acm-貪心演算法
在求最優解問題的過程中，依據某種貪心標準，從問題的初始狀態出發，直接去求每一步的最優解，通過若干次的貪心選擇，最終得出整個問題的最優解，這種求解方法就是貪心演算法。
從貪心演算法的定義可以看出，貪心演算法不是從整體上考慮問題，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域性最優解，而由問題自身的特性決定了該題運用貪心演算法可以得到最優解。
如果乙個問題可以同時用幾種方法解決，貪心演算法應該是最好的選擇之一。但貪心演算法不是總是有效。
當乙個問題的最優解包含其子問題的最優解時，稱此問題具有最優子結構性質。
運用貪心策略在每一次轉化時都取得了最優解。問題的最優子結構性質是該問題可用（貪心演算法）或（動態規劃）演算法求解的關鍵特徵。
貪心演算法的每一次操作都對結果產生直接影響。
貪心演算法對每個子問題的解決方案都做出選擇，不能回退。
使用貪心演算法求解問題應該考慮如下幾個方面：
（1）候選集合a：為了構造問題的解決方案，有乙個候選集合a作為問題的可能解，即問題的最終解均取自於候選集合a。
（2）解集合s：隨著貪心選擇的進行，解集合s不斷擴充套件，直到構成滿足問題的完整解。
（3）解決函式solution：檢查解集合s是否構成問題的完整解。
（4）選擇函式select：即貪心策略，這是貪心法的關鍵，它指出哪個候選物件最有希望構成問題的解，選擇函式通常和目標函式有關。
（5）可行函式feasible：檢查解集合中加入乙個候選物件是否可行，即解集合擴充套件後是否滿足約束條件。
例：①揹包問題：如果物品不可以分割，稱為0—1揹包問題（動態規劃）；如果物品可以分割，則稱為揹包問題（貪心演算法）。使用貪心演算法時總是按照價效比放入揹包。
②最優裝載問題：stable_sort(box, box+n+1, cmp);按照公升序排貨櫃重量，依次排進最輕的，得到最多的貨櫃數。
③刪數問題：即尋找最近的下降點，刪除公升序數列的最後乙個，也是降序數列的第乙個不降序條件：a[i] <= a[i+1]當不滿足時即找到了該數。
④多處最優服務次序問題：先排序，再依次排入空閒視窗。
⑤搬桌子：將每個房間之間的走廊作為乙個統計單位，找到最大的占用次數，即可得到最優解。
⑥均分紙牌：先得到期望值，過濾左右兩邊的合理數，再依次移動紙牌
⑦整數區間：對得到的區間的右邊進行排序，對右邊標記，並右移當前區間指標，直到當前區間不包含標記點,再重複上述操作。
⑧貓糧：同揹包問題相似，找價效比最高的。
⑨釣魚：先列舉要走的湖泊數，得到總淨釣魚時間，或者說淨釣魚次數，再選可釣魚最多的湖釣魚，如果找不到最多的，就從第乙個湖開始，這樣再處理不同方案的最優解。
ACM 貪心演算法
這是大學期間acm校賽時我出的一道題，考貪心演算法，沒有牽涉複雜的資料結構，有題目加源 贏取最多最有價值的禮物 problem description 五一期間到長沙烈士公園玩，走進去之後，發現許多人在圍在一起玩一種遊戲，遊戲規則是 給你m個環，用乙個環可以套住乙個禮物，同時丟擲時要花費一秒鐘的時間...
ACM貪心演算法總結
通過這一段時間對貪心演算法的練習，即通過對落單的數 主元素等的程式設計，我加深了對貪心演算法的理解，更加明白如何通過貪心找到其區域性最優解。注意 貪心演算法不是從整體上考慮問題，它所做出的選擇只是在某種意義上的區域性最優解。基本思想 通常以把總體分開的方式進行，以依次調整的方式作出相繼的貪心選擇，每...
ACM演算法之貪心演算法
acm演算法之貪心演算法 一般使用貪心演算法要滿足兩個條件 a.貪心選擇性質 可通過做區域性最優 貪心 選擇來達到全域性最優解。貪心選擇性質 這是貪心演算法與動態規劃的區別 b.最優子結構性質 問題的最優解包含了子問題的最優解。貪心演算法的基本思想 找出整體當中每個小的區域性的最優解，並且將所有的這...