合并果子
这道题，明显每一个选择都是无后效性的，明显的贪心算法
这道题有几个要注意的地方，合并成一堆之后会形成新的一堆，所以要再次排序，找最小的两堆合并
这里的重新排序，根据这道题本身的思想，很容易想到插入排序
插入排序：//这种插入排序是前面已知，将手中的牌插到前面
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[105];
int main()
{int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>a[i];}//开始插...
贪心算法（又称贪婪算法）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，这是百度百科对贪心算法的基本介绍，下面会通过一个具体案例来介绍一下。先看下面这个方法，不需要删除字符的时候我们总是将字符值对比分解成一个一个的，只需要考虑左右对应位置字符值是否相同而不需要去考虑整体，直到两指针相遇，这样就会将整体对比问题分解成局部对...
一.贪心算法对于一些最优解问题，每一步都做当前的最优选择，最后得到的选择结果就是最终问题的最优解，这样的问题就适用贪心算法。贪心算法在每一步做出局部的最优选择，最后得到整个问题的最优解。显然，实际问题中存在大量问题并不是每一步最优就能最终最优的，如01背包问题，因此贪心算法解决问题简化了解决方案，但是得到的最终结果的可信度不如动态规划算法或者分治算法高，往往考虑不够全面。问题能否使用贪心算法解决要根据...
贪心算法的设计思想 贪心算法在解决这个问题的策略上目光短浅，仅仅依据当前已有的信息就做出选择，并且一旦做出了选择，无论将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并非从总体最优考虑，它所做出的选择仅仅是在某种意义上的局部最优。贪心算法对于大部分的优化问题都能产生最优解，但不能总获得总体最优解，通常能够获得近似最优解。引例 [找零钱]一个小孩买了价值少于1美元的糖，并将1美元的钱交给售货员。...
一：简介（1）回溯法 又称试探法回溯法的基本做法是深度优先搜索，是一种组织得井井有条的、能避免不必要重复搜索的穷举式搜索算法；基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
适用场景：当遇到某一类问题时，它的问题可以分解，但是又不能得出明确的动态规划或是递归解法，此时可以考虑用回溯法解决此类问题。回溯法的优点在于其程序结构明确，可读性强，易于理解，而且通过对问题的分析可以大大提高...
过桥问题：黑夜，只有一只手电筒
A过桥需要1s
B过桥需要3s
C过桥需要5s
D过桥需要8s
E过桥需要12s
求最小过桥时间贪心算法：从最大的开始过去，最小的两个做为辅助。假如左岸人数为2：两个人直接过去，不需要回来，代价假如左岸人数为3：由辅助，代价假如左岸人数大于3：将左岸最大两个人送到右岸，可以有两种方案： image.png综上，此时tips: 记得每次j-2。代码如下：package my;import java.util.Arrays;
import java.util.Scann...
贪心算法解决会场安排问题。
【问题描述】
假设要在足够多的会场里安排一批活动，并希望使用尽可能少的会场。（这个问题实际上是著名的图着色问题。若将每一个活动作为图的一个顶点，不相容活动间用边相连。使相邻顶点有不同颜色的最小着色数，相应于要找的最小会场数。）【数据输入】由文件input.txt给出输入数据，第一行又一个正整数K，表示有K个待安排的活动。接下来有K行数据，每行有两个正整数，分别表示K个待安排的活动的开始...
function makeChange(origAmt, coins) {//贪心算法——找零问题var remainAmt ;if (origAmt % .25 < origAmt) {coins[3] = parseInt(origAmt / .25);remainAmt = origAmt % .25;origAmt = remainAmt;}if (origAmt % .1 < origAmt) {coins[2] = parseInt(origAmt / .1);remainAmt = origAmt % .1;origAmt = remainAmt;}if (origAmt % .05 < origAmt) {coins[1] = parseInt(origAmt / .05);remainAmt = origAmt % .05;origAmt = rema...
这个问题是之前考研复试老师问的一个问题，当时答得还不错。今天刷题后记录一下。贪心算法：基本思想：贪心算法并不从整体最优上加以考虑，它所做的选择只是在某种意义上的局部最优解。基本要素：最优子结构性质和贪心选择性质。动态规划：基本思想：将待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。基本要素：最优子结构性质和重叠子问题性质贪心算法与动态规划的区别：共同点：两者都具有...
# 1.一个数分成几份，可以被 3 整除的最大份数。比如 12345 分成12 3 45 结果为3.# 思路：贪心算法# string=""# m=0# n = input()# for i in range(len(n)):# if int(n[i])%3==0:# m+=1# continue# string+=n[i]# if int(string)%3==0:# m+=1# string=""# print(m)原文：https://www.cnblogs.com/huhuxixi/p/10279579.html
Java 算法（一）贪心算法数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html)一、贪心算法什么是贪心算法？是指在对问题进行求解时，总是做出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，所得出的结果仅仅是某种意义上的局部最优解。 因此贪心算法不会对所有问题都能得到整体最优解，但对于很多问题能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的构成部分：候选对象集合 ：候选添加进解的对...
738. 单调递增的数字给定一个非负整数 N，找出小于或等于 N 的最大的整数，同时这个整数需要满足其各个位数上的数字是单调递增。（当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x <= y 时，我们称这个整数是单调递增的。）输入: N = 10
输出: 9输入: N = 1234
输出: 1234输入: N = 332
输出: 299
思路局部最优：遇到strNum[i - 1] > strNum[i]的情况，让strNum[i - 1]--，然后strNum[i]给为9，可以保证这两位变成最大单调递增整数。全...
1 Runnable接口Runnable 接口应该由那些打算通过某一线程执行其实例的类来实现。设计该接口的目的是为希望在活动时执行代码的对象提供一个公共协议。激活的意思是说某个线程已启动并且尚未停止。在java中可有两种方式实现多线程，一种是继承Thread类，一种是实现Runnable接口。实际上，Thread实现了Runnable接口。2 贪心算法贪心算法把问题分解为几个有顺序的子问题，逐一对子问题进行求解，每一步都是在已求解子问题的基础上求取最...
贪心算法1. 算法介绍贪心算法是指在可对问题进行求解时，在每一步中采用最好或者最优的选择，从而导致结果最好的算法贪心算法得到的结果不一定是最优的结果，但是都是相对近似最优解的结果2. 实际问题广播台覆盖地区k1“北京”，“上海”，“天津”k2“广州”，“北京”，“深圳”k3“成都”，“上海”，“杭州”k4k5”杭州“，”大连“假设存在以上电视台，以及覆盖区域，如何选择最少的电视台让所有地区都能接收到信号3. 算法思路...
代码：#include<iostream>using namespace std;int main(){ int n,s,t1[100],t2[100],i,t,j; while(cin>>n) { if(n==0) break; s=1; for(i=0;i<n;i++) cin>>t1[i]>>t2[i]; for(i=0;i<n;i++) for(j=i+1;j<n;j++) { if(t2[i]>t2[j]) { ...
