[email protected] https://teknokrat.ac.id/en/ https://spada.teknokrat.ac.id/Read less
Soal Latihan Algoritma Greedy
Soal Latihan Algoritma Greedy
ΠΟΰ΅±α > ώ� 6 8 ώ��� 5 ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������μ¥Α 7 πΏ bjbjUU "$ 7| 7| �� �� �� l ΰ ΰ ΰ ΰ ΰ ΰ ΰ τ τ τ τ τ τ ό ¶ 0 0 0 0 0 0 0 0 { } } } } } } $ ² � X ΅ ΰ 0 0 0 0 0 ΅ 0 ΰ ΰ 0 0 ¶ 0 0 0 0 ΰ 0 ΰ 0 { 0 0 { 0 0 2 � _ h ΰ ΰ / 0 $ @JΠ�Ω<Ζτ τ 0 Η / L Μ 0 ό Χ X * 0 * / 0 τ τ ΰ ΰ ΰ ΰ Ω Soal Latihan Algoritma Greedy Soal UTS Tahun 2004 (Activity Selecttion Problem) Sebuah studio musik membuka layanan sewa studio bagi sejumlah grup band anak muda yang ingin latihan di studio tersebut. Grup band yang ingin menyewa harus mendaftar dua hari sebelumnya untuk kemudian dijadwalkan. Andaikan studio musik itu hanya buka mulai dari jam 1 sampai jam 14. Setiap grup band yang hendak menyewa harus menuliskan jam mulai dan jam selesai latihan (semua jam adalah bilangan bulat). Berhubung permintaan latihan cukup banyak sementara dalam satu waktu hanya satu grup band yang dapat dilayani, maka manajemen studio musik harus memilih dan menjadwalkan grup band yang akan menggunakan studionya itu sehingga sebanyak mungkin grup band yang dapat dilayani. Misalkan pada hari ini studio musik telah menerima permintaan sewa dari 10 grup band sebagai berikut: Grup band12345678910Jam Mulai132487911912Jam Selesai345791011121314 Jika persoalan di atas diselesaikan dengan algoritma Brute Force, berapa kompleksitas algoritmanya dalam notasi O-besar? (5) Jika persoalan di atas diselesaikan dengan algoritma greedy, jelaskan strategi greedy yang digunakan untuk memilih grup band yang dijadwalkan pada setiap langkah. Buat asumsi jika diperlukan. (5) Dengan strategi greedy di atas, selesaikan persoalan ini. Grup band mana saja yang dapat dijadwalkan? (10) Berapa kompleksitas algoritma greedy-nya dalam notasi O-besar? (5) [Bayi yang kehausan] [HOR90] Pada persolan ini, bayi yang kehausan perlu meminum total t unit cairan untuk memenuhi rasa dahaganya. Tersedia n jenis cairan yang berbeda yang masing-masingnya ai unit. Tiap unit cairan i memberikan si unit kepuasan (andaikan kepuasan itu dapat diukur). Obyektif persoalan ini adalah untuk memenuhi rasa dahaga bayi dan menentukan kepuasan maksimum. Tentukan fungsi obyektif dan kendala persoalan (Petunjuk: misalkan xi menyatakan jumlah cairan i yang dipilih bayi untuk diminum). Kemudian, selesaikan persoalan ini dengan metode greedy (apa ukuran optimasinya, apa kriteria solusi yang layak, dan solusi layak yang bagaimana yang membuat optimum). [HOR90] Sebuah kapal besar akan diisi dengan muatan. Muatan tersebut disimpan di dalam peti kemas dan tiap peti kemas berukuran sama, tetapi berat peti kemas (yang sudah berisi muatan) berbeda belum tentu sama. Misalkan wi adalah berat peti kemas ke-i, 1 ( i ( n. Kapasitas kapal membawa muatan adalah C. Kita ingin memuat kapal sehingga jumlah peti kemas yang diangkut maksimum. Seperti soal nomor 2, rumuskan persoalan ini dengan metode greedy. Lakukan perhitungan untuk n = 8, w = (100,200,50,90,150,50,20,80), dan C = 400. [HOR78] Andaikan n buah program yang panjangnya l1, l2, …, ln disimpan pada sebuah pita (tape). Program i sering dicari/dipanggil dengan kekerapan (frequency) fi. Jika program disimpan secara beruntun dalam urutan i1, i2, …, in, waktu pencarian (retrieval) yang diharapkan (ERT) adalah j [ ( (fij ( lik )]/(fi j k=1 Tunjukkan bahwa menyimpan program dalam urutan menaik berdasarkan panjang li tidak dijamin meminimumkan ERT. Tunjukkan bahwa menyimpan program dalam urutan menurun berdasarkan kekerapan fi tidak dijamin meminimumka ERT. Tunjukkan bahwa ERT minimum bila program disimpan dalam urutan menurun berdasarkan fi/li . 4 O Q R • ™ Π Τ y } = A — › ί γ I M e i ύ 8 9 | ‚ – � Ώ Γ $ M Q � £ µ ¶ Q S ƒ „ … � � © « ¬ … † ‡ ΅ Ά φ ό I J K L g h l m n o p q r s › � % + G H N O ® ― ± ² ³ Έ όυόο ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν ν νι ν νι νι ν ν νιν ν ε ν ε ν ν ν ν ν νγ νγ H* j £π 6�H* 6� 5�CJ \� 5�6�\�]� 5�\�Z _ ` j l n p r t v x z | € � � � � ’ ” – � › � ϊ ρ μ κ δ δ δ δ δ δ δ δ δ δ δ ί„ δ δ δ δ δ δ δ δ δ δ Ff $If &
Hey kawan blogger, sudah dibilang kan saya itu kalo udah sekali nulis maunya nulis terus. hehe :p
Kali ini saya mau berbagi tentang program C++ yang menggunakan Algoritma Greedy.
Algoritma greedy merupakan metode yang paling populer untuk memecahkan persoalan optimasi. Prinsip greedy: “take what you can get now!”. Algoritma greedy membentuk solusi langkah per langkah (step by step). Pada setiap langkah, terdapat banyak pilihan yang perlu dieksplorasi. Oleh karena itu, pada setiap langkah harus dibuat keputusan yang terbaik dalam menentukan pilihan. Pada setiap langkah, kita membuat pilihan optimum lokal (local optimum) dengan harapan bahwa langkah sisanya mengarah ke solusi optimum global (global optimum). Dengan kata lain algoritma greedy melibatkan pencarian sebuah himpunan bagian, S, dari himpunan kandidat, C; yang dalam hal ini, S harus memenuhi beberapa kriteria yang ditentukan, yaitu menyatakan suatu solusi dan S dioptimisasi oleh fungsi obyektif.
Nah di bawah ini merupakan contoh coding programnya:
void sort(int[],int);
int x[size],i,n,uang,hasil[size];
printf("\nbanyaknya jenis koin: ");
printf("\nmasukkan jenis koin (Rp): \n");
printf("\njenis koin yang tersedia (Rp): \n");
printf("%d \t",x[i]); }
printf("\n\nmasukkan nilai yang ingin dipecah: Rp ");
printf("\n\nhasil algoritma greedynya adalah: \n");
printf("\akoin Rp %d",x[i]);
printf("-an sebanyak: %d keping",hasil[i]);
void sort(int a[],int siz) {
for(pass=1;pass<=siz-1;pass++) {
for(j=0;j<=siz-2;j++) {
Output dari program di atas adalah sebagai berikut:
Logika dari coding program di atas adalah sebagai berikut:
peryataan conio.h. adalah library pada C yang digunakan untuk mengkoneksikan pernyataan clrscr() dengan program yang kita buat. Tanpa menggunakan library ini, kita tidak bisa menggunakan fungsi prototype seperti: gotoxy(), clrscr(), clreol().
Dalam c++ jika kita menginginkan penggunaan input dan output, atau bisa diartikan sebagai standard library yang berfungsi untuk I/O package maksudnya digunakan jika kita ingin pada program kita menggunakan fungsi standard input atau output bisa dikatakan seperti portable input/output package. Tanpa menggunakan library ini, kita tidak bisa menggunakan perintah-perintah input/output pada program kita.
Library di atas berguna untuk menentukan size dari inputan banyak datanya adalah 99, artinya jika data lebih banyak dari 99, maka program akan berhenti mengeksekusi.
Pernyataan diatas adalah main procedure (prosedur utama dalam program ini). Pada program ini, program utama berbentuk prosedur untuk mengurutkan data yang kita input, disini yang akan diurutkan adalah variable masukan dari int[] dan int.
Pernyataan di atas digunakan sebagai badan program. Fungsinya sama seperti public.static.void.main(String args[]) { pada bahasa pemrograman java.
Pernyataan di atas digunakan untuk membersihkan layar ketika program dieksekusi.
Pernyataan di atas digunakan untuk mendefinisikan variable yang akan digunakan dalam programnya. Tanda kurung siku [ ] menandakan variable tersebut bertipe array.
Pernyataan printf di atas digunakan untuk mencetak tulisan yang ada diantara tanda kutip “ ”. \n digunakan untuk member jeda (enter) pada saat program dieksekusi.
Pernyataan scanf digunakan untuk menyimpan angka yang kita input ketika program dieksekusi. Disini terdapat %d yang mengartikan data inputan akan ditampilkan dalam bentuk decimal, dan &n mengartikan data inputan akan disimpan sementara pada variable n.
Pernyataan for di atas digunakan sebagai kondisi perulangan pada program, sedangkan pernyataan hasil[i]=uang/x[i]; digunakan sebegai rumus perhitungan untuk mendapatkan kombinasi koin apa saja yang digunakan untuk menukarkan koin yang ingin kita tukarkan dengan koin yang tersedia, lalu pernyataan uang=uang%x[i]; digunakan untuk menentukan berapa banyaknya kombinasi koin dalam pertukaran koinnya.
berguna unutk membaca sebuah karakter, bisa juga membaca tombol, getch() tidak akan menampilkan karakter dari tombol yang ditekan. Sebuah getch() bisa pula digunakan untuk menunggu sembarang tombol ditekan. Pada keadaan seperti ini, hasil dari fungsi ini tidak perlu diletakkan ke variable, atau dipascal dapat diartikan sebagai readln
angka 0 ini akan dikembalikan kepada sistem operasi. Nilai ini digunakan oleh sistem operasi untuk disimpan di variabel ERRORLEVEL pada MS DOS, dimana 0 artinya ‘sukses’.
Blok pernyataan di atas digunakan untuk mengurutkan angka yang telah kita input pada saat program dieksekusi.
Sekian yang dapat saya bagian mengenai Algoritma Greedy dan contoh programnya. Semoga bermanfaat bagi yang membacanya. Akhir kata, terima kasih dan ...
Algoritma greedy adalah algoritma apa pun yang mengikuti metode heuristik dalam pemecahan masalah untuk membuat pilihan optimal secara lokal di setiap tahap.[1] Dalam banyak permasalahan, strategi greedy tidak menghasilkan solusi optimal, tetapi suatu heuristik greedy dapat menghasilkan solusi optimal lokal yang mendekati solusi optimal global dalam jangka waktu yang wajar.
Misalnya, strategi greedy untuk masalah penjual keliling (yang memiliki kompleksitas komputasi tinggi) adalah heuristik berikut: "Pada setiap langkah perjalanan, kunjungi kota terdekat yang belum dikunjungi." Heuristik ini tidak bertujuan untuk menemukan solusi terbaik, tetapi ia berakhir dalam sejumlah langkah yang wajar. Yang mana menemukan solusi optimal untuk masalah yang kompleks biasanya memerlukan banyak langkah yang tidak masuk akal. Dalam optimasi matematis, algoritma greedy secara optimal dapat menyelesaikan masalah kombinatorial yang memiliki sifat matroid dan memberikan hampiran faktor konstan untuk masalah optimasi dengan struktur submodular.
Algoritme greedy menghasilkan solusi yang baik pada beberapa masalah matematis, tetapi tidak pada masalah lainnya. Sebagian besar masalah yang algoritma greedy kerjakan memiliki dua properti:
Dimulai dari A, algoritma greedy yang mencoba menemukan nilai maksimum dengan mengikuti kemiringan terbesar akan menemukan maksimum lokal di "m", tanpa menyadari maksimum global di "M".
Untuk mencapai nilai terbesar, pada setiap langkah, algoritma greedy akan memilih apa yang tampak sebagai pilihan langsung yang optimal, sehingga ia akan memilih 12 dan bukannya 3 pada langkah kedua, dan tidak akan mencapai solusi terbaik, yaitu 99.
Algoritme greedy gagal menghasilkan solusi optimal untuk banyak masalah lain dan bahkan mungkin menghasilkan solusi unik yang paling buruk . Salah satu contohnya adalah masalah travelling salesman yang disebutkan di atas: untuk setiap jumlah kota, terdapat penetapan jarak antar kota dimana heuristik tetangga terdekat menghasilkan tur terburuk yang mungkin terjadi.[3] Untuk kemungkinan contoh lainnya, lihat efek cakrawala.
Algoritme greedy dapat dikategorikan sebagai algoritma yang 'berpandangan sempit', dan juga 'tidak dapat dipulihkan'. Algoritma ini hanya ideal untuk permasalahan yang memiliki 'substruktur optimal'. Meskipun demikian, untuk banyak masalah sederhana, algoritma yang paling cocok adalah algoritma greedy. Namun, penting untuk dicatat bahwa algoritma greedy dapat digunakan sebagai algoritma seleksi untuk memprioritaskan pilihan dalam pencarian, atau algoritma branch-and-bound. Ada beberapa variasi pada algoritma serakah:
Algoritma greedy memiliki sejarah panjang dalam studi optimasi kombinatorial dan ilmu komputer teoretis. Heuristik serakah diketahui memberikan hasil yang kurang optimal pada banyak masalah,[4] sehingga pertanyaan yang wajar adalah:
Sejumlah besar literatur menjawab pertanyaan-pertanyaan ini untuk kelas masalah umum, seperti matroid, serta untuk masalah khusus, seperti set cover.
Matroid adalah struktur matematika yang menggeneralisasi konsep independensi linier dari ruang vektor ke himpunan sembarang. Jika suatu masalah optimasi mempunyai struktur matroid, maka algoritma greedy yang sesuai akan dapat menyelesaikannya secara optimal.[5]
Sebuah fungsi f {\displaystyle f} didefinisikan pada himpunan bagian dari suatu himpunan Ω {\displaystyle \Omega } disebut submodular, jika untuk setiap S , T ⊆ Ω {\displaystyle S,T\subseteq \Omega } kita mempunyai f ( S ) + f ( T ) ≥ f ( S ∪ T ) + f ( S ∩ T ) {\displaystyle f(S)+f(T)\geq f(S\cup T)+f(S\cap T)} .
Misalkan seseorang ingin mencari sebuah himpunan S {\displaystyle S} yang memaksimalkan f {\displaystyle f} . Algoritma greedy, yang membangun satu himpunan S {\displaystyle S} dengan menambahkan elemen secara bertahap yang meningkatkan f {\displaystyle f} paling banyak pada setiap langkah, menghasilkan keluaran sebuah himpunan yang paling sedikit ( 1 − 1 / e ) max X ⊆ Ω f ( X ) {\displaystyle (1-1/e)\max _{X\subseteq \Omega }f(X)} .[6] Artinya, keserakahan bermain dalam faktor konstan ( 1 − 1 / e ) ≈ 0.63 {\displaystyle (1-1/e)\approx 0.63} sama baiknya dengan solusi optimal.
Jaminan serupa dapat dibuktikan ketika kendala tambahan, seperti batasan kardinalitas, [7] diterapkan pada keluaran. Meskipun sering kali diperlukan sedikit variasi pada algoritma greedy. Lihat[8] untuk ikhtisarnya.
Masalah lain yang mana algoritma greedy memberikan jaminan yang kuat, tetapi bukan solusi optimal, termasuk
Banyak dari permasalahan ini memiliki batas bawah yang sesuai, yaitu algoritma greedy tidak berkinerja lebih baik daripada jaminan dalam kasus terburuk.
Algoritme greedy biasanya (tetapi tidak selalu) gagal menemukan solusi optimal secara global karena algoritma tersebut biasanya tidak beroperasi secara mendalam pada semua data. Algoritma jenis ini dapat membuat komitmen pada pilihan-pilihan tertentu terlalu dini, sehingga mencegah mereka untuk menemukan solusi terbaik secara keseluruhan nantinya. Misalnya, semua algoritma pewarnaan serakah yang diketahui untuk masalah pewarnaan graf dan semua masalah NP-lengkap lainnya tidak secara konsisten menemukan solusi optimal. Namun, algoritma jenis ini berguna karena mereka cepat berpikir dan sering memberikan hampiran yang baik secara optimal.
Jika algoritma greedy dapat dibuktikan menghasilkan optimal global untuk kelas masalah tertentu, biasanya algoritma ini menjadi metode pilihan karena lebih cepat dibandingkan metode optimasi lain seperti pemrograman dinamis. Contoh algoritma greedy tersebut adalah algoritma Kruskal dan algoritma Prim untuk mencari pohon rentang minimum serta algoritma untuk mencari pohon Huffman optimal.
Algoritmq greedy juga muncul di perutean jaringan. Dengan menggunakan routing serakah, sebuah pesan diteruskan ke node tetangga yang “paling dekat” dengan tujuan. Gagasan tentang lokasi sebuah node (dan karenanya "kedekatan") dapat ditentukan oleh lokasi fisiknya, seperti dalam perutean geografis yang digunakan oleh jaringan ad hoc . Lokasi mungkin juga merupakan konstruksi buatan seperti dalam perutean dunia kecil dan tabel hash terdistribusi.
%PDF-1.7 %öäüß 1 0 obj << /Type /Catalog /Pages 2 0 R /Metadata 3 0 R >> endobj 4 0 obj << /Producer (GPL Ghostscript 9.27) /CreationDate (D:20191220113145+07'00') /ModDate (D:20191220113145+07'00') /Author (Tonni Limbong) /Creator (PDF24 Creator) /Title (Microsoft Word - 10. Hery Sunandar x) >> endobj 2 0 obj << /Type /Pages /Kids [5 0 R 6 0 R 7 0 R 8 0 R 9 0 R 10 0 R 11 0 R 12 0 R 13 0 R] /Count 9 >> endobj 3 0 obj << /Length 1441 /Type /Metadata /Subtype /XML >> stream 2019-12-20T11:31:45+07:00 2019-12-20T11:31:45+07:00 PDF24 Creator Microsoft Word - 10. Hery Sunandar xTonni Limbong endstream endobj 5 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 14 0 R /Font 15 0 R /XObject << /Im1 16 0 R >> >> /Contents [17 0 R 18 0 R 19 0 R] /Annots [20 0 R] >> endobj 6 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /ImageC /ImageI /Text] /ColorSpace 21 0 R /ExtGState 22 0 R /XObject 23 0 R /Font 24 0 R >> /Contents 25 0 R >> endobj 7 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 26 0 R /Font 27 0 R >> /Contents 28 0 R >> endobj 8 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 29 0 R /Font 30 0 R >> /Contents 31 0 R >> endobj 9 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 32 0 R /Font 33 0 R >> /Contents 34 0 R >> endobj 10 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 35 0 R /Font 36 0 R >> /Contents 37 0 R >> endobj 11 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 38 0 R /Font 39 0 R >> /Contents 40 0 R >> endobj 12 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /ImageC /ImageI /Text] /ColorSpace 41 0 R /ExtGState 42 0 R /XObject 43 0 R /Font 44 0 R >> /Contents 45 0 R >> endobj 13 0 obj << /Type /Page /MediaBox [0 0 612 792] /Parent 2 0 R /Resources << /ProcSet [/PDF /Text] /ExtGState 46 0 R /Font 47 0 R >> /Contents 48 0 R >> endobj 14 0 obj << /R7 49 0 R >> endobj 15 0 obj << /R14 50 0 R /R16 51 0 R /R18 52 0 R /R8 53 0 R /R10 54 0 R /R12 55 0 R /F7 56 0 R /F8 57 0 R /F9 58 0 R >> endobj 16 0 obj << /Length 31 /Type /XObject /Subtype /Image /Filter /FlateDecode /BitsPerComponent 8 /Width 48 /Height 64 /ColorSpace /DeviceRGB /DecodeParms 59 0 R /SMask 60 0 R >> stream xœíÁ ‚ ÿ¯nH@ ¯$@ endstream endobj 17 0 obj << /Length 7891 /Filter /FlateDecode >> stream xœ½]ÝoÜF’GdI–å@’-ʱ3±bIãD~6É×öåÞvá·dŸö°{8\ؽÿ¸*²«ëWdõÌ(›;è…â�ÝÕÕõ«¯î.þcUlªfUðŸ\üå×ÓŸþÔþö?§ãíÕ?ÿvú�ÓfS†ºñ^ÿå×Õ¿}¡çûU·iÛŽšøò×Ób3}Y…ñ‰rU–ýV][nB¿úòëéÏw_ïëMÛõEw°®6EÙôw�Öe·Ê>ÜŽ·Ú®»;Z×|Õ÷wÇëû~ÓÖ}ßÞ=¦›U7ÃÝɺÜôu]UwOÖ÷ÑEÜýòwz½kŠ²‚†ž®»M†®ÇŸµ¡¯™ž¦éÆ7ڲʻ_þÉM†®¨Ê»³õ}Yoú¡€Êóõ=µÙ¡2/ø¥a(Bãw©OjçÏÖýÚve·‹`ûv×ues÷œh£ßÛ`:¿”yÌz‘z9KWçkboè†:yIM›Pµ!6ÓíÝ«õ}Kliš†f‘z®ë²…¶#'Û"иJªŠX%46#ý¦ª‡»×ë?ù÷Ó2ÅKÞ—ÿ ¹xCô¡nx’ù•PS;oÇWú¡r�™=ı:ÊÏ4„4! Jùß,ºŽ&÷�^êïß0O›†ø|浩7'¨ C%´þ~]6›š¸î�çÃú>P›¡DgÉ}Ò4¾d¾uej$^gåÛqVê¡ÁŸ�$•Išú¢…«÷J·ÒËMÛÓ?†P–¬¶î>ŽX ¹úz”«†_yN¿†¶ˆWe[wøƒ¼^Wå¦ U‡7ßópûºèî¾wçâ“^ÞDñè7å0ˆxXÚuDÒêmn@C€s;‡Ä4—Á¼~½nI‘5EãóøvºlŠZFÇ—¿ÜéõÍšàÔñ¯Üg¯ô2Ž©aä1#~úSIº”ðÔ' [ômÔ°mQlú~Õ¨_陶4�pý®#‡éÿª]ñx‡Àl¦¾ü×龜þñ´)ªUÙ…M»úõ´"°ÑEÙ «ÿNÿôý3=Å·ÿóô¯{‹’§^+g$eÙpV]ÑŸÀT„ºïØT”$haq]]Õ¬äiô]Ý°æ"St�¬EÃz¼bþÉχ¤3†Ž•ø “�ôZ�Ož°ôôåÐc›OX‰ aÒÃ-ñ¿%Uª°6¬ÛÉ,IóO©!Ré]Ù“OÇqB3 Ÿ7K‰Ð7Ý7U¤¤�¦i sÔ÷!öÊ¿Ÿéûçzy¡ÝNƒªBY›~�HÇLw‰±Pö%uÖoÈätiñ‘ÿi@hëéšµ<Ùm×sz©o+Bß%¶$d?§«¡¬ÛåìHïrW¹ödRöH°5jä ^ðŠaèÚŠt§ðS9{¶…›ùyÔ¦ìâ4‰Ã¡m„o|y¹&Õ5ôÍ8-¤š6LN1ðhŠ¦—aÓ½ãQ‚CQ‘{öõ8ÁäqV,cñQ|àBÇ“÷Së¢g¥)ÞfÑÑv.po=½Slè©Q_}»nEÛâX^1\Zö”`Ô‡Œb‚nÝ‘ˆŽª…ƒM:9Æ}œ£†uÐjšÍªœ[˜‘^:ßk 4g¤}u ?“5 dmØ«}¢æZ¸¯èá¢Çi�³ú“_t¬ ¯%¹cËõNkUV÷KxÚ´‘g�§Y%cµÛ�gÕ2%ìDÑœŽ0Yõ²½âž˜ÇHžðÛ0TI„›�>jF6päª30äò|âô¤Ó{ÊÖg:+ÏSg—£Šé[6ô™,z–'†&¸áÞžŒŽA·du$ @¿Ôìè Ž:JDü( È! ˆÀë$*o¼'?Wñy›Þ†›/AT®RïÏu„JšáÞÒ¹ãç"kã=²î£WÐô7£µP6ݳ²$Aø—Y{O-’�íÙ?ç¡/Ó”ðåèýÃ(JU ¢ â$’,O"Î4—tÙ”5중/Úd¤a v¤z ä¼fG¾,ËùjÄ" ÜôæK¿•I�»Ö °vä}F銲ßì¾*²²¥Q¦ß*Bfšq_12IšúÄ/òn¾Ã›‚†�#Ed™L‘Ãuúy¶@¢ Çž§3ûˆ ¹ºM»ÂìÒ]½ƒä‰ƒ¬K€Ì'¥áú½tÕÛ\AÖc6„œÎQƒ‘%ø*Z‚¼V«ëš§ˆ"ŽÑEaväŠø£ŒÀܪèRÌ ££R~ §¾uG –gbp ÇÀ¢¤Ë߇eM]±T–ýL4ŠM9Üß�¨8e îLe×�؉>ù˜�2:â]Ý‚5[‹vóµºOsE}’Y¨&¦«bŸë©§®s‚DáñyB…Vøû4E‘?L*¨o4âç*áËü.7I€š�üD–/àôóˆãå�^N^ô¯Ósý]»R¤«Zêní;}KÌZ ó„Ñô,˜h•|¼6�%ñ�éÜزš6`’o^8¦ ðcü™g?Nvª›‚(Ú)abÁú’í`SZ íÊ™gSš‘ómj(ÇA54ae†êœSu�5Rkxí FtY„øD=&5Ò˜ànœŠ¢JF-r !m&]ØÔf†U”ÕÒŠQ–ßN ªdŽŠðáºÌÛ¼„Ml"þVC-¼fÀ.ÍÜxy¸®û?�•6•ã¹´q[si•Ç§„®(žÆ¸ÓMÝSï!#ŸÓ${Îùƺ³.[zÇõWã8{c¿³ò§’#c²�m½Uu `†»· /&|µ-.ð€Æy¥iø‘ýùj æ1KÔ9 ÍôÙúщ(í@¯®î[ÖuÖ—ÎŒK´|BÍaT=t8€Û¬æêpa1¢ç ÞGäú�ë~S‡P¶Ò~W1ƒ)0êÏÉ,Çù)†Áèó ÖÓ!ª£Q C‡@ï´HV‰x¦VócB:霺ãg ¬E²°¹ÅEÙùJc!ðÑÖVy3äsÁ£‹NÅ<Èk6îSëàݵ†½''¿©#b£.¡•»¸†hâVÕ7˜��@ÝÏL—dFˆÜŒ;â¤:@5¤Œ·Ž~eHlŠ”áßI®Qfõ¦Iq•Ùg¨Ø¶óËhP•¨�né(2Íi3s{šE¤“´Üd7šNíF�À~–~¾]€5rÑz¦0p%ˆé+7ŽIpc…| -ß¤Ü Dž')ãá"›—sW"CÓ4ê€Ð›ÐfÎ Õ¶2¾ÀFÜEŸAx�€Õ“5×ÞgšÈ&a檢MÓ”ûð•÷ZNݾL¶˜|RÁ,/àQMÕù*ÊØR6 ÔpãCî“A’êP‡Ãæ_ú¦Ó]Á…ágwÚ÷1Lßeá¶e4ŽoQÐÚ�µó`‡…®8ÒQ,%UƒŠ`¢zL&›Ìe¢g7’˜ÃÝ•šj°å ˜s�ƺ ÊáQ ι—ŠR%29Dì<ýàûã¹pT±Ÿ¢0Õþ[Ø®ÛÂï >Ö)añÂã<õ6˳*fváþGÍmƒè+ÖQrŸÛÕƒªæ_*A÷m&ói2½Òí½v›Z}�Ñ�M’ÏÃÍœâÊåÉrª”Ì®ˆ9J¿—q©q"<Û.˜›«Ú]a¸-È©ÞÌ—/ÈzÓhÉmŠ ª€�ÉC_â>N!â>FGu¥>¥qÀà�Ì‚q¸f”½‘ŠÆDw¯=x™Y‰šŒ/AûŸý÷Ñ+�/¡~ á$¢Šüÿ¬~ U£M�*2£*û MÂÿ³�'d3Ñ-佦F÷ˑɳnjĈ "ñ§üŠÓš�ŨWÍ ¬‰G¥ïçWA–K£¸Ã �Ÿù8Z4®0jv$¹lªýpÿ Ëõé…^‘·y>ì%ܾZ,íDv#DM@þ{ x=7³dÉ>"H$šÌË 9Ë%µ˜º±Ò2WZ5m:ò7b¨´ˆ³?a~xéö»€~£È~ ¹ýMD´¿üˆ{)"†|"sŠ@炶Ƚ.üqbSkxR“®“‹iæ,†\ÄTs ©jL5óÜÔ9s·38RÛ£Iω¼Ï8×ÉÎAÔi"këÏ]¯Ýø»Ìü°HžÌq馹ð�0O<ŸC%; þóbŸøY)#¸¢®ä»r±µÈ4�OÛö¬û¹…túEcM̦ ¢ÄŸ9S±åBjŒýT4•ÁèØ© #3Á²»I…VÒ¯ù˜Ö_?1 †”Ë‘ò×S•ôˆÖ–7Å¥ »²Í+ðÜlóî펾µjL�(¬;¹‹hqæ» ¸™lF_fòҹݾn@wUxU`¼¢™ÿ™ìÀÇ·zÅ/žQ6éý Òú¤dÅ’%ž&(“¹¾Õá,Û)ºÖI?‘M6hÄ=1q†ïx.Ö˜û°äç¿v"å¾fÜÉxÿÈ{”òL°Û•zÙ<ºJ5ÄËèqÇ8Ž;˜öKe‚2Ù4’M ¥4)„xYü [_[zc‹”M˜Âqç ü£×lvÖ÷�ÏB[Û÷bñ;aª°GšÊYsÇ,•6¤¦Õ[ÊÛ6K~Ã�$ÙÝb')§èÅ…N¯]ï²ßWŽ-Ÿæñ~ëúÕ�÷—²®aMÚÁx~ÑjnNæiLV ,èÖ>¹×?%ŸÚW¶7P 2ÝEfŒ"l2š�>þ•›¬çÝH•o¬p1Åç_JíJ{¹ŸÌz³)t_â®ÜÑÎåÚ-9û]‰¤ôbê-¯¯<ZÕÔ2‘D¾ yŒ‹Ó!÷¼Û˜…¯SèÖ*ÜùÒG,%�ÚÅ‘Cc1E#âýÞ�û¹ÝÏÅN/M©ÌÔW|0¨[>9–~dp#—GúÀ±Þ}¬î>Jôžàþ`»o;>yŸv™üòw½ÿtÚÉ7¤Íl矾NäN§>¦d¿'“Š‘Ôco#ð…™u¥Hfý%(ý®MŸþâPžòV׶ Ñ@£/u_Æ+%ûÂuŸ%Uu"üzl¬ãó…šosûz“ ¢'æÉšŽPnÛ�Zå$uÞÉXŠÔÆ$mu�ôžaŒþ‚}ˆ2„2ÄfïëbôQ'qsiP™->VÁ75Ÿ‡’ýö oš$‹| ]<"6�k6j‚ÄÑ#¥ñ؈DXéá4÷JAÚðÿV¢Cµ� ‡Ç)
Contoh Soal ALgoritma Greedy Dan Knapsack Problem Kevinkarundeng's Blog 2
