Wiki关于算法的定义贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。[1]比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最...
题目链接http://toutiao.com/a6320936270101528833/为避免链接失效，再粘贴一下题目内容：给你一个数n，有3种操作：1.这个数加12.这个数减13.如果这个数是2的倍数，那么这个数除以2问给你一个数n，问最少经过多少步，可以把这个数变成1 链接文章作者给出的解题思路是：1. 如果末尾是0，那么直接除以2. 2.如果末尾是1，并且末尾连续1的个数小于3，那么优先选择剪发，然后开始除法。 3.如果末尾超过连续3个1，那么先使用加法，再使用...
题目：一票务办公室为音乐会售票，出售某一固定数量的连号票（简称套票）。购票订单以该套票中最小的座位号作为标志。由于不能满足所有订单，故而采用：若订单完全满足观众要求的票全价；若订单中至少一个座位与观众要求不同，则半价。现求怎样处理订单，才能使总收入最高。输入为套票里座位数量，订单数以及每个订单对应的座位号（最小的座位号为标志）。输出订单处理结果，即处理后的套票号码。（不要求顺序，且输入数据都符合要...
1 贪心算法1.1 简介贪心算法是指，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，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，做出的只是在某种意义上的局部最优解。注意
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解1.2 分配问题455. 分发饼干（Easy）分析每个孩子按照胃口的大小从小到大依...
贪心算法题目很多本质上都是区间贪心，这次就主要讨论以区间为载体进行的贪心算法。目录POJ 2376: Cleaning Shifts题目DescriptionInputOutputSample InputSample OutputHint题解题目大意思路代码POJ 1328: Radar Installation题目DescriptionInputOutputSample Input:Sample Output题解题目大意思路代码POJ 3190: Stall Reservations题目DescriptionInputOutputSample InputSample OutputHint题解题目大意思路代码
我们以POJ上的这...
贪心算法找零问题找零问题：假设商店老板需要找零n元钱，钱币的面额有：100元、50元、20元、5元、1元，如何找零使得所需钱币的数量最少？# greedy algorithm
money = [100,50,20,5,1]def change_money(x):change = [0,0,0,0,0]for i,m in enumerate(money):change[i] = x // money[i]x = x % money[i]if x > 0:print("还剩%s" % x)return changeprint(change_money(356.2)) 原文：https://www.cnblogs.com/ladder/p/10182669.html
贪心算法概念贪心算法（又称贪婪算法，因文名：reedy algorithm）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，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。思想贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地...
题目如下：With highways available, driving a car from Hangzhou to any other city is easy. But since the tank capacity of a car is limited, we have to find gas stations on the way from time to time. Different gas station may give different price. You are asked to carefullydesign the cheapest route to go.Input Specification:Each input file contains one test case. For each case, the first line contai...
1 #include <iostream>2 #include <cmath>3 4usingnamespace std;5 6/**7 * 题目分析：8 * 先举几个例子，可以看出规律来。9 * 4 ： 2*2
10 * 5 ： 2*3
11 * 6 ： 3*3
12 * 7 ： 2*2*3 或者4*3
13 * 8 ： 2*3*3
14 * 9 ： 3*3*3
15 * 10：2*2*3*3 或者4*3*3
16 * 11：2*3*3*3
17 * 12：3*3*3*3
18 * 13：2*2*3*3*3 或者4*3*3*3
19 *
20 * 下面是分析：
21 * 首先判断k[0]到k[m]可能有哪些数字，实际上只可能是2或者3。
22 * 当然也...
发工资咯：）Problem : 430Time Limit : 1000msMemory Limit : 65536Kdescription作为杭电的老师，最盼望的日子就是每月的8号了，因为这一天是发工资的日子，养家糊口就靠它了，呵呵
但是对于学校财务处的工作人员来说，这一天则是很忙碌的一天，财务处的小胡老师最近就在考虑一个问题：如果每个老师的工资额都知道，最少需要准备多少张人民币，才能在给每位老师发工资的时候都不用老师找零呢？
这里假设老师的工资都是正整数，单位...
Best Cow LineTime Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KTotal Submissions: 9284 Accepted: 2826DescriptionFJ is about to take his N (1 ≤ N ≤ 2,000) cows to the annual"Farmer of the Year" competition. In this contest every farmer arranges his cows in a line and herds them past the judges.The contest organizers adopted a new registration scheme this year: simply register the initial letter of every cow...
贪心算法贪心算法通过一系列的选择来得到问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下局部的最好选择，即贪心选择。贪心选择的一般特征：贪心选择性质和最优子结构性质。贪心选择性质：所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。在动态规划算法中，每步所做的选择往往依赖于相关子问题的解。因而只有在...
import rest = ‘asdfasxxixxdafqewxxlovexxsadawexxyouxxas‘# .
#点匹配除换行符外的任意字符
a0 = re.findall(‘xx.‘,st)
#print(a0)
#[‘xxi‘, ‘xxd‘, ‘xxl‘, ‘xxs‘, ‘xxy‘, ‘xxa‘]
a1 = re.findall(‘xx..‘,st)
#print(a1)
#[‘xxix‘, ‘xxlo‘, ‘xxsa‘, ‘xxyo‘, ‘xxas‘]# *
#星匹配前面的一个字符一次或多次
b0 = re.findall(‘x*‘,st)
#print(b0)
#[‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘xx‘, ‘‘...
1. 题目描述/*
题目描述给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成m段（m、n都是整数，n>1并且m>1），每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m]。请问k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。
输入描述:输入一个数n，意义见题面。（2 <= n <= 60）示例1
输入 8
输出 18
*/ 代码1：贪心算法（最简单）思路/*** 题目分析：* 先举几个例子，可...
本来想写完递归再写这个专栏的，但是老师给了一个贪心的题目，没办法只能开一个板块了简介在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。与这个局部最优解相对应的全局最优解会在动态规划里面展现出来。例题先来一道经典的贪心热热手，跳跃游戏就算是一个比较经典的贪心题思路一开始看到这个题目不知不觉开始用动态规划在写了 (°ー°〃)仔细一看返回值...
