找零钱这个问题很清楚,无非就是始终拿可以取的最大面值来找,最后就使得张数最小了,这个实现是在假设各种面值足够多的情况下. 首先拖出一个界面来,最下面是一个listbox控件 对应的代码:问题比较简单,有注释 using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Te

发现蓝桥杯上好多题目涉及到贪心,决定学一学. 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:不从整体最优上考虑,而是在某种意义上的局部最优解.其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. 贪心选择 贪心选择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.贪心选择是采用从顶向下.以迭代的方法做出相继选择,每做一

贪心算法是用的比较多的一种优化算法,因为它过程简洁优美,而且结果有效.有些优化问题如最大权森林(MWF)是可以用贪心问题求解的,由于最小支撑树(MST)问题与MWF是等价的,所以MST也是可以用贪心算法求解.当然,贪心算法不是万能的(对于某些问题贪心算法并不能求得最优解,如旅行商问题(TSP).最大匹配问题),但并不妨碍人们对它的喜爱. 贪心算法(greedy algorithm)伪代码: input:一组带权的元素集合E; 一组条件集合C output:找出集合A⊆E,使得A是满足C的所有E的

C语言词法分析中的贪心算法 当我们写出a---b这种语句的时候我们应该考虑C语言的编译器是如何去分析这条语句的. C语言对于解决这个问题的解决方案可以归纳为一个很简单的规则:每一个符号应该包含尽可能多的字符.也就是说,编译器将程序分解成符号的方法是:从左到右一个一个字符的读入,字符一个字符地读入,如果该字符可能组成一个符号,那么再读入下一个字符,判断已经读入的两个字符组成的字符串是否可能是一个符号的组成部分:如果可能,继续读入下一个字符,重复上述判断,直到读入的字符组成的字符串已不再可能组成一个

买东西过程中,卖家经常需要找零钱.现用代码实现找零钱的方法,要求优先使用面额大的纸币,假设卖家有足够数量的各种面额的纸币. 下面给出的算法比较简单,也符合人的直觉:把找零不断地减掉小于它的最大面额的纸币,直到找零为0为止. package test.change; public class Program { public static void main(String[]args) { splitChange(69); } //找零钱算法 public static void splitCha

试题 算法训练 找零钱 问题描述 有n个人正在饭堂排队买海北鸡饭.每份海北鸡饭要25元.奇怪的是,每个人手里只有一张钞票(每张钞票的面值为25.50.100元),而且饭堂阿姨一开始没有任何零钱.请问饭堂阿姨能否给所有人找零(假设饭堂阿姨足够聪明) 输入格式 第一行一个整数n,表示排队的人数. 接下来n个整数a[1],a[2],-,a[n].a[i]表示第i位学生手里钞票的价值(i越小,在队伍里越靠前) 输出格式 输出YES或者NO 样例输入 4 25 25 50 50 样例输出 YES 样例输入

1037 在霍格沃茨找零钱 (20 分) 如果你是哈利·波特迷,你会知道魔法世界有它自己的货币系统 —— 就如海格告诉哈利的:“十七个银西可(Sickle)兑一个加隆(Galleon),二十九个纳特(Knut)兑一个西可,很容易.”现在,给定哈利应付的价钱 P 和他实付的钱 A,你的任务是写一个程序来计算他应该被找的零钱. 输入格式: 输入在 1 行中分别给出 P 和 A,格式为 Galleon.Sickle.Knut,其间用 1 个空格分隔.这里 Galleon 是 [0, 10​7​​] 区

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: *

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化算法.下面有一些用动态规划来解决实际问题的算法: 最少硬币找零 给定一组硬币的面额,以及要找零的钱数,计算出符合找零钱数的最少硬币数量.例如,美国硬币面额有1.5.10.25这四种面额,如果要找36美分的零钱,则得出的最少硬币数应该是1个25美分.1个10美分和1个10美分共三个硬币.这个算法要解决的就是诸如此类的问题.我们来看看如何用动态规划的方式来解决. 对于每一种面额,我们都分别

1,贪心算法 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,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1

本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短

1. array_chunk 实现 http://php.net/manual/en/function.array-chunk.php <?php function my_array_chunk($a, $sz) { $b = []; if ($sz < 1) { throw new Exception("size is less than 1"); return null; } for ($i = 0, $n = count($a); $i < $n; $i++)

先贴问题: 1个n位正整数a,删去其中的k位,得到一个新的正整数b,设计一个贪心算法,对给定的a和k得到最小的b: 一.我的想法:先看例子:a=5476579228:去掉4位,则位数n=10,k=4,要求的最小数字b是n-k=6位的: 1.先找最高位的数,因为是6位数字,所以最高位不可能在后5位上取到(因为数字的相对顺序是不能改变的,假设如果取了后五位中倒数第5位的7,则所求的b就不可能是6位的了,最多也就是4位的79228)理解这点很重要!所以问题变成从第1位到第k+1(n-(n-k-1))取

Best Time to Buy and Sell Stock II Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i. Design an algorithm to find the maximum profit. You may complete as many transactions as you like (ie, buy one and sell one sha

1)区间完全覆盖问题 问题描述:给定一个长度为m的区间,再给出n条线段的起点和终点(注意这里是闭区间),求最少使用多少条线段可以将整个区间完全覆盖 样例: 区间长度8,可选的覆盖线段[2,6],[1,4],[3,6],[3,7],[6,8],[2,4],[3,5] 解题过程: 1将每一个区间按照左端点递增顺序排列,拍完序后为[1,4],[2,4],[2,6],[3,5],[3,6],[3,7],[6,8] 2设置一个变量表示已经覆盖到的区域.再剩下的线段中找出所有左端点小于等于当前已经覆盖到的区

剑指Offer--贪心算法 一.基本概念 所谓贪心算法是指,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,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短路经问题,最小生成树问题等.在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪

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

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.打开F盘,先找两个文件,一个是压缩文件(2.rar),另一个是一张图片(1.jpg),将其放到F盘目录下,当然,其他盘也可以. 1.jpg图片如下: 2.rar文件里面的内容如下: 2.打开cmd,输入命令 C:\Users\lenovo>F: F:\>copy /b .jpg+.rar 凯鲁嘎吉.jpg 3.再次查看F盘,发现多了一个文件(凯鲁嘎吉.jpg) 4.它表面上看去是1.jpg,但请你将“

对于一个字符串,对字符串进行分割,分割后的每个子字符串都为回文串,求解所有可行的方案 这个问题可以使用贪心算法与动态规划来求解 步骤如下: (1)先得出所有的单个字符的回文串,单个字符必定是回文串, 若substr = string[i:j+1]且为回文串,则记为p[i][j] = True (2)若p[i][j]=True且str[i-1]=str[j+1], 则p[i-1][j+1]也为回文串 思考:给定一些1元,2元,5元的纸币,问至少需要多少张,才能达到总价值为N 题目:给定一个长度为N