【趣学算法】贪心算法、海盗古董装船问题

简介: 贪心选择是指原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到,也就是先做出当前最优的选择,将原问题变为一个相似却规模更小的子问题,而后的每一步都是当前最优的选择。这种选择依赖于已做出的选择,但不依赖于未作出的选择。

14天阅读挑战赛

努力是为了不平庸~

算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!


贪心本质


一个贪心算法总是做出当前最好的选择,也就是说,它期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。——《算法导论》


贪心选择


贪心选择是指原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择得到,也就是先做出当前最优的选择,将原问题变为一个相似却规模更小的子问题,而后的每一步都是当前最优的选择。这种选择依赖于已做出的选择,但不依赖于未作出的选择。


最优子结构


最优子结构是指原问题的最优解包含子问题的最优解。如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系,则求解子问题没有意义,无法采用贪心算法。


最优装载问题


海盗们截获一艘装满各种各样古董的货船,每一件古董都价值连城,但一旦打碎就会失去其原有的价值。海盗船虽然足够大,但载重量是有限的,海盗船的载重量为W,每件古董的重量为wi,如何才能把尽可能多的古董装上海盗船呢?


思路:


1、用一维数组存储古董的重量。

2、对古董的重量进行排序。

3、按照贪心策略找出最优解。


代码:


#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 100;
double w[N];
int main()
{
    double c;
    int n;
    cout << "请输入载重量C及古董个数:" << endl;
    cin >> c >> n;
    cout << "请输入每个古董的重量,用空格分开:" << endl;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> w[i];
    }
    sort(w, w + n);
    double tmp = 0.0;
    int ans = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        tmp += w[i];
        if (tmp <= c) {
            ans ++;
        } else {
            break;
        }
    }
    cout << "能装入的古董最大数为Ans=";
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

576dde62e6c044978342bab1d5b3d7e8.png


sort函数


为了使用sort函数,需要引入头文件:

#include< algorithm >


sort(begin,end)

参数begin和end用来指定范围,分别表示待排序数组的首地址和尾地址。


sort函数默认进行升序排列


#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
int main(){
  int a[10] = {3,2,6,8,12,89,56,32,99,78},i;
  for(i=0;i<10;i++){
    cout<<a[i]<<" ";
    cout<<endl;
  }
    sort(a,a+10);
    for(i = 0;i<10;i++){
    cout<<a[i]<<" ";
}
  return 0;
}


总结


以上就是今天的学习啦~

咱们下期再见~


4838135ad232451090ccd8be9fef3e2b.gif

相关文章
|
1月前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
53 2
|
6月前
|
算法 C++ Python
数据结构与算法===贪心算法
数据结构与算法===贪心算法
|
2月前
|
算法 Java C++
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
|
3月前
|
算法 前端开发
一文了解贪心算法和回溯算法在前端中的应用
该文章深入讲解了贪心算法与回溯算法的原理及其在前端开发中的具体应用,并通过分析LeetCode题目来展示这两种算法的解题思路与实现方法。
|
4月前
|
算法
【算法】贪心算法——柠檬水找零
【算法】贪心算法——柠檬水找零
|
4月前
|
算法
【算法】贪心算法简介
【算法】贪心算法简介
107 0
|
5月前
|
算法 Python
Python算法高手进阶指南:分治法、贪心算法、动态规划,掌握它们,算法难题迎刃而解!
【7月更文挑战第10天】探索Python算法的精华:分治法(如归并排序)、贪心策略(如找零钱问题)和动态规划(解复杂问题)。通过示例代码揭示它们如何优化问题解决,提升编程技能。掌握这些策略,攀登技术巅峰。
148 2
|
5月前
|
存储 算法 Python
Python算法界的秘密武器:分治法巧解难题,贪心算法快速决策,动态规划优化未来!
【7月更文挑战第9天】Python中的分治、贪心和动态规划是三大关键算法。分治法将大问题分解为小问题求解,如归并排序;贪心算法每步选局部最优解,不保证全局最优,如找零钱;动态规划存储子问题解求全局最优,如斐波那契数列。选择合适算法能提升编程效率。
75 1
|
5月前
|
存储 算法 大数据
Python算法高手的必修课:深入理解分治法、贪心算法、动态规划,让你的代码更智能!
【7月更文挑战第9天】在Python算法学习中,分治法(如归并排序)将大问题分解为小部分递归解决;贪心算法(如货币找零)在每步选择局部最优解尝试达到全局最优;动态规划(如斐波那契数列)通过存储子问题解避免重复计算,解决重叠子问题。掌握这三种方法能提升代码效率,解决复杂问题。
60 1
|
5月前
|
算法 索引 Python
逆袭算法界!Python分治法、贪心算法、动态规划深度剖析,带你走出算法迷宫!
【7月更文挑战第8天】分治法,如快速排序,将大问题分解并合并解;贪心算法,选择局部最优解,如活动选择;动态规划,利用最优子结构避免重复计算,如斐波那契数列。Python示例展示这些算法如何解决实际问题,助你精通算法,勇闯迷宫。
54 1