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给定 n 段线(进入 X 轴),坐标为 [li;里]。你要选择覆盖段 [0;M] 的最小段数。设计一个贪心算法解决这个问题。
这是我所做的:按起点升序排列,然后我选择最长的,第二长的......但这里有一个问题:假设我们要覆盖[0,12]段,并且有3段:[0,5 ]、[5,12]、[0,10]。按照算法,会取[0,10],那么它不会覆盖所有的段,但是如果我们取另外两个,它会覆盖。
你们还有别的想法吗?没有排序和最长的线路是行不通的。我们要覆盖段 [0,12] 并且有 5 个段:[0,2][2,10].[10,12], [0,6][6,12]按照你的算法选择前三个,但最后 2 个是最佳的
最佳答案
Do you guys have any other idea?
我能想到一个非常糟糕的 N^N 算法。
关于algorithm - 需要有效的贪婪来覆盖线段,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/3908139/
因此,我尝试将以下两组格式分开: FIRST - GrouP second.group.txt 第一组可以包含任意字符第二组是点(.) 分隔的字符串。 我使用以下正则表达式来
几个星期以来,我一直在使用 php 中的正则表达式。现在我的问题是:有什么办法可以让 RegEx 贪婪 | 吗? 例如主题:012345abcdefghijklm pattern: /(abcde|a
先扫盲一下什么是正则表达式的贪婪,什么是非贪婪?或者说什么是匹配优先量词,什么是忽略优先量词? 好吧,我也不知道概念是什么,来举个例子吧。 某同学想过滤之间的内容,那是这么写正则以及程序的。 复制
之前已经简单介绍了Python正则表达式的基础与捕获,那么在这一篇文章里,我将总结一下正则表达式的贪婪/非贪婪特性。 贪婪 默认情况下,正则表达式将进行贪婪匹配。所谓“贪婪”,其实就
我对编程真的很陌生,我刚刚开始在哈佛的 CS50 上尝试一些问题集。如果有人能向我指出为什么我的代码是错误的,我将不胜感激。 编译并运行代码后,没有任何输出。 另一方面,有人可以向我解释一下“roun
寻求一些关于为什么运行如此奇怪的建议。超过 .25 的所有内容都可以正常工作,但是低于 .25 的任何内容都可以正常工作,我会得到一些非常奇怪的结果。怎么了? #include #include
这是我的 pset1 贪婪代码。现在,据我所知,这一切都有效,并且经过测试并使用了 cs50 检查... 问题是在演练中暗示了我必须查找如何正确使用 round,我也许应该在某个地方使用模块化?我明白
我在“分离”这些数据时遇到了一些麻烦。虽然辅助函数等是一个选项,但我真的很想只使用正则表达式来解决这个问题(并在匹配后处理匹配组)。 这是我拥有的(部分)数据: Belgium Belgium M_F
我正在编写一个程序,它接受输入并打印出使用的最少数量的硬币。当我运行程序并输入内容时,它没有按预期工作并且不打印任何内容。我在这里做错了什么? #include #include int main
我想抓取 对之间任何值的内容标签。 This is one block of text This is another one 我想出的正则表达式是 /(.*)/m 虽然,它看起来很贪心,并
这个问题在这里已经有了答案: Reference - What does this regex mean? (1 个回答) 关闭 1 年前。 最近,在网络*的某个地方,我找到了正则表达式的引用,它描
编译此代码时出现错误。 Z 是找零所需的最终硬币数量,目标是使用最少数量的硬币。我在顶部附近定义了int Z = 0。我尝试再次添加 int z 并将 print 语句中的类型更改为 f 但没有成功。
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我正在尝试为像 Farkle(贪婪)游戏这样的命令编写代码。这是计算机科学入门类(class)。简而言之,您掷出 6 个骰子,分数取决于您掷出的骰子。然后,您需要移除已使用的骰子 -> 显示该骰子的分
我已经提交了两个序列的LCS问题的代码草案。我在尝试贪婪时犯了严重的错误,现在我已经实现了我相信这个问题的稳定贪婪算法。虽然我有两个问题,在线类(class)的这一部分,当我提交它时它说序列 [1,2
我找到了这个tutorial关于正则表达式,虽然我直观地理解“贪婪”、“不情愿”和“占有”限定符的作用,但我的理解似乎存在严重漏洞。 具体来说,在以下示例中: Enter your regex: .*
我正在尝试制作一个程序,提供最少数量的硬币找零,但如果我给出的数字不是可分为四等分的数字,它就会惨败。例如,如果我输入 1.25,我会得到 5 个 25 美分,但如果我输入 1.26,我会得到 5 个
ϵ-贪婪策略 我知道 Q-learning 算法应该尝试在探索和利用之间取得平衡。由于我是该领域的初学者,因此我想实现一个简单版本的探索/利用行为。最佳 epsilon 值 我的实现使用 ϵ 贪婪策略
据我所知,epsilon 标志着探索和利用之间的权衡。一开始,你希望 epsilon 较高,这样你才能取得大的进步并学到东西。当您了解 future 的奖励时,epsilon 应该衰减,以便您可以利用
我是一名优秀的程序员,十分优秀!