python里面啥是贪婪?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python里面啥是贪婪?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python里面的贪婪算法(又称贪心算法)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。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。
基本思路
思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止 。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。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。
基本思路
思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止 。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。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。
基本思路
思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止 。
参考技术A题主你好,
你说的应该是python中正则表达式里的贪婪匹配, 存在这种叫法是因为加号,问号,星号等符号它们通常表示的并不是字面意思.
拿加号来说, +号在正则里表示匹配它前面那个字符一次或多次:
-----例子-----
a+ 即可以匹配aa, 也可以匹配aaaaa...无数个a //从这个例子理解一下+号可以匹配前面字符一次或多次
-----
正是因为有像加号这样的可以用来动态匹配的字符存在于正则中, 才引出了贪婪匹配和非贪婪匹配的概念.
所以最终在面对一道题目时,如给你一个正则a+,然后再给你一个字符串aaaa,让你找出正则a+的贪婪匹配和非贪婪匹配结果分别是多少时, 根据+号的定义找到它的两个极限, 1到尽可能多, 所以在本例中非贪婪匹配+号匹配的就是1个a, 而贪婪匹配+号匹配的就是3个a.
=====
写在最后: 上面只是用+号来引出贪婪匹配与非贪婪匹配, 可能你现在去用我上面说的a+去匹配aaaa这个例子去看是理解了, 但正则这个东西有的时候确实需要题主多练几道题, 然后去思考一下.我在学的时候也是, 某些情况怎么也转不过来弯. 自己根据实际结果使用相应的概念去套一下看看能不能理解, 如果实在不能理解就去网上找相关的话题, 不同的人描述时举的例子以及思路不同, 可能某个人说的就对你路了.
希望可以帮到题主, 欢迎追问.
python基础:re模块匹配时贪婪和非贪婪模式
python贪婪和非贪婪
>>> s="This is a number 234-235-22-423" >>> r=re.match(".+(d+-d+-d+-d+)",s) >>> r.group(1) ‘4-235-22-423‘ >>> r=re.match(".+?(d+-d+-d+-d+)",s) >>> r.group(1) ‘234-235-22-423‘ >>>
>>> re.match(r"aa(d+)","aa2343ddd").group(1) ‘2343‘ >>> re.match(r"aa(d+?)","aa2343ddd").group(1) ‘2‘ >>> re.match(r"aa(d+)ddd","aa2343ddd").group(1) ‘2343‘ >>> re.match(r"aa(d+?)ddd","aa2343ddd").group(1) ‘2343‘ >>>
以上是关于python里面啥是贪婪?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章