完成日期：2017.11.21
1. 實踐題目
程式儲存問題
2. 問題描述
設有 n 個程式 要存放在長度為 l 的磁帶上。程式i存放在磁帶上的長度是 li , 1 ≤ i ≤ n 。要求確定這 n 個程式在磁帶上的乙個儲存方案，使得能夠在磁帶上儲存盡可能多的程式。
3. 演算法描述
資料結構：count——當前可儲存的程式個數 a——存放程式的長度 n——程式的個數 l——磁帶的長度
（1）先將陣列的元素按非降序排序。
（2）遍歷n個程式，判斷程式是否可取：
如果磁帶的長度l大於程式的長度a[j]，則該程式可取，那麼可儲存的程式個數count值++，同時更新l值，l -= a[j]。
其餘情況表示該程式不可取，說明該程式之後的程式均不可取，那麼退出迴圈。
（3）輸出count值。
4. 演算法時間及空間複雜度分析
時間複雜度：
sort(a,a+n);的時間複雜度為o(nlogn),
for(int i=0;i
5. 程式**
#include
#include
using
namespace
std;
int storage(int*a, int n, int l) else
break;
} return count;
}int main()
7. 心得體會
只要理解貪心演算法的思想，再結合起來仔細分析題目，問題就迎難而解了。就程式儲存問題而言，既然要求儲存最多個程式，那麼只要把較小的程式乙個個加起來，直到大於總長度就可以了，這就是貪心演算法的思想，總是做出對當前最有利的選擇。一開始程式一直不能通過是因為後續的for迴圈中忘了更新l的值，所以造成了錯誤。由此得知，以後要明白自己所寫的每一行**的作用，寫**時同時在腦海裡一定要非常清晰自己的思路、用到哪些變數等等，這樣才不會出現這些細節錯誤。
演算法學習 貪心演算法
所謂貪心演算法，是在對問題求解時，總是做出在當前看來最好的選擇。即，不從整體最優上加以考慮，它所做出的僅僅是在某種意義上的區域性最優解。貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無後效性，就是某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態，只與當前的狀態有關。貪心...
演算法學習 貪心演算法
想通過這篇部落格來分享一下學習貪心演算法和動態規劃的過程 首先什麼是貪心演算法？翻譯 話就是用簡單粗暴的方式，以最少的代價 占用的時間和空間 得出結果。比如某麵包店有a b c三種大小的麵包，其中a麵包可以提供10點能量售價5元，b麵包可以提供8點能量售價3元，c麵包可以提供2點能量售價1元。現在有...
貪心演算法學習
基本概念 所謂貪心演算法是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，他所做出的僅是在某種意義上的區域性最優解。貪心演算法沒有固定的演算法框架，演算法設計的關鍵是貪心策略的選擇。必須注意的是，貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，選擇的貪心策略必須具備...