dijkstra算法是贪心算法吗？

一、dijkstra算法是贪心算法吗？

从某种角度上来说是，但这个贪心的步骤也是求最优解的过程。

二、什么是贪心算法？

贪心算法

一种改进了的分级处理方法

贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。

贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策划

贪婪算法

算法思路

贪心算法一般按如下步骤进行：

①建立数学模型来描述问题。

②把求解的问题分成若干个子问题。

③对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解。

④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。

贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。贪心算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择，就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解。虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪心算法不要回溯。

算法特性

贪心算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性：

1、有一个以最优方式来解决的问题。为了构造问题的解决方案，有一个候选的对象的集合：比如不同面值的硬币。

2、随着算法的进行，将积累起其他两个集合：一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象，另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。

3、有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。

4、还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样，此时不考虑解决方法的最优性。

5、选择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。

6、最后，目标函数给出解的值。

使用条件

利用贪心法求解的问题应具备如下2个特征。

1、贪心选择性质

一个问题的整体最优解可通过一系列局部的最优解的选择达到，并且每次的选择可以依赖以前作出的选择，但不依赖于后面要作出的选择。这就是贪心选择性质。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。

2、最优子结构性质

当一个问题的最优解

三、pc算法实例？

假设有m条n维数据。 1. 将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2. 将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3. 求出协方差矩阵C=1/mXXT 4. 求出协方差矩阵的特征值以及对应的特征向量 5. 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6. Y=PX即为降维到k维后的数据

四、贪心算法几个经典例子？

活动安排问题] 活动安排问题是可以用贪心算法有效求解的一个很好的例子。该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共资源。

设有n个活动的集合e={1，2，…，n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si< fi。如果选择了活动i，则它在半开时间区间[si，fi]内占用资源。若区间[si，fi]与区间[sj，fj]不相交，则称活动i与活动j是相容的。也就是说，当si≥fi或sj≥fj时，活动i与活动j相容。活动安排问题就是要在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合。

在下面所给出的解活动安排问题的贪心算法gpeedyselector中，各活动的起始时间和结束时间存储于数组s和f{中且按结束时间的非减序：．f1≤f2≤…≤fn排列。如果所给出的活动未按此序排列，我们可以用o(nlogn)的时间将它重排。 

五、fp tree算法实例？

该算法只进行2次数据库扫描.它直接压缩数据库成一个频繁模式树,作后通过这课树生成关联规则.

算法关键步骤:第一步是利用事物数据库中的数据构造FP-tree;第二步是从FP_tree中挖掘频繁模式.

六、快速排序算法实例？

对关键码序列（66,13,51,76,81,26,57,69,23）进行快速排序。

求第一趟划分后的结果。关键码序列递增。以第一个元素为划分基准。将两个指针i，j分别指向表的起始和最后的位置。反复操作以下两步：

1、j逐渐减小，并逐次比较j指向的元素和目标元素的大小，若p(j)<T则交换位置。

2、i逐渐增大，并逐次比较i指向的元素和目标元素的大小，若p(i)>T则交换位置。

直到i，j指向同一个值，循环结束。

快速排序是对冒泡排序的一种改进，基本思路如下：先从数列中取出一个数作为基准数将数组中比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

快速排序算法是对冒泡排序的一种改进。快排基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据以基准数据分割成独立的两部分。

其中一部分的所有数据都比基准数据小，另外一部分的所有数据都比基准数据大，然后再通过递归对这两部分数据分别进行快速排序，实现整个数据变成有序序列。

七、Python3 经典编程实例解析

Python 作为一种通用的高级编程语言，凭借其简单易学、功能强大的特点，已经广泛应用于各个领域。无论是初学者还是有一定编程基础的开发者，都可以通过学习和实践 Python3 经典编程实例来提升自己的编程技能。

1. 基础数据类型操作

Python 的基础数据类型包括整型、浮点型、字符串、布尔型等。我们可以通过一些简单的代码示例来熟悉这些数据类型的基本用法:

• 整型和浮点型的基本运算
• 字符串的拼接、切片和格式化
• 布尔型的逻辑运算

2. 流程控制语句

流程控制语句是编程的基础,包括 if-else、for、while 等。通过这些语句,我们可以实现更加复杂的逻辑判断和循环操作:

• if-else 语句的使用
• for 循环和 while 循环的应用
• break 和 continue 语句的使用

3. 函数和模块

函数是 Python 中重要的代码组织形式,可以将一些常用的功能封装起来,提高代码的复用性和可读性。而模块则是 Python 中更高层次的代码组织形式,可以将相关的函数、类等打包在一起:

• 函数的定义和调用
• 函数的参数和返回值
• 模块的导入和使用

4. 面向对象编程

面向对象编程(OOP)是 Python 的另一个重要特性,通过类和对象的概念,可以更好地组织和管理代码。我们可以通过一些经典的 OOP 实例来学习这一思想:

• 类的定义和实例化
• 类的属性和方法
• 继承和多态的应用

5. 文件和异常处理

文件操作和异常处理是 Python 编程中不可或缺的部分。通过学习这些知识点,我们可以更好地处理各种输入输出和错误情况:

• 文件的读写操作
• 异常的捕获和处理
• 上下文管理器的使用

通过学习和实践以上 Python3 经典编程实例,相信您一定能够提升自己的编程能力,更好地运用 Python 解决实际问题。感谢您的阅读,希望这篇文章对您有所帮助!

八、贪心算法的应用领域？

1、贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。

2、贪心算法是很常见的算法，贪心策略是最接近人的日常思维的一种解题策略，虽然它不能保证求得的最后解一定是最佳的，但是它可以为某些问题确定一个可行性范围。贪心算法所做的选择依赖于以往所做过的选择，绝不依赖于将来的选择，这使得算法再编码和执行过程中都有一定的速度优势。对于一个问题的最优解只能用穷举法得到时，用贪心算法是寻找问题最优解的较好算法。对于一个问题可以使同时使用几种方法去解决，贪心算法并不是对所有的问题都能得到整体最优解或最理想的近似解时，就需要判断贪心性质的正确性了。与回溯法、动态规划法等比较，它的适用区域相对狭窄，总之如果一个贪心解决方案存在就可以使用它。

九、贪心算法的优点和缺点？

「贪心算法」顾名思义，就是说算法就像一个贪婪、鼠目寸光的人，在每次要做决策时，都做出当前看来最好的选择，最终所有选择形成一个解。

说它贪婪，是因为每次要做选择的时候，一定会选择现在看来是最优的选择；说它鼠目寸光，是因为每次做选择时，只考虑当前的局面而不考虑长远的利益。说到这儿，贪心算法的优点和缺点就不难看出了：

优点：做决策所需的计算复杂度较低。每次做决策的时候，都不用考虑长远的事情，拍脑袋就做出看起来最好的那个选择，自然不用算计很多呀。

缺点：最终得到的解不一定是最优解。这算法不懂得深谋远虑，自然可能走不到最好的结果啦。

十、和值算法编程实例？

和值算法是一种用于计算彩票号码和值的算法。以下是一个简单的Python程序，用于计算彩票号码和值：

```python

def calculate_total(numbers):

    """

    计算彩票号码和值

    :param numbers: 彩票号码列表

    :return: 和值

    """

    total = 0

    for number in numbers:

        total += number

    return total

```

该函数接受一个包含彩票号码的列表作为输入，并返回这些号码的和值。在函数内部，我们使用一个循环来遍历列表中的每个号码，并将它们相加。最后，我们将总和返回作为函数的输出。

要使用该函数，您可以像这样调用它：

```python

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

total = calculate_total(numbers)

print("和值为:", total)

```

这将输出：

```

和值为: 15

```

请注意，这只是一个简单的示例程序，用于演示如何编写和值算法的Python代码。在实际应用中，您可能需要更复杂的算法来计算彩票号码和值。