贪心算法磁带存储

Ⅰ 浙大ACM第2416我用贪心算法做的为什么不对，希望高手解答

传统bfs的题目，贪心不一定对，请问楼主能给出证明吗

Ⅱ 贪心算法 活动安排问题

这道题的贪心算法比较容易理解，我就不多说明了，只是提到一下算法思路1、建立数学模型描述问题。我在这里将时间理解成一条直线，上面有若干个点，可能是某些活动的起始时间点，或终止时间点。在具体一下，如果编程来实现的话，将时间抽象成链表数组，数组下标代表其实时间，该下标对应的链表代表在这个时间起始的活动都有哪些，具体参照程序注释。2、问题分解。为了安排更多的活动，那么每次选取占用时间最少的活动就好。那么从一开始就选取结束时间最早的，然后寻找在这个时间点上起始的活动，以此类推就可以找出贪心解。程序代码：#include<stdio.h>
struct inode //自定义的结构体
{
int end; //表示结束时间
inode *next; //指向下一个节点的指针
};int main()
{
inode start[10001],*pt;
int a,b,i,num=0; //num负责计数，i控制循环，a，b输入时候使用
for(i=0;i<10001;i++) //初始化
{
start[i].next=NULL;
}
while(scanf("%d %d",&a,&b)) //输入并建立数据结构
{
if(a==0&&b==0) break;
pt=new inode; //创建新的节点，然后将该节点插入相应的位置
pt->end=b;
pt->next=start[a].next;
start[a].next=pt;
}
i=0;
while(i<10001) //进行贪心算法，i表示当前时间
{
if(start[i].next==NULL)
{
i++; //该时间无活动开始
}
else
{
int temp=10001; //临时变量，存储该链表中最早的终止时间
for(pt=start[i].next;pt!=NULL;pt=pt->next)
{
if(pt->end<temp)
{
temp=pt->end;
}
}
i=temp; //将当前时间设置成前一子问题的终止时间
num++;
}
}
printf("%d\n",num); //打印结果
return 0;
}代码并不一定是最快速的，但是可以求出贪心解，如果你做的是ACM编程题目，不保证能AC注释我尽力写了，希望对你有帮助。

Ⅲ 如何用贪心算法解决磁盘文件最优存储问题

dp??
方程为
a(fi,fj)=min{(a(fi,fk)+a(fk,fj)),a(fi,fj)}(k=i+1,i+2...j-1);

Ⅳ 贪心算法

平面点集三角剖分的贪心算法要求三角剖分后边的总长度尽可能小。算法的基本思想是将所有的两点间距离从小到大排序，依次序每次取一条三角剖分的边，直至达到要求的边数。以下是两种贪心算法的主要步骤。

3.2.2.1 贪心算法1

第一步:设置一个记录三角剖分中边的数组T。

第二步:计算点集S中所有点对之间的距离d(p_i，p_j)，1≤i，j≤n，i≠j，并且对距离从小到大进行排序，设为d₁，d₂，…，d_n(n-1)/2，相应的线段记为e₁，e₂，…，e_n(n-1)/2，将这些线段存储在数组E中。

第三步:从线段集E中取出长度最短的边e₁存到T中作为三角剖分的第一条边，此时k=1。

第四步:依次从E中取出长度最短的边e_k，与T中已有的边进行求交运算，如果不相交则存到T中，并从E中删除e_k。这一步运行到S中没有边为止，即至k=n(n-1)/2。

第五步:输出T。

该算法中，第二步需要计算n(n-1)/2次距离，另外距离排序需要O(n²lgn)次比较。T中元素随第四步循环次数的增加而增加，因此向T中加入一条新边所需要的判定两条线段是否相交的次数也随之增加。如果第四步的前3n-6次循环后已经构成点集的三角剖分，那么第四步循环所需要的判定两条线段是否相交的次数为

1+2+…+3n-7+(3n-6)×(n(n-1)/2-(3n-6))=O(n³)

在常数时间内可以判定两条线段是否相交，因此该算法的时间复杂性为O(n³)。

3.2.2.2 贪心算法2

第一步:求点集的凸壳，设凸壳顶点为p₁，p₂，…，p_m，凸壳的边为e₁，e₂，…，e_m。并将凸壳顶点按顺序连接成边的e_i加入T(三角剖分的边集合)，并且e_i的权值被赋为1。凸壳内点的集合为S₁={p_m+1，p_m+2，…，p_n}。

第二步:从内部点S₁中任取一点p_i，求与p_i距离最近的点p_j，将线段 存入T。

第三步:求与p_j距离最近的点(除点p_i外)，设为p_k，并将线段 加入T，并将这些边的权值设为1，而w_ij、w_jk和w_ki的值加1，即为2。边的权值为2则表示该边为两个三角形共有。

第五步:对权值为1的边(除e₁，e₂，…，e_m外)的两个端点分别求与其距离最近的点，并将其连线(得到新的三角形)加入T，新三角形边的权值加1。

第六步:对权值为1的边重复上一步，当一条边被使用一次其权值增加1，直到所有边的权值均为2为止(除e₁，e₂，…，e_m外)。

贪心算法2中，第一步耗费O(nlgn);第二步需要计算n-1次距离与n-2次比较;第三步求p_k要计算n-2次的距离与n-3次比较;第四步要进行(n-3)×3次的距离计算及(n-4)×3次比较;第五步至多进行n-6次的距离计算与n-7次比较;第六步到第五步的循环次数不超过3n-9;因此整个贪心算法2的时间复杂性为

O(nlgn)+O(n)+O(n)+O(n)+(n-6)×(3n-9)=O(n²)

Ⅳ 贪心算法实现哈夫曼编码

// 哈夫曼编码(算法)

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

typedef char *HuffmanCode; //动态分配数组，存储哈夫曼编码

typedef struct
{
unsigned int weight; //用来存放各个结点的权值
unsigned int parent,LChild,RChild; //指向双亲、孩子结点的指针
} HTNode, *HuffmanTree; //动态分配数组，存储哈夫曼树

//选择两个parent为0，且weight最小的结点s1和s2
void Select(HuffmanTree *ht,int n,int *s1,int *s2)
{
int i,min;
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0)
{
min=i;
break;
}
}
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0)
{
if((*ht)[i].weight<(*ht)[min].weight)
min=i;
}
}
*s1=min;
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0 && i!=(*s1))
{
min=i;
break;
}
}
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0 && i!=(*s1))
{
if((*ht)[i].weight<(*ht)[min].weight) min=i;
}
}
*s2=min;
}

//构造哈夫曼树ht。w存放已知的n个权值
void CrtHuffmanTree(HuffmanTree *ht,int *w,int n)
{
int m,i,s1,s2;
m=2*n-1;
*ht=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));
for(i=1; i<=n; i++) //1--n号存放叶子结点，初始化
{
(*ht)[i].weight=w[i];
(*ht)[i].LChild=0;
(*ht)[i].parent=0;
(*ht)[i].RChild=0;
}
for(i=n+1; i<=m; i++)
{
(*ht)[i].weight=0;
(*ht)[i].LChild=0;
(*ht)[i].parent=0;
(*ht)[i].RChild=0;
} //非叶子结点初始化
printf("\nHuffmanTree: \n");
for(i=n+1; i<=m; i++) //创建非叶子结点，建哈夫曼树
{ //在(*ht)[1]~(*ht)[i-1]的范围内选择两个parent为0
//且weight最小的结点，其序号分别赋值给s1、s2
Select(ht,i-1,&s1,&s2);
(*ht)[s1].parent=i;
(*ht)[s2].parent=i;
(*ht)[i].LChild=s1;
(*ht)[i].RChild=s2;
(*ht)[i].weight=(*ht)[s1].weight+(*ht)[s2].weight;
printf("%d (%d, %d)\n",(*ht)[i].weight,(*ht)[s1].weight,(*ht)[s2].weight);
}
printf("\n");
} //哈夫曼树建立完毕

//从叶子结点到根，逆向求每个叶子结点对应的哈夫曼编码
void CrtHuffmanCode(HuffmanTree *ht, HuffmanCode *hc, int n)
{
char *cd;
int i,start,p;
unsigned int c;
hc=(HuffmanCode *)malloc((n+1)*sizeof(char *)); //分配n个编码的头指针
cd=(char *)malloc(n*sizeof(char)); //分配求当前编码的工作空间
cd[n-1]='\0'; //从右向左逐位存放编码，首先存放编码结束符
for(i=1; i<=n; i++) //求n个叶子结点对应的哈夫曼编码
{
start=n-1; //初始化编码起始指针
for(c=i,p=(*ht)[i].parent; p!=0; c=p,p=(*ht)[p].parent) //从叶子到根结点求编码
if( (*ht)[p].LChild==c) cd[--start]='0'; //左分支标0
else cd[--start]='1'; //右分支标1
hc[i]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char)); //为第i个编码分配空间
strcpy(hc[i],&cd[start]);
}
free(cd);
for(i=1; i<=n; i++)
printf("HuffmanCode of %3d is %s\n",(*ht)[i].weight,hc[i]);
printf("\n");
}

void main()
{
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
int *w,i,n,wei,m;

printf("\nn = " );
scanf("%d",&n);
w=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int));
printf("\ninput the %d element's weight:\n",n);
for(i=1; i<=n; i++)
{
printf("%d: ",i);
fflush(stdin);
scanf("%d",&wei);
w[i]=wei;
}
CrtHuffmanTree(&HT,w,n);
CrtHuffmanCode(&HT,&HC,n);
}

Ⅵ Python贪心算法

所谓贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。下面让我们来看一个经典的例题。假设超市的收银柜中有1分、2分、5分、1角、2角、5角、1元的硬币。
顾客结账如果需要找零钱时，收银员希望将最少的硬币数找出给顾客，那么，给定需要找的零钱数目，如何求得最少的硬币数呢？这个找零钱的基本思路：每次都选择面值不超过需要找给顾客的钱最大面值的硬币。
我们可以从面值最大的硬币开始，然后依次递减（图1）。
首先定义列表d存储已有币值。并且定义d_num存储每种币值的数量。通过循环遍历的方法计算出收银员拥有钱的总金额并保存在变量S中，要找的零钱变量为sum。当找零的金_比收银员的总金额多时，无法进行找零，提示报错。要想用的钱币数量最少，我们从面值最大的币值开始遍历。这里也就是我们贪心算法的核心步骤。计算出每种硬币所需要的数量，不断地更新硬币个数与硬币面值，最终获得一个符合要求的组合（图2）。
贪心算法在对问题求解时，不是对所有问题都能得到整体最优解，也不是从整体上去考虑，做出的只是在某种意义上的局部最优解。从面值最大的硬币开始依次递减，寻找可用的方法。一般贪心算法并不能保证是最佳的解决方法，这是因为：总是从局部出发没有从整体考虑，只能确定某些问题是有解的，优点是算法简单。常用来解决求最大值或最小值的问题。来源：电脑报

Ⅶ 贪心算法 如何解答三值排序问题 [IOI 1996]

题解(from USACO)

三值排序问题 [IOI 1996]

有一个由N个数值均为1、2或3的数构成的序列（N<= 1000），其值无序，现要求你用最少的交换次数将序列按升序顺序排列。

算法：排序后的序列分为三个部分：排序后应存储1的部分，排序后应存储2的部分和排序后应存储3的部分，贪心排序法应交换尽量多的交换后位置正确的（2，1）、（3，1）和（3，2）数对。当这些数对交换完毕后，再交换进行两次交换后位置正确的（1，2，3）三个数。

分析：很明显，每一次交换都可以改变两个数的位置，若经过一次交换以后，两个数的位置都由错误变为了正确，那么它必定最优。同时我们还可发现，经过两次交换后，我们可以随意改变3个数的位置。那么如果存在三个数恰好为1，2和3，且位置都是错误的，那么进行两次交换使它们位置正确也必定最优。有由于该题具有最优子结构性质，我们的贪心算法成立

程序：
var a:array[1..1000] of integer;
f:array[1..3,1..3] of integer;
b:array[1..3] of integer;
n,i,j,t,p:integer;
begin
readln(n);
for i:=1 to n do readln(a[i]);
fillchar(f,sizeof(f),0);
for i:=1 to n do inc(b[a[i]]);
b[2]:=b[2]+b[1];
b[3]:=n;
t:=0;
for i:=1 to n do
if i<=b[1] then inc(f[1,a[i]]) else
if i<=b[2] then inc(f[2,a[i]]) else
if i<=b[3] then inc(f[3,a[i]]);
for i:=1 to 2 do
for j:=i+1 to 3 do
begin
if f[i,j]>f[j,i] then p:=f[j,i] else p:=f[i,j];
t:=t+p;
if f[i,j]-p>=0 then f[i,j]:=f[i,j]-p;
if f[j,i]-p>=0 then f[j,i]:=f[j,i]-p;
end;
t:=t+(f[1,2]+f[1,3]) shl 1;
writeln(t);
end.
另外,站长团上有产品团购,便宜有保证

Ⅷ 请教一道贪心算法的题目

貌似用不到贪心吧？
要求最少需要多少辆汽车只需确定最多有多少个乘客同时在车上就成了
算法如下：
1，定义a[n][n]用于存储p(i,j), 则i行的和为i站上车的人数， j列的和为j站下车的人数；
2，任意站点i开车时乘客人数f(i)=f(i-1)-d(i)+u(i),其中d(i)表示下车人数，u(i)表示上车人数，明显f(0)=0；
3，从i=1开始到i=n-1结束，遍历， 得到最多乘车的乘客数目max， 需要的车数=max/30 向上取整。

Ⅸ 求贪心算法题（Pascal）

《编程之美》里面有一道买书问题的贪心算法。
题目是这样的：
在节假日的时候，书店一般都会做促销活动。由于《哈利波特》系列相当畅销，店长决定通过促销活动来回馈读者。上柜的《哈利波特》平装本系列中，一共有五卷。假设每一卷单独销售均需8欧元 。如果读者一次购买不同的两卷，就可以扣除5%的费用，三卷则更多。假设具体折扣的情况如下：
本数 折扣
2 5%
3 10%
4 20%
5 25%
在一份订单中，根据购买的卷数及本数，就会出现可以应用不同折扣规则的情况。但是，一本书只会应用一个折扣规则。比如，读者一共买了两本卷一，一本卷二。那么，可以享受到5%的折扣。另外一本卷一则不能享受折扣。如果有多种折扣，希望计算出的总额尽可能的低。
要求根据以上需求，设计出算法，能够计算出读者所购买一批书的最低价格。