Examples of using Algoritmo greedy in Italian and their translations into English
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Computer
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Programming
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Official/political
Di conseguenza, è considerato un algoritmo greedy.
Un nuovo algoritmo greedy venne sviluppato da Robert C.
che è un algoritmo greedy per un matroide cilo.
Lezione 7: Implementazione di un algoritmo greedy: algoritmo di Kruskal.
Un algoritmo greedy è ottimale per ogni funzione R-compatibile lineare obiettiva su un greedoide.
Combinations with other parts of speech
Usage with adjectives
algoritmi avanzati
nuovo algoritmopotenti algoritmialgoritmi matematici
algoritmi complessi
algoritmo genetico
diversi algoritmiseguente algoritmoalgoritmo intelligente
speciali algoritmi
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Lezione 8: Implementazione di un algoritmo greedy: algoritmo di Kruskal.
Un nuovo algoritmo greedy venne sviluppato da Robert C. Prim e Joseph Kruskai,
Conoscere i principali metodi di soluzione: Algoritmo Greedy, Programmazione Dinamica, Branch & Bound.
Algoritmo greedy Ricerca locale Enumerazione
Si può dimostrare che esiste un banale algoritmo greedy per calcolare un insieme ottimale di una matroide pesata.
In generale, un algoritmo greedy è solamente un processo iterativo in cui la scelta locale migliore,
Robert C. Prim e Joseph Kruskal svilupparono un nuovo algoritmo greedy, che rivoluzionò lo sviluppo delle reti telematiche.
Un esempio di algoritmo euristico è l'algoritmo greedy("algoritmo goloso") sub-ottimale O(n log n)
condizioni del teorema di Zeckendorf usando un semplice algoritmo greedy, scegliendo ad ogni passo il più grande numero di Fibonacci possibile.
Per descrivere una condizione basata sui greedoidi, in cui un algoritmo greedy sia ottimale, abbiamo bisogno di una terminologia comune
messaggio al proprietario di una qualsiasi chiave"k" utilizzando il seguente algoritmo greedy: ad ogni passo successivo,
Korte e Lovász introdussero il greedoide come ulteriore generalizzazione per questa caratteristica di algoritmi greedy; da qui il nome greedoide.
necessaria per poter utilizzare tecniche di programmazione dinamica o algoritmi greedy.
strutture chiamate greedoids, che consentono di individuare classi di problemi più estese che si possono risolvere con algoritmi greedy.
problemi di ottimizzazione che può essere risolta mediante algoritmi greedy.
ha sviluppato due diversi algoritmi greedy per trovare un albero di copertura minimo di un grafo: