时间：2023-06-25 14:14:02 浏览：84
1.相对于优化算法，提出了启发式算法。问题的最优算法找到问题的每个实例的最优解。
2.启发式算法可以定义为：基于直观或经验构造的算法，以可接受的代价(计算时间和空间)给出待求解组合优化问题的每一个实例的可行解，可行解与最优解的偏差程度一般无法预测。目前，启发式算法主要是自然仿体算法，包括蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
最短路径算法介绍 最短路径简介
1.沿着图的边从一个顶点到另一个顶点，每条边上权重和最小的路径称为最短路径。求解最短路径问题有以下算法：dijkstra算法、bellman-ford算法、floyd算法、spfa算法。
2.定义：最短路径问题是图论中的经典算法问题，其目的是寻找图(由节点和路径组成)中两个节点之间的最短路径。算法的具体形式包括：确定起点的最短路径问题——即通过知道起始节点来寻找最短路径的问题。dijkstra算法适合使用。
3.确定终点的最短路径问题——与确定起点的问题相反，这个问题是通过知道终点节点来寻找最短路径的问题。在无向图中，这个问题完全等价于确定起点的问题，在有向图中，这个问题等价于通过反转所有路径的方向来确定起点的问题。
4.确定起点和终点之间的最短路径——即知道起点和终点，找到两个节点之间的最短路径。全局最短路径问题——寻找图中的所有最短路径。弗洛伊德-沃肖尔算法适合使用。
克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔算法简介
1.kruskar算法是另一种寻找连通网络最小生成树的方法。与prim算法不同，它的时间复杂度为o (e是网络中边的个数)，因此适合于寻找边稀疏的网络的最小生成树。
2.kruskal算法从另一个角度寻找网络的最小生成树。基本思想是：假设连通网络g=(v，e)，设最小生成树的初始状态是一个只有n个顶点没有边的非连通图t=(v，{})，图中每个顶点都是连通分量。在e中选择代价最低的边，如果附着在这条边上的顶点在t中不同的连通分量上，则将这条边加到t中；否则，丢弃这条边，选择下一条成本最低的边。以此类推，直到t中的所有顶点形成一个连通分量。
排列组合算法 简介排列组合算法
1.排列有两种定义，但只有一种计算方法。符合这两个定义的都用这个方法计算。
2.定义的前提是m \\ qn，m和n都是自然数。
3.从n个不同的元素中按一定顺序排列m个元素，叫做从n个不同的元素中取出m个元素的排列。
4.从n个不同的元素中取出m个元素的所有置换数，叫做从n个不同的元素中取出m个元素的置换数。
5.用具体的例子理解上面的定义：4种颜色按照不同的颜色排列，有多少种排列方式，如果是6种颜色。从6种颜色中拿出4种颜色排列。
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