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文档简介
计算机问题求解
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论题1-11
-算法方法2016年11月28日PartI“解题”与“搜索”问题1:你能解释下面的话吗?方法与技术(结构)问题:给定一群人(例如:在一个大操场上),给定一个数值(例如:
175),输出高度恰好等于该数值的人。方法:搜索但是我们仍然需要明确,用什么样的方式来实现“搜索”搜索“解空间”–一个例子一位父亲请一位数学家猜他3个孩子的年龄,他提示说:3人年龄的乘积是36。这时他们恰好经过一幢房子,父亲又提示说:他们年龄之和等于这房子窗户的个数。父亲见数学家仍然犹豫,又补充说:老大很小的时候家中没有其他孩子跟他一起玩。你能说出3个孩子的年龄吗?初始的解空间假设年龄精确到整数集合S所有可能的解的集合S={(i,j,k)|i,j,k是非负整数}利用条件缩小可能的解空间
集合S1所有可能的解的集合S1:(1,1,36)(1,2,18)(1,3,12)(1,4,9)(1,6,6)(2,2,9)(2,3,6)(3,3,4)条件1:3人年龄乘积为36解空间还有缩小的可能尽管已经知道了年龄之和,那个数学家仍然说不出答案…S1:
(1,1,36)38(1,2,18)21(1,3,12)16(1,4,9)14(1,6,6)13(2,2,9)13(2,3,6)11(3,3,4)10
可能的解的集合再进一步就是解!当前可能的解的集合:{(1,6,6),(2,2,9)}但是:老大没有同年龄的兄弟姐妹.因此三个孩子的年龄分别是:9岁、2岁和2岁问题求解的基本“方法”确定合理的解空间,并表示为某种“结构”。利用已知的限制条件(知识)尽可能快的压缩可能的解空间。当解空间已经足够小,我们就可以“直接”解题。如果很难确定解空间的范围,或者很难有效地缩小解空间,这个题目就“很难”。问题2:你能定义这个问题的解空间吗?如何设法缩小它?只可能是1005!这当然是0!问题3:现在除数的可能值能缩到足够小了吗?搜索与“结构”问题3:书上以计算累计工资值为例,描述了“明显的”和“不太明显的”搜索结构。你能解释那个例子吗?更复杂的搜索结构深度优先-
DFS广度优先-
BFS“聪明”的搜索结构二分搜索树-
BST24206505123182130堆–
Heap优先队列的一种实现PartII从原则到“策略”问题3:你能解释一下解MaximalPolygonDistance问题的过程中是如何建立并缩小解空间的吗?问题4:你阅读的材料中还介绍了哪些“算法方法”?你能从“搜索”的角度对它们加以解释吗?Divide-and-Conquer;Greedy;DynamicProgramming;Using“clever”datastructureMergesort:Divide-and-ConquerGreedy:MinimalSpanningTreeGreedy:Simple,butmayFail!问题5:你能从“搜索”的角度说明为什么Greedy可能Fail吗?问题6:用DynamicProgramming解最短通路问题为什么就不会出错了?问题7:既然DynamicProgramming本质上是exhaustive,为什么还能保证效率可以接受?用Greedy解“难”题BinPackingProblemSupposewehaveanunlimitednumberofbinseachofcapacityone,andnobjectswithsizess1,s2,…,snwhere0<si
1(siarerationalnumbers)Optimizationproblem:Determinethesmallestnumberofbinsintowhichtheobjectscanbepackets(andfindanoptimalpacking).BinpackingisaNPCproblem问题8:为什么这是难题?FirstFitDecreasing-FFDThestrategy:packingthelargestaspossibleExample:S=(0.8,0.5,0.4,0.4,0.3,0.2,0.2,0.2)B1B2B3B40.8(s1)0.2(s6)0.5(s2)0.4(s3)0.4(s4)0.3(s5)0.2(s7)0.2(s8)ThisisNOTanoptimalsolution!但可以证明:也不是太差!Online:会更困难–FFD不适用
问题9:你是否能用书上“孩子滑雪”的例子,说明:什么是online问题?为什么它被认为更困难?滑雪装备–买还是租?Off-line:决策很简单,评价online算法的基准问题10:
掌握不了孩子兴趣多大1,如何决策?2,最坏情况下代价多大?3,还能更好吗?NextFitAlgorithm-NFThestrategy:Putanewiteminthelastbinifpossible,oruseanew
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