What is the translation of " GREEDY ALGORITHM " in Serbian?

• похлепни алгоритам

Examples of using Greedy algorithm in English and their translations into Serbian

First, find a solution using greedy algorithm.
Prvo, pronaći rešenje korišćenjem pohlepnog algoritma.

The greedy algorithm will always choose it forever now!
Жалосни алгоритам ће га увек изабрати заувек!

The following example compares this method with the greedy algorithm, which does not always minimize squared space.
Наредни пример пореди овај метод са похлепним алгоритмом, који не мора увек да минимизује квадрат простора.

Using a greedy algorithm, expand the first successor of the parent.
Користећи похлепни алгоритам, прошири првох наследника родитеља.

The problem of finding a maximal independent set can be solved in polynomial time by a trivial greedy algorithm.
Skorija istraživanja mogu biti pronađena u Problem pronalaženja maksimalnog nezavisnog skupa može biti rešen u polinomijlanom vremenu koristeći trivijalan pohlepni algoritam.

In other words, a greedy algorithm never reconsiders its choices.
Другим речима, похлепни алгоритам никада не преиспитује своје изборе.

The approximability of set covering is also well understood: a logarithmic approximation factor can be found by using a simple greedy algorithm, and finding a sublogarithmic approximation factor is NP-hard.
Аппрокимација проблема прекривача је такође проучена: фактор логаритамске апроксимације може се решити помоћу једноставног похлепог алгоритма, и проналажење сублогаритамског приближног фактора је NP-тешко.

Greedy algorithms determine minimum number of coins to give while making change.
Похлепни алгоритам одређује минимални број новчића, потребних да би се вратио кусур.

This is not the case for arbitrary coin systems, though: if the coin denominations were 1, 3 and 4, then to make 6, the greedy algorithm would choose three coins(4,1,1) whereas the optimal solution is two coins(3,3).
Ovo nije slučaj u proizvoljnim sistemima novčića: ako su vrednosti apoena novčića 1, 3 I 4, i potrebno je napraviti 6, onda pohlepan algoritam bira rešenje sa 3 novčića( 4, 1, 1) umesto sa 2( 3, 3).

A greedy algorithm will no longer produce solutions with a performance guarantee.
Pohlepan algoritam nam neće više dostavljati rešenje sa garantovanom dobrom preformansom.

The Erdős-Straus conjecture states that all fractions 4/y have an expansion with three or fewer terms, but when y≡ 1 or 17(mod 24) such expansions must be found by methods other than the greedy algorithm, with the 17(mod 24) case being covered by the congruence relationship 2(mod 3).
Erdős-Straus претпоставка да сви разломци типа 4/ y имају проширење са три или мање израза, али када је y ≡ 1 или 17( mod 24) таква проширења се морају наћи методама другачијим од похлепног алгоритма.

Greedy algorithms produce good solutions on some mathematical problems, but not on others.
Похлепни алгоритми дају добра решења за неке математичке проблеме, али за неке друге нису погодни.

During his career at Bell Laboratories, Robert Prim along with coworker Joseph Kruskal developed two different algorithms(see greedy algorithm) for finding a minimum spanning tree in a weighted graph, a basic stumbling block in computer network design.
Током своје каријере у Беловим лабораторијама, Роберт Прим је заједно са колегом Џозефом Крускалом развио два различита алгоритма( види похлепни алгоритам) за проналажење минималног обухватног стабла у тежинском графу, што је био главни камен спотицања у дизајну рачунарских мрежа.

Greedy algorithms mostly(but not always) fail to find the globally optimal solution because they usually do not operate exhaustively on all the data.
Похлепни алгоритми углавном( али не и увек) неће успети да нађу глобално оптимално решење, јер они обично не обрађују темељно све могућности.

In general, if one wants an Egyptian fraction expansion in which the denominators are constrained in some way, it is possible to define a greedy algorithm in which at each step one chooses the expansion x y= 1 d+ x d- y y d,{\displaystyle{\frac{ x}{ y}}={\ frac{ 1}{ d}}+{\ frac{xd-y}{yd}},} where d is chosen, among all possible values satisfying the constraints, as small as possible such that xd> y and such that d is distinct from all previously chosen denominators.
У глобалу, ако неко жели проширење египатског разломка у коме су имениоци ограничени на неки начин, могуће је дефинисати похлепни алгоритам у коме при сваком кораку тај неко бира проширење x y= 1 d+ x d- y y d,{\ displaystyle{\ frac{ x}{ y}}={\ frac{ 1}{ d}}+{\ frac{ xd-y}{ yd}},} где је d изабрано, међу свим могућим вредностима задовољавајући ограничења, што мање могуће тако да xd> y и такво да се d разликује од свих осталих претходно изабраних именилаца.

Greedy algorithm Local search Enumeration and dynamic programming Solving a convex programming relaxation to get a fractional solution.
Похлепни алгоритам Локална претрага Набрајање и динамичко програмирање Решавање конвексног програмирања релаксације да бисмо добили фракционо( раѕломачко) решење.

This algorithm is a greedy algorithm, choosing the best choice given any situation.
Овај алгоритам је похлепни алгоритам, бира најбољи избор у сваком тренутку у задатој ситуацији.

In a greedy Algorithm, we make whatever choice seems best at the moment and then solve the sub-problems arising after the choice is made.
Својство похлепног избора Можемо да направимо који год избор у датом тренутку а да изгледа најбољи, и затим да решимо подпроблеме који се касније јављају.

A straightforward distributed version of the greedy algorithm for(Δ+ 1)-coloring requires Θ(n) communication rounds in the worst case- information may need to be propagated from one side of the network to another side.
Праволинијски дистрибуирана верзија похлепног алгоритма за Δ+ 1{\ displaystyle\ Delta +1}- бојење захтева Θ( n) комуникационих рунди у најгорем случају- информације потенцијално морају бити слате са једног на други крај мреже.

A greedy algorithm is similar to a dynamic programming algorithm, but the difference is that solutions to the subproblems do not have to be known at each stage.
Алгоритам лакомости је сличан динамичком програмирању, али је разлика у томе што решења потпроблема не морају бити позната у сваком тренутку.

A simple way to do word wrapping is to use a greedy algorithm that puts as many words on a line as possible, then moving on to the next line to do the same until there are no more words left to place.
Једноставан начин на који можемо урадити растављање или заокруживање речи јесте похлепни алгоритам( greedy algorithm), који у линију текста поставља колико год је могуће речи, затим прелази на нову линију и врши исти процес све док има речи које треба сместити у текст.

The greedy algorithm for line-breaking predates the dynamic programming method outlined by Donald Knuth in an unpublished 1977 memo describing his TeX typesetting system and later published in more detail by Knuth& Plass(1981).
Похлепни алгоритам за раздвајање линија текста претходи методи динамичког програмирања коју је осмислио Доналд Кнут, у необјављеном 1977 допису описује свој систем припрема TeX-у, а касније је објављен са више детаља од стране Кнут и Плас( Knuth& Plass( 1981)).

For this, he uses the“greedy algorithm” on the blockDAG platform and distinguishes blocks generated by“honest” nodes from“non-cooperating” nodes that deviate from the mining protocol.
За ово, Он користи“ похлепни алгоритам” на платформи блоцкДАГ и издваја блокова генерише“ поштен” нодес фром“ нон-сарадњу” чворови који одступају од рударског протокола.

It is called a greedy algorithm because at each step the algorithm chooses greedily the largest possible unit fraction that can be used in any representation of the remaining fraction.
Назива се похлепни алгоритам јер у сваком кораку алгоритам похлепно бира највећи могући јединични разломак који се може искористити у било ком представљању преосталих разломака.

In each iteration of the greedy algorithm the tentative solution is added the set which contains the maximum residual weight of elements divided by the residual cost of these elements along with the residual cost of the set.
U svakoj iteraciji pohlepnog algoritma privremeno rešenje je dodato skupu koji sadrži maksimum ostatak težina elemenata, podeljenog sa ostatkom cena ovih elemenata, zajedno sa ostatkom cene skupa.

Put otherwise, we find a maximal matching M with a greedy algorithm and construct a vertex cover C that consists of all endpoints of the edges in M. In the following figure, a maximal matching M is marked with red, and the vertex cover C is marked with blue.
Дакле, проналазимо максимално упаривање М похлепним алгоритмом и конструишемо покривач чворова C који садржи ова краја свих грана из M. На следећој фигури је максимално упраривањеM означено црвеном бојом, а покривач чворова C плавом.

For the input text AAA BB CC DDDDD with line width 6, the greedy algorithm would produce: Line width: 6 AAA BB Remaining space: 0 CC Remaining space: 4 DDDDD Remaining space: 1 The sum of squared space left over by this method is 0 2+ 4 2+ 1 2= 17{\displaystyle 0^{ 2} +4^{ 2} +1^{ 2} =17}.
За текст који се уноси aaa bb cc ddddd и ширину линије 6, похлепни алгоритам би урадио следеће: Ширина линије: 6 aaa bb Преостало простора: 0 cc Преостало простора: 4 ddddd Преостало простора: 1 Збир преосталих квадрата овом методом је 02+ 42+ 12= 17.

In particular, the odd greedy expansion of a fraction x/y is formed by a greedy algorithm of this type in which all denominators are constrained to be odd numbers; it is known that, whenever y is odd, there is a finite Egyptian fraction expansion in which all denominators are odd, but it is not known whether the odd greedy expansion is always finite.
Посебно, непарни похлепни алгоритам разломка x/ y се формира помоћу похлепног алгоритма овог типа у коме су сви имениоци ограничени на непарне бројеве; познато је да, кад год је y непарно, постоји коначно проширење египатског разломка у којем су сви имениоци непарни, али није познато да ли је непарно похлепно проширење увек коначно.

In general, greedy algorithms have five components: A candidate set, from which a solution is created A selection function, which chooses the best candidate to be added to the solution A feasibility function, that is used to determine if a candidate can be used to contribute to a solution An objective function, which assigns a value to a solution, or a partial solution, and A solution function, which will indicate when we have discovered a complete solution Greedy algorithms produce good solutions on some mathematical problems, but not on others.
Скуп кандидата, из кога се налази решење Функција избора, која бира најбољег кандидата за додавање у решење Функција изводљивости, која проверава да ли се кандидат може искористити да допринесе решењу Објективна функција, која додељује вредност решењу, или парцијалном решењу, и Функција решења, која показује када смо дошли до комплетног решења Похлепни алгоритми дају добра решења за неке математичке проблеме, али за неке друге нису погодни.

Perfectly orderable graphs, the graphs that can be ordered in such a way that a greedy coloring algorithm is optimal on every induced subgraph.
Перфектно уредиви графови, графови који могу бити уређени тако да алгоритам похлепног бојења буде оптималан за сваки индуковани подграф.