两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解,③证明做出贪心选择后： 1°原问题总是存在全局最优解,在每个决策点作出在当时看来最佳的选择 （2）求解最优化问题的两个关键要素：贪心选择性质+最优子结构 ①贪心选择性质：进行选择时,以推导出全局最优解（局部最优解-》全局最优解）2. 对贪心法的深入理解 （1）原理：一种启发式策略,则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解,可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值,则称此问题具有最优子结构性质 （3）解题关键：贪心策略的选择 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解的,并完成2°3. 贪心法与动态规划 最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题。
贪心算法的本质
1. 贪心法（Greedy Algorithm）定义 求解最优化问题的算法通常需要经过一系列的步骤，在每个步骤都面临多种选择； 贪心法就是这样的算法：它在每个决策点作出在当时看来最佳的选择，即总是遵循某种规则，做出局部最优的选择，以推导出全局最优解（局部最优解-》全局最优解）2. 对贪心法的深入理解 （1）原理：一种启发式策略，在每个决策点作出在当时看来最佳的选择 （2）求解最优化问题的两个关键要素：贪心选择性质+最优子结构 ①贪心选择性质：进行选择时，直接做出在当前问题中看来最优的选择，而不必考虑子问题的解； ②最优子结构：如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，则称此问题具有最优子结构性质 （3）解题关键：贪心策略的选择 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解的，因此选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。 （4）一般步骤： ①建立数学模型来描述最优化问题； ②把求解的最优化问题转化为这样的形式：对其做出一次选择后，只剩下一个子问题需要求解； ③证明做出贪心选择后： 1°原问题总是存在全局最优解，即贪心选择始终安全； 2°剩余子问题的局部最优解与贪心选择组合，即可得到原问题的全局最优解。 并完成2°3. 贪心法与动态规划 最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。
大衍算法中的问题
《html》 《head》 《title》周易大衍算法Javascript测试《/title》 《script language=“javascript“》 function getValue(a){ var dyValue,tianValue,diValue,tianTValue,diTValue,renValue,randnum,tempValue,resultValue; dyValue=55; renValue=1; for (j=0;j《6;j++){ tempValue=dyValue-6; for (i=0;i《3;i++){ tianValue=Math.floor(Math.random()*(tempValue-1)); diValue=tempValue-tianValue; diValue=diValue-renValue; //alert(“tempValue:“+tempValue+“\ntianValue:“+tianValue+“\ndiValue:“+diValue); tianTValue=(tianValue%4==0)?4:tianValue%4; diTValue=(diValue%4==0)?4:diValue%4; resultValue=tianTValue+diTValue+renValue; //alert(resultValue); eval(“document.formname.text“+(j+1)+(i+1)).value=resultValue; tempValue=tempValue-resultValue; if (i==2) inputValue(j+1); } } } function inputValue(num){ var num1,num2,num3; num1=eval(“document.formname.text“+num+“1“).value; num2=eval(“document.formname.text“+num+“2“).value; num3=eval(“document.formname.text“+num+“3“).value; allnum=checkValue(num1)+checkValue(num2)+checkValue(num3); //alert(“num1:“+num1+“\nnum2:“+num2+“\nnum3:“+num3); //alert(“num1:“+checkValue(num1)+“\nnum2:“+checkValue(num2)+“\nnum3:“+checkValue(num3)); //alert(allnum); if (allnum》1) { eval(“document.formname.a“+num).value=“━“; if (allnum==3) eval(“document.formname.b“+num).value=“┅“; else eval(“document.formname.b“+num).value=“━“; } else { eval(“document.formname.a“+num).value=“┅“; if (allnum==0) eval(“document.formname.b“+num).value=“━“; else eval(“document.formname.b“+num).value=“┅“; } } function checkValue(num){ if (num》6) return 1; else return 0; } 《/script》 《/head》 《body》 《form name=“formname“ action=““ method=“post“ 》 《input type=“text“ name=“text61“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text62“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text63“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“a6“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“b6“ size=“4“ /》 《br /》 《input type=“text“ name=“text51“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text52“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text53“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“a5“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“b5“ size=“4“ /》 《br /》 《input type=“text“ name=“text41“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text42“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text43“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“a4“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“b4“ size=“4“ /》 《br /》 《input type=“text“ name=“text31“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text32“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text33“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“a3“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“b3“ size=“4“ /》 《br /》 《input type=“text“ name=“text21“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text22“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text23“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“a2“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“b2“ size=“4“ /》 《br /》 《input type=“text“ name=“text11“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text12“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“text13“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“a1“ size=“4“ /》 《input type=“text“ name=“b1“ size=“4“ /》 《br /》 《input type=“button“ value=“计算“ onclick=“getValue(’f’)“ /》 《/form》 《/body》《/html》把这个源码复制到记事本上保存为test.htm,用浏览器打开,点击计算就OK了..HOHO~~右边是主卦和变卦,具体解释查周易去.. 自己用这个检查一下看看是不是算错了
怎么证明这个洗牌算法是随机的
有一副牌假设有N张，请设计一个随机洗牌算法。解决方案：这里只给出一个可以使用数学证明每张牌出现在任何位置概率为1/N的算法。Poker[N]for (i = 0; i 《 N; ++i){k = rand() % ( i + 1)if (i != k){switch(Poker[k], Poker[i]);}
遗传算法在求解TSP问题中是如何编码解码的 二进制如何编码 如何求解
我来回答！！！此次研究对象的初始基因是固定的，不会出现漏选，所以运用这种编码方法。初始种群可以随机产生，也可以通过某种算法生成，但需要保证群体的多样性。在种群初始化时，需要可虑以下几个方面的因素：1、根据问题固有的知识，设法把握最优解所占的空间在整个问题空间中的分布范围，然后，在次分布范围内设定初始群体。2、随机生成一定数目的个体，然后从中挑选出最好的个体加入群体。这一过程不断进行迭代，直到初始种群中个体数达到了预先确定的规模。亲和度设置为1/f f为总路径长度此后根据城市序号在进行选择，交叉，变异即可