальные части серии будут связаны ниже.
В четвертой части серии у нас был обзор типов поисковых техник, используемых агентами для достижения своих целей.
Обновить -
Существует два типа методов поиска, используемых агентами. Информированные методы и неинформированные методы. В этой статье мы кратко рассмотрим методы..
Решение проблемы заправки автомобиля с помощью жадного алгоритма
Введение
В этой задаче мы хотим добраться до B из A; зная, что наша машина может проехать только определенное расстояние, пока в баке не кончится бензин. Однако по пути из А в Б есть несколько заправок, где мы могли бы пополнить наш бак. Но, чтобы снизить стоимость; нам нужно сделать количество заправок как можно меньше.
В этой статье я представляю решение этой проблемы с помощью жадного алгоритма, написанного на C++. Я даю ссылку на репозиторий github в конце статьи
Решение..
Лучшее время для покупки 💰💰 и продажи акций 📈 2 — разрешено несколько акций | Python и CPP | Кодирование…
Это вторая проблема такого типа, когда мы находим максимально возможную прибыль, когда нам известны будущие цены акции. Первая проблема позволила нам купить не более одной акции.
Жадный алгоритм
Жадный алгоритм — это подход к решению проблемы путем выбора наилучшего варианта, доступного в данный момент.
Я предполагаю, что термин «жадный» происходит от того факта, что я выбираю жадный подход всякий раз, когда мне предоставляется возможность выбора.
Пример можно объяснить с помощью проблемы с монетой. Учитывая сумму, каково минимальное количество комбинаций монет, чтобы получить сумму?
amount: 710
coins: [10, 100, 200, 500]
Используя жадный подход, я беру максимально возможную..
Аналогия леса решений
Лес решений — это группа деревьев, где каждый узел представляет функцию (атрибут), каждая ссылка (ветвь) представляет решение (правило), а каждый лист представляет собой результат (категориальные или непрерывные значения). Предположим, на портале веб-сайта недвижимости, где пользователи публикуют запросы на наличие квартир. Таким образом, на выбор покупателя будут влиять такие факторы, как количество членов семьи, количество спален, а также доход семьи и семейное положение. Теперь нам..
Насколько плохо быть жадным?
Изучение жадного решения проблемы раскроя запасов
Содержание
Мотивация проблемы раскроя запасов Краткий обзор задач NP-Hard Кодирование задачи раскроя в Python Жадный алгоритм Сравнение с полным перебором в малом n-пространстве Сравнение со случайным поиском в старшем n-пространстве Заключение
Мотивация проблемы сокращения запасов
По профессии я специалист по данным. Хотя мои навыки работы с данными очень важны на работе (по определению), я считаю, что концепции науки о..
Понимание алгоритма Крускала
Алгоритм Крускала является жадным алгоритмом, что означает, что на каждом шаге он делает локально оптимальный выбор с надеждой найти глобальный оптимум.
Крускал выбирает преимущество минимальной стоимости на каждом шаге, но если он образует цикл, он игнорирует это преимущество.
Алгоритм Крускала — известный алгоритм нахождения минимального остовного дерева графа. Минимальное остовное дерево — это подмножество ребер связного неориентированного графа, которое соединяет все вершины вместе..
