導航:首頁 > 源碼編譯 > 信息擴散模型貪心演算法
信息擴散模型貪心演算法
發布時間：2022-12-08 20:26:11⑴ 迪傑斯特拉演算法的本質是貪心還是動態規劃
貪心是一種特殊的動態規劃，動態規劃的本質是獨立的子問題，而貪心則是每次可以找到最優的獨立子問題。
貪心和動歸不是互斥的，而是包含的，貪心更快，但約束更強，適應范圍更小。
動歸和bfs的關系也是一樣的。
展開一點講，在求解最優化問題時，有多個解。而求解的過程類似一個樹，我們稱之為求解樹。
一般的求解樹真的是一棵樹，所以我們只能用bfs來搜索，頂多剪枝。
有些特殊的求解樹，中間很多結點是重合的，結點個數比所有搜索分支的個數少很多個數量級。這類問題較特殊，我們可以保存中間的搜索過程。而記憶化搜索和動態規劃本質上就是一個東西，快就快在可以不用重復計算很多中間結果（所謂的最優子問題）。
還有一些特殊的求解樹，更特殊，它們不止有很多重復結點，而且每次選擇分支的時候，我們可以證明只要選擇一個分支，這個分支的解就一定比其他選擇更優。這類問題就是貪心了，
所以bfs，dp，貪心三個方法都是解決最優化問題的方法，根據問題的不同，約束越大的問題可以用越快的方法，越慢的方法可以解決的問題越普適。
動態規劃的狀態轉移函數，可以抽象成這樣一種函數：
f(x)=g(f(x1), f(x2), f(x3), ... f(xn))
其中f就是我們說的獨立問題，每個f都有一個唯一值，也就是沒有後效性。
貪心也是這個函數，但可以證明：
f(xi) >= f(x1|x2|...|xn)
那麼我們就不用再去計算除了f(xi)以外的任何子狀態了，所以就更快
而標準的bfs，雖然也有
f(x)=g(f(x1), f(x2), f(x3), ... f(xn))
但是因為對於任意的f(x)，它的子問題f(xi)的輸入狀態xi都不同（換一種思路也可以說f(xi)在不同的路徑下值都不同，本質上是我們怎麼定義xi，到底是狹義的參數還是廣義的狀態），所以無法使用內存去換取時間，就只能去遍歷所有狀態了。
與信息擴散模型貪心演算法相關的資料
- c編程演算法
- kool系統源碼
- 傻瓜式php源碼
- 非那根劑量計演算法
- 演算法中ceil代表什麼
- 內核源碼超頻
- 在線視頻教育源碼
- 微信清粉軟體源碼
- 什麼是大擂台演算法
- 網站源碼使用視頻
- 特色功能高拋低吸線副圖指標源碼
- 溫州直播系統源碼
- 量柱比前一天多源碼
- 全波差分傅里葉演算法窗長
- 正宗溯源碼大燕條一克一般多少錢
- 交易平台小程序源碼下載
- 怎麼樣搭建源碼網站
- 567除以98的簡便演算法
- 演算法蠻力法
- 奇幻潮翡翠台源碼百度雲盤
- 不能用來表示演算法的是
- 6軸機器人演算法
- 平方根的簡單演算法
- 人工峰群演算法的目標函數
- 編譯器開發屬於哪個方向
- 摘譯和編譯的英文
- 中華軟體庫源碼資源共享
- 霍夫曼編碼演算法
- 生成解決方案等於編譯加鏈接嗎
- 蚌埠力源碼頭租房
- 客戶端框架源碼
- 載入單頁源碼
- 按鍵壓槍源碼
- 演算法將所有的島嶼連通
- 博途如何編譯硬體
- 電池消耗演算法
- keytool加密演算法
- 微信小程序題庫源碼
- 溯源碼有分國家認證的嗎
- 驅動級進程代理源碼
- 最短路徑的生成演算法可用
- 又見金底副圖選股公式源碼