Bài giảng Phân tích & thiết kế thuật toán (Algorithms design & analysis) - Chương 3 giới thiệu các chiến lược thiết kế thuật toán cơ bản và nâng cao trong việc giải các bài toán tối ưu tổ hợp. Nội dung bao gồm các phương pháp như chia để trị, tham lam, quy hoạch động, quay lui, nhánh cận, cắt tỉa và biến đổi để trị, giúp xây dựng các lời giải hiệu quả cho nhiều loại bài toán. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Bài giảng "Kỹ thuật lập trình: Các kỹ thuật lập trình nâng cao" cung cấp cho người đọc các nội dung: Giới thiệu khái niệm thuật toán/ thuật giải và độ phức tạp thuật toán, các kỹ thuật lập trình nâng cao, kỹ thuật tham lam (greedy), kỹ thuật quay lui (backtracking). Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng "Thuật toán ứng dụng: Thuật toán tham lam" trình bày các nội dung chính sau đây: Sơ đồ thuật toán tham lam; Bài toán đổi tiền; Bài toán cái túi; Tập đoạn thẳng không giao nhau. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Chương 3 - Một số mô hình thuật toán" trình bày các nội dung chính sau đây: Bài toán tối ưu hóa tổ hợp; Thuật toán vét cạn; Nhánh và cận; Thuật toán tham lam; Chia để trị; Quy hoạch động. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nghiên cứu này đề xuất thuật toán gần đúng dựa trên việc khởi tạo lời giải nhiều lần để giải bài toán Minimum s-club cover. Để nâng cao chất lượng lời giải tìm được, nghiên cứu còn đề xuất chiến lược tham lam để tìm club tốt nhất tại mỗi bước, cũng như phương pháp tạo lân cận và đánh giá lân cận của lời giải hiện tại.

Bài viết Giải bài toán người du lịch qua phép dẫn về bài toán chu trình Hamilton giới thiệu một thuật toán hiệu quả để giải quyết bài toán trên theo cách dẫn nó về bài toán chu trình Hamilton với thuật toán tìm chu trình Hamilton được đề xuất.

Nội dung của tập bài giảng Thiết kế và đánh giá thuật toán trình bày các kỹ thuật thiết kế thuật toán thông dụng và cơ sở phân tích, đánh giá độ phức tạp của thuật toán. Tập bài giảng gồm 6 chương như sau: Chương 1 - Tổng quan về thiết kế và đánh giá thuật toán; Chương 2 - Kỹ thuật chia để trị; Chương 3 - Kỹ thuật tham lam; Chương 4 - Kỹ thuật quay lui; Chương 5 - Kỹ thuật nhánh và cận; Chương 6 - Kỹ thuật quy hoạch động. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 4: Bài toán tìm kiếm 2 có nội dung trình bày về heuristic, tìm kiếm tham lam, thuật giải A*, sự nới lỏng,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Thuật toán ứng dụng: Thuật toán Tham lam cung cấp cho người học những kiến thức như: Ý tưởng tham lam; Bài toán đổi tiền; Bài toán lập lịch; Tóm lược về tiếp cận tham lam; Bài tập. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 5 Tìm kiếm có định hướng cung cấp cho người học những kiến thức như: Tìm kiếm mù vs Tìm kiếm có định hướng; Tìm kiếm theo tốt nhất (best-first search; Tìm kiếm tham lam (greedy best-first search); Thuật toán A*. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Toán rời rạc: Thuật toán tham lam cung cấp cho người học những nội dung kiến thức như: Cây bao trùm nhỏ nhất, mã hóa Huffman, công thức Horn, phủ các tập. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết.

Bài giảng Toán rời rạc: Tô màu đỉnh của đồ thị cung cấp cho người học những nội dung kiến thức như: Định nghĩa và ví dụ, thuật toán tham lam tô màu đỉnh, đồ thị hai phần, một số bài tập. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết.

Giải thuật tham lam (tiếng Anh: Greedy algorithm) là một thuật toán giải quyết một bài toán theo kiểu metaheuristic để tìm kiếm lựa chọn tối ưu địa phương ở mỗi bước đi với hy vọng tìm được tối ưu toàn cục. Mời các bạn cùng tham khảo.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn nhằm đóng góp: Thứ nhất-đề xuất một mô hình ngưỡng tuyến tính cho bài toán Cực tiểu hóa thiệt hại do thông tin sai lệch gây ra, đồng thời chứng mình bài toán này thuộc lớp bài toán NP-khó, thứ hai-đề xuất hai thuật toán tham lam nhằm giải quyết bài toán đặt ra, thứ ba-kết quả thực nghiệm cho thấy ưu điểm nổi trội của hai thuật toán đề xuất so với các thuật toán thông dụng khác như thuật toán bậc cực đại (Max Degree) và thuật toán ngẫu nhiên (Random) trong việc hạn chế thông tin sai lệch lan truyền trên mạng.

Bài giảng Thuật toán nâng cao: Chương 7 trình bày về Thuật toán tham lam (greedy algorithms). Nội dung trình bày cụ thể gồm có: Nguyên tắc thuật toán tham lam, ưu nhược điểm, cấu trúc tổng quát, độ phức tạp của thuật toán,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Phương pháp thiết kế thuật toán – tham lam, sơ đồ cài đặt, ưu điểm và khuyết điểm,... Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng.

Bài giảng trình bày về các bài toán áp dụng cho phương pháp tham lam, như bài toán Cây bao trùm nhỏ nhất, bài toán tô màu và bài toán các khoảng không giao nhau. Tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên ngành Công nghệ thông tin. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng trình bày về các tối ưu thuật toán bằng phương pháp tham lam và các bài tập minh họa: bài toán cái túi, bài toán người du lịch, đường đi ngắn nhất,... Để tìm hiểu rõ hơn về nội dung chi tiết của bài giảng, mời các bạn cùng tham khảo.

Mời các bạn tham khảo Đề thi Phân tích và thiết kế thuật toán sau đây để nắm được cấu trúc đề thi cũng như cách thức làm đề thi, từ đó giúp bạn nắm vững kiến thức môn Phân tích và thiết kế thuật toán một cách tốt hơn.