背包问题的贪心算法实现，简单易懂，初学者可参考

算法这么课程的结课论文，以最短路径算法为例描述贪心算法

C++应用贪心算法求解背包问题，可用于算法课程设计答辩。

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活动安排问题的动态规划、贪心算法和树搜索算法求解。 比如有一个多媒体教室，现在有四个待举办活动A、B、C、D。A是在8:00到10:00举行，简单记为[8, 10]；B是[12, 14]；C是[15, 17]；D是[11, 19]。为了让尽可能多的活动举行，很明显我们要选择A、B、C为最大相容活动集，因为D与B、C都冲突。

贪心算法的数学原理 贪心算法的数学原理 贪心算法的数学原理

ACM主办的国际大学生程序设计竞赛 (International Collegiate Programming Contest)，简称ACM / ICPC，自从1977年开始至今已经连续举办31届。其宗旨是提供一个让大学生向IT界展示自己分析问题和解决问题的能力的绝好机会，让下一代IT天才可以接触到其今后工作中将要用到的各种软件。

学习数据结构，算法的人群，问题详情：一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。

贪心算法的matlab程序代码Baxter-Pick-and-Place-using-Q-Learning Baxter 机器人已经过训练，可以将相似的颜色块组合在一起，然后使用 Q-Learning 将它们堆叠起来 重要先决条件： Ubuntu 14.04- ROS 靛蓝 - 安装 OpenCV 3.0- 百特 SDK- MATLAB- 训练： Baxter_Training_2.mat 包含受过训练的代理的 Q-Table。 使用 Player.mat 检查训练。 Player.mat 为代理提供了一个随机的数字序列进行排序。 Baxter 上积木的颜色映射到数组中的数字以简化学习过程。 color_3、color_2、color_1分别代表出现3、2、1次的颜色。 color_3、color_2、color_1 mat 文件存储包含 60 种可能状态中每一种的颜色的数组。 它们的使用可以在 Baxter_Training_2.mat 中看到。 代码很简单，使用 Q-Table 实现 Q-Learning。 动作由 epsilon-greedy 算法选择。 训练是针对总共 4^6