在计算机科学与运筹学领域，路径规划是一项核心任务，它涉及到从起点到终点的路径搜索过程，这在机器人导航、物流配送、地图软件和电子游戏等领域有着广泛的应用。路径规划的目标是找到一条从起点到终点的最优路径，而“最优”通常指的是路径长度最短、耗费时间最少或成本最低等标准。在给出的文件中，涉及到的关键知识点包括贪心算法和路径规划的结合，以及Matlab编程实现。 贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。在路径规划中，贪心算法的应用通常体现在每一次选择节点时都尽量选择离目标最近的节点，以此来逼近最短路径的目标函数。然而，需要注意的是，贪心算法并不总是能保证得到全局最优解，它通常只能得到一个局部最优解，特别是在复杂的图结构中。 路径规划的算法有很多种，除了贪心算法之外，还包括广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、Dijkstra算法、A*算法等。每种算法都有其适用的场景和优缺点。贪心算法的优势在于其简单快速，但缺乏对全局路径的考量，而像A*算法则结合了启发式评估，能在更复杂的环境中找到更优的路径。 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及工程计算等。Matlab提供了一套丰富的函数库，使得程序员能够方便地实现各种算法。在路径规划问题中，Matlab可以用来模拟路径搜索过程，进行仿真测试，以及优化算法性能。 文件标题中提到的“移植路径规划”，可能指的是将路径规划算法从一种计算环境或语言移植到另一种环境或语言。这涉及到算法的重写、调试以及对新环境的适应。移植工作能够使得算法能够在不同的平台上运行，增强了算法的可移植性和适用范围。 由于文件描述中提到了包含Matlab源码，我们可以推断该压缩包包含了用Matlab编写的路径规划算法的源代码，这为研究者和工程师提供了一个实际操作的案例，可以进行修改、扩展或优化。这对于学习和应用路径规划算法具有重要的参考价值。 此外，文件中还包含了一个.mp4格式的视频文件，很可能是为了演示算法的工作过程或者讲解相关的理论知识，这对于理解算法实现的细节以及验证算法的有效性是非常有帮助的。 该压缩包内容为路径规划问题提供了一个贪心算法的应用实例，并通过Matlab这一强大的工具平台进行算法的实现和演示。它不仅包含了解决问题的算法核心，还提供了可视化的结果展示，是学习和研究路径规划不可多得的资源。

第二章，基础知识 第四章，分治法 第五章，贪心算法 第六章，动态规划 第八章，回溯法 第九章，分枝-限界法

主要介绍了python买卖股票的最佳时机（基于贪心/蛮力算法）,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

用C++贪心算法实现背包问题（非0-1背包）

为实现基于公交IC卡数据的大规模OD（origination-destination）矩阵推导，提出了一种不关联公交调度信息和GPS数据的OD矩阵推导算法。提出了站点序号标注算法，通过时间聚类思想设计了自适应调整的时间间隔阈值以判断公交车的行驶状态，将公交站点序列与刷卡记录进行匹配；在此基础上，提出了单个公交车的行驶方向标注算法，通过从已知行驶方向的公交车推导未知方向公交车的方向标注算法。为了最大化解决公交数据的上车站点信息补全问题，将全局公交车行驶方向标注问题映射为图论中的节点遍历问题，利用贪心生长算法和广度优先策略实现了局部最优。最后该算法处理某市的公交IC卡数据，得到了公交出行链假设下的城市居民大规模OD矩阵。结果显示算法可有效推导大规模OD矩阵。

VC++实现，生成可视化演示程序 棋盘式的，点一下所有步骤1234.。

贪心算法 实现及过程 完整版 实验报告，大家要认真炒

educoder平台高级程序算法实现、主要有分治法、贪心法、回溯法和动态规划！

提出用贪心算法来构成全正交或类正交矩阵的方法。首先，建立模型，并对该模型进行仿真验证，统计对应列数r一定时的全正交或类正交矩阵数量，进而分析这些矩阵的性质，如唯一性、均衡性、行列正交性以及r变化时的矩阵数量。其次，在此基础上，对其在保密通信中的应用进行了分析和实现，从而说明这种矩阵在保密通信中的可行性和实用性，因其在大小上不受任何限制，数量上较相同列数的walsh矩阵多得多，为保密通信的提供更多的可用密钥序列。

算法分析与设计中关于贪心算法完整实验报告（包含java代码）