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《算法导论》配套源码：排序、动态规划、图论与贪心算法常见实现

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简介：
本资源提供《算法导论》中排序、动态规划、图论及贪心算法的经典实现代码，帮助学习者深入理解算法原理并应用于实践。 西安电子科技大学软件学院提供了《算法导论》课程的上机实验源代码，包括详细的题目与解答，并且这些代码已经通过了验收，可供学习参考。

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  • 《算法导论》配套源码：排序、动态规划、图论与贪心算法常见实现
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    本资源提供《算法导论》中排序、动态规划、图论及贪心算法的经典实现代码，帮助学习者深入理解算法原理并应用于实践。 西安电子科技大学软件学院提供了《算法导论》课程的上机实验源代码，包括详细的题目与解答，并且这些代码已经通过了验收，可供学习参考。
     
  • 《算法导论》MIT公开课中的动态规划与贪心算法及分治法PPT
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    本课程为MIT《算法导论》公开课中关于动态规划、贪心算法及分治法的部分，提供深入浅出的讲解和实用案例分析。通过PPT形式呈现核心理论与应用技巧。 对于学习算法的同学，《算法导论》这本书非常值得推荐，并且MIT提供了一门配套的公开课。这里分享的是其中关于算法设计技巧部分的PPT文件，感兴趣的可以下载并结合视频进行学习，相关视频可以在网易公开课平台上找到对应课程观看。另外所有的PPT内容都包含在上传的一个资源中。
     
  • 贪心算法与动态规划解析
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    本文深入探讨了计算机科学中的两大核心优化策略——贪心算法和动态规划。通过比较分析这两种方法在解决不同问题时的特点、优势及局限性，旨在帮助读者理解并灵活应用这些技术来提升编程效率和解决问题的能力。 贪心算法的名字来源于“贪”字，它在解决问题时总是从眼前的利益出发。也就是说只顾眼前利益而忽视整体大局，因此它是局部最优解的代表。它的核心思想是通过一系列局部最优的选择来推导出全局最优的结果。 例如，在安排会议时间的问题中，如果将所有会议按照结束时间从小到大排序，并且每次选择最早结束的会议（这是我们的“贪心策略”），然后继续检查接下来的会议是否与已选中的不冲突。这样做的结果似乎总是能够找到一种合理的解决方案。 然而，这种算法并不总能保证全局最优解。不同的问题可能需要采用不同的贪心策略，而有些策略可能会被反例推翻，从而证明其不合理性。例如，在一个物品选择的问题中（假设每个物品有价格和重量），如果按照单位价值从高到低排序并依次选取，则可能出现这样的情况：A的价格是6、B的价格是5、C的价格是3；按此顺序选择AB得到的价值为16，而实际上选AC则能得到更高的总价值18。这表明了这个策略在某些情况下并不适用。 总结来说，虽然贪心算法可以是一种高效的解决方案，并且对于一些特定的问题确实有效，但它的局限性在于并非对所有问题都能得出全局最优解。
     
  • 钢条切割-动态规划（来自《算法导论》）
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    本文章介绍了一种利用动态规划解决钢条切割问题的方法，出自经典教材《算法导论》，旨在通过实例阐述动态规划的基本思想和应用技巧。 对于价格表样例的模拟切割如下：r1 = 1，切割方案为无切割；r2 = 5，同样选择不进行任何分割；r3 = 8，保持原状不做改动；r4 = 10，可以分成两个部分各占两单位或一个十单位的部分；对于数值 r5 则是被分成了三和二的组合。当遇到更大的数字如 r6（等于17）时，则无需切割直接使用整个数值作为方案。而面对更复杂的例子比如r7 = 18，可以考虑将它分为1与6或2、2和3这三个部分来处理；对于像r8这样的情况，可以选择将其分割为两个单位加上一个六单位的部分。 如果大家觉得这种切割方式有些复杂或者难以理解的话，那么采用动态规划的方法会更加有效。当使用模拟方法时，即使最终结果看起来很简单但整个过程却相当繁琐和耗时——例如，在处理7的数值时会有许多潜在组合如1-6,2-5,3-4以及更为复杂的像2-2-3或1-1-5等。然而，如果我们能够利用之前已经完成的小问题的答案来解决更大的问题，则可以大大简化过程。 具体来说，当切割一个较大数字（比如7）时，如果前面的数值都已经处理完毕的话，在此基础上进行切割只需要考虑几种可能的情况即可——例如对于r7中的1-6组合就涵盖了之前的多种情况如1-1-5或2-4等。通过这种方法可以大大减少需要手动模拟的过程数量和复杂度。
     
  • 基于C语言的贪心算法与背包问题动态规划实现源码.zip
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    本资源提供了一个使用C语言编写的代码包，内含解决经典计算机科学问题——背包问题的两种方法（贪心算法和动态规划）的具体实现。适用于学习、研究及实践应用。 基于C语言实现的贪心算法背包问题动态规划源码 以上标题或描述重复多次出现，请注意实际应用时应只使用一次以避免冗余。如果需要展示具体的代码或者进行详细讲解，建议提供一个简短的内容概述或是直接分享相关文件中的核心思想和关键片段。
     
  • 动态规划PPT 博弈论 算法 ACM
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    本PPT深入浅出地介绍了动态规划在博弈论算法中的应用，并为ACM竞赛选手提供了实用的学习资源和解题策略。 动态规划PPT 动态规划PPT 动态规划PPT
     
  • 算法分析与设计实验报告（涉及贪心法和动态规划法）
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    本实验报告深入探讨了算法分析与设计中的关键概念，重点研究了贪心法及动态规划法的应用，通过具体案例分析其优缺点，并进行性能比较。 主要解决几个经典问题，如背包问题（包括三种算法）、汽车加油问题以及排序算法。所有算法均用C++编写，并附有运行截图。
     
  • 动态规划在雷达TBD中的应用_Viterbi算法与TBD算法动态规划实现_Radar_TBD动态规划算法研究
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    本文探讨了Viterbi算法和TBD算法在雷达信号处理领域的动态规划应用，深入分析了二者结合后对提高雷达目标检测效能的潜力。通过具体案例展示了改进型动态规划算法的有效性及优越性能，为相关领域提供了有价值的参考与借鉴。 雷达的动态规划算法简单实用，适合初学者学习。
     
  • 动态规划算法的MATLAB实现及程序源码.zip
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    本资源包含多种经典动态规划问题在MATLAB中的实现代码，涵盖背包问题、最长公共子序列等案例，适合初学者学习和研究。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab实现动态规划算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：基于matlab实现的动态规划程序，包含完整源码及注释，非常适合学习参考。 适合人群：新手以及有一定经验的开发人员