算法合集之淺談隨機化在信息學競賽中的應用(參考版)
2024-10-19 20:33本頁面
【正文】 方法一：基于 Kruskal的隨機化算法 例題：小 H的聚會 (NOI2021) ? 多次使用 Kruskal算法后輸出計算出的最優(yōu)解 方法一：基于 Kruskal的隨機化算法 例題：小 H的聚會 (NOI2021) ? 先用 Prim算法計算出一個不考慮度限制的最大生成樹 ? 在這棵生成樹上，每次隨機選取一個不滿足度限制的點，并試圖尋找不在生成樹上邊替代在生成樹內(nèi)并且連接到這個點的邊以降低這個點的度 方法二：基于 Prim的隨機化算法 例題：小 H的聚會 (NOI2021) ? 多次重復直至將這棵樹修改到滿足度限制或者無法再用這樣的方法降低這棵樹不滿足度限制的點的度的時候停止 ? 重新在原最大生成樹上重復上述操作多次，輸出計算出的最優(yōu)解 方法二：基于 Prim的隨機化算法 例題：小 H的聚會 (NOI2021) 兩種算法的比較 例題：小 H的聚會 (NOI2021) 使用隨機化算法在開放性題目能夠得到很好的結(jié)果 使用隨機化算法結(jié)合不同的算法會得到不同的結(jié)果 在解題時運用恰當?shù)乃惴ㄅ浜想S機化算法能提高程序的準確性 通過上面例題可以看出： 總結(jié) o 針對不同情況靈活運用隨機化算法 ， 充分發(fā)揮其靈活多變的特點 o 注意應用隨機化算法與恰當?shù)乃惴ńY(jié)合以激發(fā)更大的活力 ? 注意隨機決策和調(diào)整的效率 ， 充分利用題目所給出的限制時間 從上述的題目中可以看出，隨機化算法具有靈活多變的特點，應用隨機化算法應該注意幾點： 總結(jié) 最后，讓我們展開創(chuàng)造性思維的翅膀，在信息學的廣闊藍天上自由翱翔，劃出一道亮麗的風景 。 例題：小 H的聚會 (NOI2021)
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