演算法第四章上機實踐報告

4-1 程式儲存問題

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。程式儲存問題要求確定這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。對於給定的n個程式存放在磁帶上的長度，計算磁帶上最多可以儲存的程式數。

第一行是2 個正整數，分別表示檔案個數n和磁帶的長度l。接下來的1行中，有n個正整數，表示程式存放在磁帶上的長度。

輸出最多可以儲存的程式數。

在這裡給出一組輸入。例如：

6 50

2 3 13 8 80 20

在這裡給出相應的輸出。例如：

#include#includeusing namespace std;

int main()

sort(l,l+n);

int sum=0;

int count=0;

for (int i=0;il) break;

count++;

}cout《由小到大將程式的長度存放進磁帶，直到磁帶長度不夠為止，此時可以存放的程式個數為最大值。

**中有兩個for迴圈，時間複雜度都為o(n)，由於使用了sort函式將陣列公升序排序，而sort函式的時間複雜度為o(n*logn)，所以演算法的時間複雜度為o(n*logn)。

對於許多最優化問題，使用動態規劃法來求最優解有些殺雞用牛刀了，這時若能使用貪心演算法，便可以解決問題更加簡單、更加高效。貪心演算法的每一步都做出區域性問題的最優選擇，若區域性問題的最優解能導致全域性最優解，那麼使用貪心演算法可以簡單高效的得到問題答案。

但是貪心演算法有侷限性，它並不適用於所有問題，使用貪心演算法的問題需要滿足貪心選擇性質和最優子結構性質：即對於乙個具體問題，必須證明每一步所作的貪心選擇最終導致問題的整體最優解，且問題的最優解需要包含其子問題的最優解。

運用貪心演算法解決問題時，最重要的是如何制定最為合適的貪心策略，以確保每一步都能求解到最優解，從而才能得到整個問題的最優解。

貪心演算法不僅僅對解決演算法題目時有著巨大的幫助，在實際生活中，為獲得最大效益，人們也在不停地在使用著貪心策略，因此學好貪心演算法對學習和生活都有著巨大的幫助，因此以後要更加認真的學習貪心演算法，以豐富學識，便利生活。