贪心算法实例c语言（贪心算法leetcode）

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先输入n值，然后从最大面值的人民币开始减。例如：我有238元减最大面值的第一个。238－100＝138。结果为正数且不为零。

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如果老板都给你找分数的或者几角的，那你肯定不干，另外，他也可能没有那么多零碎的钱给你找。其实这就是一个典型的贪心选择问题。

贪心算法的局限性和分析过程贪心算法的局限性：贪心算法有他的局限性，有的时候我们选择局部的最优解，但是它对与全局并非最优解，就比如硬币找零问题。但是我们依然可以用我们上一章所学的动态规划思想来解决。

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问题一：贪心算法的例题分析例题[0-1背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。

贪心算法经典例子如下：活动安排问题是可以用贪心算法有效求解的一个很好的例子，该问题要求高效地安排一系列争用某一公共***的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共***。

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***设棋盘是N*N个格子，则贪心算法最坏的情形是要遍历整个棋盘，比如只有第一个格子有金块时，就需要遍历整个棋盘才能确定走法。最好的情形也需要遍历4*N个格子。

用掷硬币的例子来说，我们知道每次抛出得到正反面的概率都是 1/2，但总有人会认为如果连续几次都得到正面，那么下次得到反面的概率就会更大。人们常常以为在整体上符合期望的概率分布，在局部上也会符合相同的概率。

-1背包：每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次)： A.求最多可放入的重量。 NOIP2001 装箱问题有一个箱子容量为v(正整数，o≤v≤20000)，同时有n个物品(o≤n≤30)，每个物品有一个体积 (正整数)。

实数背包物品可以一部分放在背包中，那么直接贪心就行了，把物品按性价比(v[i]/w[i])升序放入即为最优解。复杂度O(n+nlogn)整数背包物品只能整个放入背包，不允许拆开放，用动态规划求解。

我的关于C语言的问题，高手进 30 作业3-1：用回溯法求解迷宫问题。作业3-2：用回溯法按四色原理给出一幅地盘的全部着色方案。作业3-3：用回溯求单源最短路径的Dijkstra算法，用分支限界法实现。

一般来说，贪心算法的证明围绕着：整个问题的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。对于例题中的3种贪心策略，都是无法成立（无法被证明）的，解释如下：⑴贪心策略：选取价值最大者。

贪心算法找零就是现实中从最大面额开始找的思路。不代表是最优解，只是算法之一。由于面额输入顺序不定，我先对输入的面额进行降序排序。

[单源最短路径]一个有向图G，它的每条边都有一个非负的权值c[i，j]，“路径长度”就是所经过的所有边的权值之和。对于源点需要找出从源点出发到达其他所有结点的最短路径。

1、因为这个问题涉及到高维求解(大于3维)，所以不推荐你用贪心算法或遗传算法之类的算法。

2、贪心算法是一种分级处理的方法。用贪心法设计算法的特点是一步一步的进行，根据某个优化测度（可能是目标函数，也可能不是目标函数），每一步上都要保证能获得局部最优解。

3、f[i]=max(f[i-1]，0)+a[i]，其中f[i]表示从第1道菜到第i道菜所获得的最大愉快度。注意：别以为这是DP，它其实就是贪心！因为这题的普遍无后效性，所以贪心也可以对。如果想要具体程序，请继续追问。

4、W=40 物品：A B C 重量：28 20 15 价值：28 20 15 附：本题是个NP问题，用贪心法并不一定可以求得最优解，以后了解了动态规划算法后本题就有了新的解法。

5、问题二：收集各类贪心算法(C语言编程)经典题目 tieba.baidu/...&tb=on百度的C语言贴吧。全都是关于C的东西。

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