Skip to main content

贪婪算法

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。
例如:
背包问题
有一个背包,背包容量是M=150kg。有7个物品,物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大,但不能超过总容量。
物品 A B C D E F G
重量 35kg 30kg 6kg 50kg 40kg 10kg 25kg
价值 10$ 40$ 30$ 50$ 35$ 40$ 30$
贪婪算法可以是一下几种:
1:选区价值最高者
2:选区重量最小者
3:选区单位价值最大者

Comments

Popular posts from this blog

Session Run的用法

feed_dict参数的作用是替换图中的某个tensor的值。例如: a = tf.add(2, 5)                        #a=7 b = tf.multiply(a, 3)                 #b=3*7=21 with tf.Session() as sess:     print(sess.run(b))     replace_dict = {a:15}           #用15代替b算式中的a     print(sess.run(b, feed_dict = replace_dict)) --------------------- 输出如下: 21 45

tf.split用法

按照行或者列分割一个矩阵 第一个参数是待切分的张量,第二个是切分的大小,共切分为三个,每一个分别为4列,15列,11列。第三个参数为1表示按照列切分,为0表示按照行切分。 切分的子块的大小加起来应该等于母块的大小。比如这个例子,4+15+11=30列 看下面的代码例子

谈axis

Python和TF张量计算中经常见的形参,代表什么意思呢?     首先请看一下官方帮助的解释:     轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。如下图     注意看,官方对于0和1的解释是轴,也就是坐标轴。而坐标轴是有方向的,所以千万不要用行和列的思维去想axis,因为行和列是没有方向的,这样想会在遇到不同的例子时感到困惑。     根据官方的说法,1表示横轴,方向从左到右;0表示纵轴,方向从上到下。当axis=1时,数组的变化是横向的,而体现出来的是列的增加或者减少。我们拿图形举个例子:     我们有一个正方形,假设是4x4的     接下来我们让他横向增加一个单位,也就是长度+1,变成了一个5x4的长方形 也就是说,对于这个4x4的正方形而言,当axis=1时,体现的是横向的长度+1,而如果这是一个4行4列的二维数组同样也是如此,但是体现出来是增加了一列。     所以其实axis的重点在于方向,而不是行和列。具体到各种用法而言也是如此。当axis=1时,如果是求平均,那么是从左到右横向求平均;如果是拼接,那么也是左右横向拼接;如果是drop,那么也是横向发生变化,体现为列的减少。 当考虑了方向,即axis=1为横向,axis=0为纵向,而不是行和列,那么所有的例子就都统一了。题主的疑问也就迎刃而解。