C语言的贪心算法
C语言的贪心算法
贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而
希望能够获得全局最优解的算法策略。C语言中实现贪心算法相对简单，
下面将详细介绍贪心算法的基本思想、应用场景以及一些常见问题。
一、贪心算法的基本思想
贪心算法的基本思想是每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，
也就是局部最优解。它的核心思想是：当面临一个问题时，选择当前最优
解作为解决方案，并希望通过这种局部最优解的选择，最终能够获得全局
最优解。
贪心算法的基本过程如下：
1.建立数学模型来描述问题。
2.将问题分解为若干子问题。
3.选取当前最优解作为局部最优解，并保存，计算得出最优解。
4.利用局部最优解重新构建问题，然后继续迭代进行求解。
5.终止条件：达到最优解，或者不能再分解为子问题，或者满足特定
条件。
二、贪心算法的应用场景
贪心算法在很多问题的解决中都具有广泛的应用，但它并不是万能的，只适用于满足贪心选择性质的问题。常见的应用场景包括：
1. 最小生成树：如Prim算法和Kruskal算法。
2. 最短路径问题：如Dijkstra算法。
3.活动安排问题：如区间调度问题。
4.霍夫曼编码：用于数据压缩。
5.背包问题：如0-1背包问题和部分分数背包问题。
6.跳跃游戏：在一定规则下，从起点跳到终点，每一步跳跃的最大距离为当前位置上的数值，并判断是否能跳到终点。
三、贪心算法的示例问题
1.区间调度问题
假设有n个区间，每个区间都有一个开始时间和结束时间，现在需要选出不重叠的区间个数最多的子集。贪心选择策略是：优先选择结束时间早的区间，然后从剩余区间中再次选择结束时间早的区间。可以按照以下步骤实现：
a.对区间按照结束时间进行升序排序。
b.选择第一个区间，结束时间最早。
c.从剩余区间中选择结束时间与前一个区间开始时间不重叠的区间。
d.重复步骤c，直到无法再选出满足条件的区间为止。
2.霍夫曼编码问题
给定一个字母集合和其对应的概率，现需要将字母集合进行编码，使得总编码长度最短。贪心选择策略是：优先选择概率较大的字母进行长编码，以最小化总编码长度。可以按照以下步骤实现：
a.对字母集合按照概率进行排序。
b.选择概率最小的两个字母进行编码。
c.将这两个字母编码后的结果较长的左移一位，加上较短的编码。
d.重复步骤b、c，直到所有字母均已编码。
以上仅是贪心算法的两个示例问题，实际上贪心算法的应用非常广泛。然而，也需要注意的是贪心算法并不总是能产生最优解，因为由局部最优
解得到全局最优解不一定是可行的。所以，在应用贪心算法时，需要仔细
分析问题的特点，确定是否适用贪心算法，并且在实现过程中进行测试和
优化。
C语言的贪心算法
C语言的贪心算法 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而 希望能够获得全局最优解的算法策略。C语言中实现贪心算法相对简单， 下面将详细介绍贪心算法的基本思想、应用场景以及一些常见问题。 一、贪心算法的基本思想 贪心算法的基本思想是每一步选择中都采取当前状态下最优的选择， 也就是局部最优解。它的核心思想是：当面临一个问题时，选择当前最优 解作为解决方案，并希望通过这种局部最优解的选择，最终能够获得全局 最优解。 贪心算法的基本过程如下： 1.建立数学模型来描述问题。 2.将问题分解为若干子问题。 3.选取当前最优解作为局部最优解，并保存，计算得出最优解。 4.利用局部最优解重新构建问题，然后继续迭代进行求解。 5.终止条件：达到最优解，或者不能再分解为子问题，或者满足特定 条件。 二、贪心算法的应用场景 贪心算法在很多问题的解决中都具有广泛的应用，但它并不是万能的，只适用于满足贪心选择性质的问题。常见的应用场景包括： 1. 最小生成树：如Prim算法和Kruskal算法。
2. 最短路径问题：如Dijkstra算法。 3.活动安排问题：如区间调度问题。 4.霍夫曼编码：用于数据压缩。 5.背包问题：如0-1背包问题和部分分数背包问题。 6.跳跃游戏：在一定规则下，从起点跳到终点，每一步跳跃的最大距离为当前位置上的数值，并判断是否能跳到终点。 三、贪心算法的示例问题 1.区间调度问题 假设有n个区间，每个区间都有一个开始时间和结束时间，现在需要选出不重叠的区间个数最多的子集。贪心选择策略是：优先选择结束时间早的区间，然后从剩余区间中再次选择结束时间早的区间。可以按照以下步骤实现： a.对区间按照结束时间进行升序排序。 b.选择第一个区间，结束时间最早。 c.从剩余区间中选择结束时间与前一个区间开始时间不重叠的区间。 d.重复步骤c，直到无法再选出满足条件的区间为止。 2.霍夫曼编码问题 给定一个字母集合和其对应的概率，现需要将字母集合进行编码，使得总编码长度最短。贪心选择策略是：优先选择概率较大的字母进行长编码，以最小化总编码长度。可以按照以下步骤实现：
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C语言程序设计中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关于问题与问题求解，下列说法正确的是（）。 答案: 人类进行问题求解的一般思维过程可分为问题分析、提出假设和检验假设。 2.关于贪心算法（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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似 解），下列叙述中正确的是（）。 答案: 选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。 3.将多个有序序列合并成一个有序序列，属于（）。 答案: 归并排序 4.关于数学模型（Mathematical Model）和数学建模（Mathematical Modeling），下列说法正确的是（）。
答案: 数学模型是对实际问题的数学抽象，是用数学符号、数学式子等对实际问题本质属性的抽象而又简洁的刻画。 5.在“八皇后问题”的问题求解中，采用“试探－失败返回－再试探”的问题求解 方法，该方法属于（）。 八皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。 答案: 回溯法 6.关于算法（Algorithm），下列叙述正确的是（）。 答案: 算法可以用自然语言、流程图或伪代码描述，各有其优点。
7.关于抽象（Abstraction），下列说法正确的是（）。 答案: 抽象是从众多的事物中抽取出共同的、本质性的特征，而舍弃其非本质的特征。 8.关于哥尼斯堡七桥问题，下列叙述不正确的是（）。 哥尼斯堡七桥问题:哥尼斯堡是位于普累格河上的一座城市，它包含两个岛屿及连接它们的七座桥。如图所示: 我们要解决的问题是可否存在一种方案可以走过所有的桥然后回到起点。 答案:
EDF模拟实现-C语言-贪心算法
工程包含多个.c文件。建个工程就可以了。 代码在下面： //EDF.h #include #define n 5 struct Pr ogram{ char name; int r un; int end; }A[5]; void Input(); void EDF(); /*************************************************/ //m ain.c /*EDF算法实现-C语言，结构体 作者：猪来投胎 时间：2012-7-9 */ #include "EDF.h" void Input(); int m ain() { Input(); EDF(); return 0; }
/*************************************************/ //input.c /************* 输入 *************/ #include"EDF.h" void Input() { // pr ogr am A[n]; char s; int i; fo r(i=0;i
课程设计--贪心算法
课程设计--贪心算法
数据结构课程设计 贪心算法
专业软件工程班级B软件121 学号1210701132 学生姓名
目录 1设计题目 (1) 2设计分析 (1) 3设计实现 (4) 4测试方法 (7) 4.1测试目的 (7) 4.2 测试输入 (7) 4.3 正确输出 (7) 4.4 实际输出 (8) 5分析与探讨 (8) 5.1 测试结果分析 (8) 5.2 探讨与改进 (8) 6设计小结 (8)
1 设计题目 有n项任务，要求按顺序执行，并设定第i项任务需要t[i]单位时间。如果任务完成的顺序为1，2，…，n，那么第i项任务完成的时间为c[i]=t[1]+…+t[i]，平均完成时间（Average Completion Time，ACT）即为（c[1]+…+c[n]）/n。本题要求找到最小的任务平均时间。 输入要求： 输入数据中包含几个测试案例。每一个案例的第一行给出一个不大于2000000的整数n，接着下面一行开始列出n个非负整数t（t<=1000000000），每个数之间用空格相互隔开，以一个负数来结束输入。 输出要求： 对每一个测试案例，打印它的最小平均完成时间，并精确到0.01。每个案例对应的输出结果都占一行。若输入某一个案例中任务数目n=0，则对应输出一个空行。 输入例子： 4 4 2 8 1 -1 表示有四个任务，各自完成需要的时间单位分别是4，2，8，1，第三行输入-1表示结束。 输出例子： 要求程序运行后的输出结果为：6.50。 2 设计分析 算法是为了求解一个问题需要遵循的，被青春地指定的简单指令的集合。任何程序基本上都是要用特点的算法来实现的。算法性能的好坏，直接决定了所实现程序性能的优劣。贪心算法通过一系列的选择来的得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前的状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。希望通过每次所做的贪心选择导致最终结果问题的一个最优解。这种启发式的策略并不总能奏效，然而在许多情况下能达到预期的目的。 这个题目属于贪心算法应用中的任务调度问题。要得到所有任务的平均完成时间，只需要将各个任务完成时间从小到大排序，任务实际完成需要的时间等于它等待的时间与自身执行需要的时间之和。这样给出的调度是按照最短作业优先进行来安排的。 明确了可以用最短作业优先的思想后，就可以正式来设计题目的实现了。首先，输
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C语言的六种常用算法 C语言是一种广泛使用的编程语言，它不仅支持基本的算术运算，还 提供了一些常用的高级算法来解决各种问题。下面将介绍C语言中的六种 常用算法。 1.排序算法： 排序算法用于按特定的顺序重新排列一组数据。常见的排序算法包括 冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。这些算法的时间 复杂度和空间复杂度各不相同，可以根据不同的需求选择合适的排序算法。 2.算法： 算法用于在一组数据中查找特定的元素。常见的算法包括线性、二分 和哈希。线性从列表的一端开始逐个比对，直到找到目标元素或完整个列表。二分是一种高效的算法，它将目标元素与列表的中间元素进行比较， 然后根据比较结果将范围缩小一半，重复此过程，直到找到目标元素。 3.图算法： 图算法用于解决与图相关的问题，如最短路径问题、最小生成树问题 和网络流问题。常见的图算法包括广度优先（BFS）和深度优先（DFS）， 它们用于遍历图的节点。Dijkstra算法用于求解最短路径问题，Prim算 法用于求解最小生成树问题。 4.动态规划算法： 动态规划算法用于解决最优化问题，将原始问题分解为子问题，并记 录子问题的解，以避免重复计算。常见的动态规划算法包括0/1背包问题、
最长公共子序列问题和矩阵链乘法问题。这些问题都可以通过建立递推关 系和使用动态规划表格求解。 5.贪心算法： 贪心算法每次取最优解，然后将剩余的子问题交给下一次迭代。它通 常适用于解决一些具有最优子结构的问题。常见的贪心算法包括霍夫曼编码、最小生成树问题和拟阵问题。 6.分治算法： 分治算法将问题分解为若干个规模较小且相互独立的子问题，然后分 别解决子问题，最后合并子问题的结果得到原始问题的解。常见的分治算 法包括快速排序、归并排序和大整数乘法。这些算法利用递归的思想，将 问题逐层分解，直到问题规模足够小，可以直接解决。 以上是C语言中的六种常用算法。每种算法都有其适用的场景和特点，根据实际需求选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。在学习C语言时，了解这些算法能够帮助我们更好地理解和应用编程知识。
c语言贪心算法
c语言贪心算法 一、引言 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前情况下的最佳（或最优）选择的算法，它希望通过做出局部最优选择来获得全局最优解。在C语言中，贪心算法是一种常用的优化方法，可以应用于各种问题领域，如资源分配、背包问题、图着色等。 二、基本概念 贪心算法的基本思想是，在每一步选择中，总是做出在当前看来最好的选择，期望最终能得到最优解。贪心算法并不保证得到最优解，但在很多情况下能得到满意的结果。在C语言中，可以使用结构体、数组等数据结构来实现贪心算法。 三、应用示例 以下是一个简单的贪心算法示例，用于解决公交线路规划问题。假设有n个公交站点，我们希望通过贪心算法来规划一条公交线路，使得线路长度最短。 ```c #include
for(i=1;i 矩形切割c语言 矩形切割是一项基础的计算机图形学问题，它涉及到对矩形的切割、分割、拼接等操作。在计算机图形学、计算机辅助设计、计算机视觉等领域，矩形切割是一个非常重要的问题，因此，本文将介绍矩形切割的相关算法及其在C语言中的实现。 一、矩形切割的基本概念 矩形切割是指将一个矩形分割成若干个小矩形的过程，通常用于图形布局、图形排版、图形打印等领域。在矩形切割中，一个矩形可以被分割成若干个子矩形，每个子矩形的宽度和高度都是整数，并且每个子矩形之间没有重叠部分。 在矩形切割中，通常需要考虑以下几个问题： 1. 如何确定矩形的大小？ 2. 如何确定子矩形的大小和位置？ 3. 如何避免子矩形之间的重叠？ 4. 如何使得切割后的矩形面积最小？ 二、矩形切割的算法 在矩形切割中，有多种算法可以实现。下面我们介绍其中几种常用的算法。 1. 贪心算法 贪心算法是一种常用的矩形切割算法。在贪心算法中，我们首先将矩形按照宽度从大到小排序，然后从大到小依次取出矩形，将其放置在当前行中，如果当前行无法容纳该矩形，则将其放置在新的一行 中。这样不断重复，直到所有矩形都被放置。 贪心算法的优点是简单易实现，但是其缺点是不能保证切割后的矩形面积最小。 2. 动态规划算法 动态规划算法是一种比较高效的矩形切割算法。在动态规划算法中，我们首先将矩形按照宽度从小到大排序，然后针对每个矩形，计算出在它前面放置的所有矩形的最小高度，然后将该矩形放置在所有可能的位置中，选择使得切割后的矩形面积最小的位置。 动态规划算法的优点是可以保证切割后的矩形面积最小，但是其缺点是实现比较复杂。 三、矩形切割的C语言实现 下面我们以贪心算法为例，介绍矩形切割在C语言中的实现。 1. 定义矩形结构体 首先我们需要定义一个矩形结构体，包含矩形的宽度和高度。 ```c typedef struct { int width; int height; } Rectangle; ``` 2. 定义矩形切割函数 接下来我们定义一个矩形切割函数，输入为矩形数组和矩形个数， 多机调度问题的贪心算法实现（使用C语言） 标题：多机调度问题的贪心算法实现（使用C语言） 简介： 多机调度问题是一个经典的组合优化问题，旨在将一组待处理的任务分配给多台计算机，使得任务完成时间最小化。贪心算法是一种常用的解决该问题的方法，本文将介绍如何使用C语言实现贪心算法来解决多机调度问题。 引言： 随着计算机技术的不断进步，我们面临的任务越来越多，如何有效地将任务分配给多台计算机成为一个重要的问题。多机调度问题涉及到任务的分配、计算机资源的利用率以及任务完成时间的优化。本文将通过贪心算法来解决这一问题，贪心算法通过每次选择局部最优解，最终得到一个全局最优解。 1. 多机调度问题的贪心算法概述 1.1 贪心算法的基本思想 1.2 多机调度问题的贪心策略选择 1.3 贪心算法实现的步骤 2. 多机调度问题的输入与输出 2.1 输入：任务集合和计算机集合 2.2 输出：任务分配结果和任务完成时间 3. 多机调度问题的贪心算法实现 3.1 任务排序 3.2 计算机选择 3.3 任务分配 3.4 计算任务完成时间 4. 多机调度问题的贪心算法代码实现（使用C语言） 4.1 数据结构定义 4.2 输入模块 4.3 贪心算法实现函数 4.4 输出模块 5. 算法性能分析和改进 5.1 算法的时间复杂度分析 5.2 算法的空间复杂度分析 5.3 改进思路：局部搜索算法的引入 6. 总结与展望 6.1 对多机调度问题贪心算法的观点和理解 6.2 对未来算法改进的展望 结论： 本文详细介绍了如何使用C语言实现贪心算法来解决多机调度问题。贪心算法通过选择局部最优解，使得任务完成时间最小化。此外，我们还讨论了算法的性能分析和改进方向，展望了未来对算法的进一步优化。通过本文的学习，读者能够更加全面深刻地理解多机调度问题及贪心算法的应用。 参考文献： [1] 文献1 [2] 文献2 [3] 文献3 c语言最短路径 C语言是一种广泛应用于软件开发和系统编程的高级编程语言。在C语言中，最短路径是一种常见的算法问题，它在各种应用场景中都有着重要的作用。本文将介绍C语言中最短路径的概念和常见的解决方法。 最短路径问题可以描述为在一个图中找到一条路径，使得经过该路径的总权重最小。在实际应用中，最短路径问题有很多种变体，如有向图、无向图、带权图等。其中最常见的算法是Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。 Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。它的基本思想是从起始节点开始，逐步选择与当前节点距离最短的邻接节点，直到找到终点或者遍历完所有节点。Dijkstra算法使用了一个距离数组来保存每个节点到起始节点的最短距离，同时使用一个优先队列来选择下一个要访问的节点。通过不断更新距离数组和优先队列，最终可以得到起始节点到其他所有节点的最短路径。 Floyd-Warshall算法是一种用于解决全源最短路径问题的动态规划算法。它通过一个二维数组来保存任意两个节点之间的最短距离，然后通过遍历所有节点，逐步更新这个二维数组，最终得到任意两个节点之间的最短路径。Floyd-Warshall算法的时间复杂度较高，但在节点数不多的情况下仍然可以快速求解最短路径问题。 除了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，还有其他一些常见的最短路径算法，如Bellman-Ford算法、A*算法等。每种算法都有其适用的场景和特点，开发者可以根据具体的需求选择合适的算法来解决最短路径问题。 在实际应用中，最短路径算法被广泛应用于各种领域。例如，在地图导航系统中，我们可以使用最短路径算法来规划最优的行车路线；在网络通信中，最短路径算法可以用于路由选择，使数据能够快速传输；在物流配送中，最短路径算法可以帮助我们优化送货路线，节省时间和成本。 最短路径是C语言中一个重要的问题，有多种解决方法可供选择。开发者可以根据具体的应用场景和需求，选择合适的算法来解决最短路径问题。通过合理的算法设计和实现，在实际应用中可以提高效率和性能，为用户提供更好的体验。希望本文对读者理解C语言中最短路径问题有所帮助。 c语言prim算法 摘要： 1.C 语言和Prim 算法简介 2.Prim 算法的应用 3.Prim 算法的实现 4.结论 正文： 一、C 语言和Prim 算法简介 C 语言是一种广泛应用的计算机编程语言，以其高效性和灵活性著称。它被广泛应用于操作系统、嵌入式系统、游戏开发等领域。 Prim 算法是一种用于解决无向图最小生成树问题的贪心算法。它的基本思想是从一个顶点开始，不断地寻找与当前生成树距离最近的顶点，将其加入到生成树中，直到所有顶点都加入到生成树中为止。 二、Prim 算法的应用 Prim 算法在图论中有着广泛的应用，例如在网络设计、最短路径问题、数据压缩等领域。在网络设计中，可以用Prim 算法来找到一个网络的最小生成树，从而减少网络的成本。在最短路径问题中，Prim 算法可以用来找到一个图中两点之间的最短路径。在数据压缩中，Prim 算法可以用来找到一个图的最小生成树，从而将图压缩成一个更小的表示。 三、Prim 算法的实现 下面是一个简单的C 语言实现的Prim 算法： ```c #include #include for(i=0;i xx,xx )： "); c -= d[i].w; } if(i 贪心算法几个经典例子c语言 1. 零钱兑换问题 题目描述：给定一些面额不同的硬币和一个总金额，编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能够凑出总金额，返回 -1。 贪心策略：每次选择面额最大的硬币，直到凑出总金额或者无法再选择硬币为止。C语言代码： int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount){ int count = 0; for(int i = coinsSize - 1; i >= 0; i--){ while(amount >= coins[i]){ amount -= coins[i]; count++; } } return amount == 0 ? count : -1; } 2. 活动选择问题 题目描述：有 n 个活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，选择一些活动使得它们不冲突，且能够参加的活动数最多。 贪心策略：每次选择结束时间最早的活动，直到所有活动都被选择或者无法再选择为止。 C语言代码： typedef struct{ int start; int end; }Activity; int cmp(const void* a, const void* b){ return ((Activity*)a)->end - ((Activity*)b)->end; } int maxActivities(Activity* activities, int n){ qsort(activities, n, sizeof(Activity), cmp); int count = 1; int end = activities[0].end; for(int i = 1; i < n; i++){ if(activities[i].start >= end){ count++; end = activities[i].end; } } return count; } 3. 跳跃游戏 题目描述：给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。数组中的每 活动安排贪心算法c语言代码 活动安排贪心算法C语言代码 在日常生活中，我们经常需要安排各种各样的活动，如何合理地安排活动的顺序成为了一个重要的问题。而贪心算法是一种常用的解决此类问题的方法。本文将以活动安排为背景，介绍并实现一个基于贪心算法的活动安排C语言代码。 活动安排是一个经典的任务调度问题，在一个时间段内，有多个活动需要安排，每个活动都有一个开始时间和结束时间。我们的目标是选择尽可能多的互不冲突的活动，使得它们能够在规定时间内顺利进行。 在贪心算法中，我们每次选择结束时间最早的活动，并将其加入最终的安排中。接下来，我们将从剩下的活动中选择结束时间最早且与前面已安排的活动不冲突的活动，重复此过程直到所有活动都被安排完毕。 下面是基于贪心算法的活动安排C语言代码实现： ```c #include int start; int end; } Activity; // 活动安排函数 void activitySchedule(Activity activities[], int n) { // 根据结束时间对活动进行排序 for (int i = 0; i < n - 1; i++) { for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) { if (activities[j].end > activities[j + 1].end) { Activity temp = activities[j]; activities[j] = activities[j + 1]; activities[j + 1] = temp; } } } // 输出安排的活动 printf("安排的活动为：\n"); printf("开始时间\t结束时间\n"); printf("%d\t\t%d\n", activities[0].start, activities[0].end); 贪心算法哈夫曼编码c语言 哈夫曼编码的贪心算法可以分为以下几步： 1. 读入需要编码的字符及其出现频率，并按照频率从小到大排序。 2. 构建哈夫曼树。首先将所有字符看成只有一个节点的树，然后取出频率最小的两棵树，将它们合并成一棵树，这棵树的频率是两棵树的频率之和。继续取出频率最小的两棵树，重复上述过程，直到只剩下一棵树为止，这就是哈夫曼树。 3. 对哈夫曼树进行编码。从哈夫曼树的根节点开始，往左走为0，往右走为1，一直走到叶子节点，记录下这个叶子节点代表的字符的编码。这就是哈夫曼编码。 以下是用C语言实现的贪心算法实现： ```c #include } Node; // 建立一个新的节点 Node* new_node(char ch, int freq) { Node *node = (Node*)malloc(sizeof(Node)); node->ch = ch; node->freq = freq; node->left = node->right = NULL; return node; } // 在nodes数组中找寻最小的两个节点 void find_min_two_nodes(Node **nodes, int size, int *min1, int *min2) { *min1 = *min2 = -1; for (int i = 0; i < size; i++) { if (nodes[i] == NULL) continue; if (*min1 == -1 || nodes[i]->freq < nodes[*min1]->freq) { *min2 = *min1; *min1 = i; } else if (*min2 == -1 || nodes[i]->freq < nodes[*min2]->freq) { *min2 = i; } } } // 构建哈夫曼树 Node* build_huffman_tree(char *str, int *freq, int n) { Node *nodes[MAX_N]; 多机调度问题贪心算法c语言 一、引言 多机调度问题是指将一组作业分配给多台机器，使得完成所有作业的时间最短。在实际生产中，多机调度问题是一个常见的优化问题。贪心算法是解决多机调度问题的一种有效方法。本文将介绍贪心算法在C语言中的应用。 二、问题描述 假设有n个作业需要分配给m台机器进行加工处理，每个作业需要的时间不同，每台机器的处理速度也不同。现在需要设计一个算法，将这些作业分配给这些机器进行加工处理，并使得完成所有作业所需时间最短。 三、贪心算法思路 贪心算法是一种基于局部最优解来构造全局最优解的思想。对于多机调度问题，我们可以采用以下贪心策略： 1. 将所有作业按照所需时间从大到小排序； 2. 将第一个作业分配给第一台机器； 3. 对于剩余的作业，选择当前处理时间最短的那台机器进行分配； 4. 重复步骤3直到所有作业都被分配完毕。 四、C语言实现 下面是C语言实现多机调度问题贪心算法的代码： #include C语言常用算法总结 1、冒泡排序算法： 冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的序列，一次比较两个相邻的元素 如果他们的顺序错误就把他们交换过来。时间复杂度为O(n^2)。2、快速排序算法： 快速排序是一种基于分治的排序算法，通过递归的方式将数组划分为两个子数组，然后对子数组进行排序 最后将排好序的子数组合并起来。时间复杂度为O(nlogn)。 3、插入排序算法： 插入排序是一种简单直观的排序算法，通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描 找到相应位置并插入。时间复杂度为O(n^2)。 4、选择排序算法： 选择排序是一种简单的排序算法，每次循环选择未排序部分的最小元素，并放置在已排序部分的末尾。 时间复杂度为O(n^2)。 5、归并排序算法： 归并排序是一种稳定的排序算法，基于分治思想，将数组递归地分为两个子数组，将子数组排序后再进行合并 最终得到有序的数组。时间复杂度为O(nlogn)。 6、堆排序算法： 堆排序是一种基于完全二叉堆的排序算法，通过构建最大堆或最小堆，然后依次将堆顶元素与末尾元素交换 再调整堆，得到有序的数组。时间复杂度为O(nlogn)。 7、二分查找算法： 二分查找是一种在有序数组中查找目标元素的算法，每次将待查找范 围缩小一半，直到找到目标元素或范围为空。 时间复杂度为O(logn)。 8、KMP算法： KMP算法是一种字符串匹配算法，通过利用模式字符串的自重复性， 避免不必要的比较 提高匹配效率。时间复杂度为O(m+n)，其中m为文本串长度，n为模 式串长度。 9、动态规划算法： 动态规划是一种通过将问题分解为子问题，并通过组合子问题的解来 求解原问题的方法。 动态规划算法通常使用内存空间来存储中间结果，从而避免重复计算。时间复杂度取决于问题规模。 10、贪心算法： C语言中的贪心算法实现 贪心算法（Greedy Algorithm）是一种解决问题的算法策略，它通过每一步做出局部最优的选择来达到全局最优的解。在C语言中，我们可以通过一些常见的贪心算法来解决一些优化问题。本文将介绍C 语言中常用的贪心算法及其实现。 1. 分配问题中的贪心算法 在资源分配问题中，贪心算法可以用来寻找局部最优的资源分配方案。假设有n个任务需要分配到m个资源上，每个任务有不同的优先级和时长。一种贪心策略是首先按照优先级排序，然后按顺序将任务分配给资源，直到所有资源都被分配完或者没有任务可供分配。 示例代码： ```c #include } Task; void allocate_tasks(Task tasks[], int num_tasks, int resources[], int num_resources) { // 按照优先级排序 for (int i = 0; i < num_tasks - 1; i++) { for (int j = 0; j < num_tasks - i - 1; j++) { if (tasks[j].priority < tasks[j + 1].priority) { Task temp = tasks[j]; tasks[j] = tasks[j + 1]; tasks[j + 1] = temp; } } } // 分配任务给资源 for (int i = 0; i < num_tasks; i++) { for (int j = 0; j < num_resources; j++) { if (resources[j] >= tasks[i].duration) { resources[j] -= tasks[i].duration; tasks[i].assigned_resource = j; 数据结构课程设计报告贪心算法：任务调度问题 专业计算机科学与技术（软件工程） 学生姓名陈亮 班级BM计算机091 学号********** 指导教师吴素芹 起止日期2011.1.10-2011.1.14 *********** 目录 1简介 (1) 2算法说明 (2) 3测试结果 (2) 4分析与探讨 (8) 5小结 (11) 参考文献 (11) 附录 (12) 附录1 源程序清单 (12) 贪心算法 1 简介 贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义的最好选择，即贪心选择。希望通过每次所做的贪心选择导致最终结果是问题的一个最优解。这种启发式的策略并不总奏效，然而许多情况下确能达到预期的目的。 下面来看一个找硬币的例子。假设有四种面值的硬币：一分、两分、五分和一角。现在要找给某顾客四角八分钱。这时，一般都会拿出四个一角、一个五分、一个两分和一个一分的硬币递给顾客。这种找硬币的方法与其他的方法相比，它所给出的硬币个数是最少的。在这里，就是下意思的使用了贪心算法（即尽可能地先考虑大币值的硬币）。贪心算法并不是从整体最优加以考虑，它所做出的选择只是局部最优选择。一些问题中，使用贪心算法得到的最后结果并不是整体的最优解，这时算法得到的是一次最优解（Suboptimal Solution）。在上述的问题中，使用贪心算法得到的结果恰好就是问题整体的最优解。 对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法来解此问题，以及能否得到问题的一个最优解呢？这个问题很难给予肯定的回答。但是，许多可以用贪心算法求解的问题中一般具有两个重要的性质：贪心选择性质和最优子结构性质。 所谓贪心选择性质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。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所做的贪心选择最终将会得到问题的一个整体最优解。首先考察问题的一个整体最优解，并证明可修改这个最优解，使其以贪心选择开始。而且做了贪心选择后，原问题化简为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步做贪心选择，最终可得到问题的一个整体最优解。其中，证明贪心选择后的问题简化为规模更小的类似子问题的关键在于利用该问题的最优结构性质。 得注意的是，贪心算法并不是完全不可以使用，贪心策略一旦经过证明成立后，它就是一种高效的算法。 贪心算法还是很常见的算法之一，这是由于它简单易行，构造贪心策略不是很困难。 可惜的是，它需要证明后才能真正运用到题目的算当一个问题的最优解包含着它的子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质，这个性质是该问题可用贪心算法求解的一个关键特征法中。 一般来说，贪心算法的证明围绕着：整个问题的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。 1 第四章作业 部分参考答案 1． 设有n 个顾客同时等待一项服务。顾客i 需要的服务时间为n i t i ≤≤1,。应该如何安排n 个顾客的服务次序才能使总的等待时间达到最小？总的等待时间是各顾客等待服务的时间的总和。试给出你的做法的理由（证明）。 策略： 对 1i t i n ≤≤进行排序，,21n i i i t t t ≤≤≤Λ然后按照递增顺序依次服务12,,...,n i i i 即可。 解析：设得到服务的顾客的顺序为12,,...,n j j j ，则总等待时间为 ,2)2()1(1221--+++-+-=n n j j j j t t t n t n T Λ则在总等待时间T 中1j t 的权重最大，jn t 的权重最小。故让所需时间少的顾客先得到服务可以减少总等待时间。 证明：设,21n i i i t t t ≤≤≤Λ，下证明当按照不减顺序依次服务时，为最优策略。 记按照n i i i Λ21次序服务时，等待时间为T ，下证明任意互换两者的次序，T 都不减。即假设互换j i ,)(j i <两位顾客的次序，互换后等待总时间为T ~ ，则有.~ T T ≥ 由于 ,2)2()1(1221--+++-+-=n n i i i i t t t n t n T Λ ,2)()()2()1(1221--+++-++-++-+-=n n j i i i i i i i t t t j n t i n t n t n T ΛΛΛ ,2)()()2()1(~ 1221--+++-++-++-+-=n n i j i i i i i i t t t j n t i n t n t n T ΛΛΛ 则有 .0))((~ ≥--=-i j i i t t i j T T 同理可证其它次序，都可以由n i i i Λ21经过有限次两两调换顺序后得到，而每次交换，总时间不减，从而n i i i Λ21为最优策略。矩形切割c语言
多机调度问题的贪心算法实现(使用C语言)
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