贪心算法求解最优服务次序问题
贪心算法流程图
贪心算法流程图贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法,以期望能够获得全局最优解。
在实际应用中,贪心算法通常用来解决最优化问题,比如最小生成树、哈夫曼编码等。
贪心算法的流程图可以帮助我们更直观地理解其工作原理和实现过程。
首先,我们来看一下贪心算法的流程图。
在图中,首先我们需要确定问题的解空间,然后根据问题的特点选择合适的贪心策略。
接着,我们需要确定每一步的最优选择,并且不断更新当前状态,直到达到最优解或者无法继续优化为止。
在实际应用中,贪心算法的流程图可以根据具体问题的特点进行调整和优化。
下面我们以一个简单的例子来说明贪心算法的流程图。
假设现在有一组活动,每个活动都有一个开始时间和结束时间,我们希望安排尽可能多的活动,使得它们之间不会相互冲突。
这个问题可以用贪心算法来解决。
首先,我们需要对活动按照结束时间进行排序,然后从第一个活动开始,依次检查每个活动的开始时间是否晚于上一个活动的结束时间。
如果是,则将该活动加入最优解集合中,并更新当前状态。
如果不是,则将该活动舍弃。
通过这样的贪心策略,我们可以得到安排最多活动的最优解。
整个流程可以用一个简单的流程图来表示,从而更直观地理解贪心算法的工作原理。
贪心算法的流程图不仅可以帮助我们理解算法的实现过程,还可以指导我们在实际应用中进行调整和优化。
通过对问题解空间的划分和贪心策略的选择,我们可以更快地找到最优解,提高算法的效率和性能。
总之,贪心算法的流程图是我们理解和应用贪心算法的重要工具,它可以帮助我们更直观地理解算法的工作原理,指导我们进行问题求解和算法优化。
希望通过本文的介绍,读者能对贪心算法有一个更深入的理解,并在实际应用中取得更好的效果。
第4章贪心算法习题(免费阅读)
算法实现题4-5 程序存储问题
数据输入:
第一行是2 个正整数,分别表示文件个数n和磁带的长 度L。接下来的1 行中,有n个正整数,表示程序存放在磁 带上的长度。
结果输出: 最多可以存储的程序数。
输入示例
6 50
2 3 13 8 80 20 输出示例
5
i 012345
x 2 3 13 8 80 20 7
3
算法实现题4-5 程序存储问题
问题描述: 设有n 个程序{1,2,…, n }要存放在长度为L的磁带上。
程序i存放在磁带上的长度是 li,1 ≤ i ≤ n。 程序存储问题要求确定这n 个程序在磁带上的一个
存储方案,使得能够在磁带上存储尽可能多的程序。 编程任务:
对于给定的n个程序存放在磁带上的长度,编程计 算磁带上最多可以存储的程序数。
532.00
10
算法实现题4-6 最优服务次序问题
double greedy( vector<int> x) {
int i,n=x.size(); sort(x.begin(),x.end()); for(i=1;i<n;++i)
x[i] += x[i-1]; double t=0; for(i=0;i<n;++i) t+=x[i]; t /= n;
算法实现题4-5 程序存储问题
int greedy( vector<int> x, int m){
int i=0, sum=0, n=x.size();
sort(x.begin(),x.end());
while(i
if(sum <= m) i++;
采用贪心算法解决多处最优服务次序问题(DOC)
采用贪心算法解决多处最优服务次序问题编写者:张丽丽评阅人:蓝桥网站题目编号:无多处最优服务次序问题贪心算法问题描述: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ti, 1≦i ≦n 。
共有s处可以提供此服务。
应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n 个顾客等待服务时间的总和除以n。
输入:ns输出:最小平均等待时间样例输入10256 12 1 99 1000 234 33 55 99 812样例输出336问题分析:该问题比最优服务次序(只有一个服务站)更具普遍性,需要考虑多个服务站的整体最优服务次序。
问题要使顾客的平均等待时间最短,容易想到要对顾客和服务站分别采用不同的贪心策略:一方面,对于顾客,需要服务时间短的优先进行服务;另一方面,对于服务站,处理当前服务任务结束时间早的优先分配新的顾客(即哪个服务站先忙完了先服务)。
通过这两种贪心策略,即可保证顾客的等待时间尽量短,得到最优服务次序,即整体的最优解。
对于第一个贪心策略,我们对顾客的服务次序进行预处理,按照服务时间升序排列;对于第二个贪心策略,我们定义函数,得到当前结束时间最早的服务站。
算法实现:申请2个数组:st[]是服务数组,st[j]为第j个队列(服务站)上的某一个顾客的等待时间;su[]是求和数组,su[j]值为第j个队列(服务站)上所有顾客的等待时间;求解该问题的C++程序:示例C++语言程序://贪心算法解决多处最优服务次序问题的程序#include <vector>#include<algorithm>using namespace std;using std::vector;double greedy(vector<int>x,int s){vector<int>st(s+1,0); //实例构造了一个包含s+1个值为0的元素的V ector对象stvector<int>su(s+1,0);int n=x.size();sort(x.begin(),x.end());int i=0,j=0;while(i<n){st[j]+=x[i];su[j]+=st[j];i++;j++;if(j==s)j=0;}double t=0;for(i=0;i<s;i++) t+=su[i]; t/=n; return t; }int main(){int n;//等待服务的顾客人数int s;//服务点的个数int i;int a;int t;//平均服务时间vector<int>x;cout<<"please input the num of the customer:"<<endl; cin>>n;cout<<"please input the num of the server:"<<endl; cin>>s;cout<<"please input the need service time of each customer:"<<endl;for(i=1;i<=n;i++){cout<<"No."<<i<<endl;cin>>a;x.push_back(a);}t=greedy(x, s);cout<<"the least average waiting time is:"<<t<<endl;return 0;}(在蓝桥网站上因个人能力原因没有找到与该算法类似的练习题目和历届习题,无法提交程序代码进行评测。
排队问题的三种方法
排队问题的三种方法
排队问题的三种方法如下:
1. 经典方法:经典方法是解决排队问题的一种方法。
这种方法基于队列的基本概念,将排队系统中的元素看作队列中的元素,并考虑一些基本的操作,如插入、删除和移动元素。
经典方法通常包括以下步骤:
- 确定元素数目和优先级。
- 创建一个初始队列,并确定队列长度。
- 确定哪些元素需要移动到新的位置。
- 确定哪些元素需要删除。
- 执行操作,并将结果更新队列。
2. 动态规划方法:动态规划方法是解决排队问题的一种重要方法。
这种方法将问题划分为若干个子问题,并使用状态转移方程来解决问题。
状态转移方程通常包括以下步骤:
- 确定当前队列中元素数目和优先级。
- 根据优先级和元素数目,确定新状态。
- 在新状态中,根据优先级和元素数目,确定新队列的长度和元素数目。
- 根据新状态,解决问题。
3. 贪心算法:贪心算法是解决排队问题的一种重要方法。
这种方法假设元素具有一些基本性质,例如都具有一定的优先级和数目,并根据这些性质来解决问题。
贪心算法通常包括以下步骤:
- 确定当前队列中元素数目和优先级。
- 根据优先级和元素数目,确定新元素的可能性。
- 确定最可能的新元素,并插入到队列中。
- 如果新元素插入后,队列长度发生变化,重新考虑最可能的新元素。
最优服务次序问题算法
最优服务次序问题算法介绍最优服务次序问题算法是一种用于解决任务调度问题的算法。
在某些情况下,我们需要将多个任务按照特定的顺序进行执行,以达到最优的效果。
这个算法能够帮助我们确定任务的最佳执行顺序,以最大程度地提高效率。
问题定义在最优服务次序问题中,我们有一系列的任务需要按照某种次序进行服务。
每个任务都有一个执行时间和一个服务时长。
我们的目标是通过合理的任务调度,最小化总体的等待时间和执行时间。
解决方案为了解决最优服务次序问题,我们可以使用一种贪心算法,称为最短作业优先(SJF)算法。
这种算法基于每个任务的服务时长来进行调度,选择服务时长最短的任务优先执行。
SJF算法的基本原理SJF算法根据任务的服务时长确定任务的执行顺序。
具体来说,它将任务分为两种类型:已到达任务和未到达任务。
已到达任务是指已经到达系统但还没有开始执行的任务,而未到达任务是指还没有到达系统的任务。
在SJF算法中,我们首先将所有任务按照服务时长的大小进行排序,然后按照排序后的顺序依次执行任务。
当一个任务的执行完成后,我们会从未到达任务中选择下一个服务时长最短的任务继续执行,直到所有任务都执行完毕。
SJF算法的实现步骤使用SJF算法解决最优服务次序问题的步骤如下:1.将所有任务按照服务时长的大小进行排序。
2.选择服务时长最短的任务作为当前要执行的任务。
3.将该任务从未到达任务中移除,并将其加入已到达任务中。
4.计算当前任务的等待时间,并更新总体的等待时间。
5.如果还有未到达任务,返回步骤2;否则,表示所有任务都已执行完毕。
SJF算法的优点和缺点SJF算法的优点是能够实现较高的执行效率,因为它优先执行服务时长较短的任务,减少了等待时间。
而其缺点是可能存在饥饿问题,即长任务可能一直无法执行,使得等待时间变得较长。
为了解决饥饿问题,我们可以采用两种方法:一种是增加任务的优先级,将优先级较高的任务放在队列的前面;另一种是使用抢占式调度策略,即当一个任务的服务时长较短的任务到达时,可以中断当前正在执行的任务,立即执行服务时长较短的任务。
贪心算法的基本原理
贪心算法的基本原理贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常用的算法思想,它在求解最优化问题时通常能够得到较好的近似解。
贪心算法的基本原理是:每一步都选择当前状态下的最优解,从而希望最终能够得到全局最优解。
在实际应用中,贪心算法常常用于解决一些最优化问题,如最小生成树、最短路径、任务调度等。
一、贪心算法的特点贪心算法具有以下特点:1. 简单:贪心算法通常比较简单,易于实现和理解。
2. 高效:贪心算法的时间复杂度通常较低,能够在较短的时间内得到结果。
3. 局部最优:每一步都选择当前状态下的最优解,但不能保证最终能够得到全局最优解。
4. 适用范围:贪心算法适用于一些特定类型的问题,如无后效性、最优子结构等。
二、贪心算法的基本原理贪心算法的基本原理可以概括为以下几个步骤:1. 初始状态:确定问题的初始状态,定义问题的输入和输出。
2. 状态转移:根据当前状态,选择局部最优解,并更新状态。
3. 筛选解:判断当前状态下是否满足问题的约束条件,若满足则保留该解,否则舍弃。
4. 终止条件:重复以上步骤,直至满足终止条件,得到最终解。
三、贪心算法的应用举例1. 找零钱:假设有 25、10、5、1 四种面额的硬币,需要找零 41 元,如何使得找零的硬币数量最少?贪心算法可以先选择面额最大的硬币,然后逐步选择面额较小的硬币,直至找零完毕。
2. 区间调度:给定一组区间,如何选择最多的互不重叠的区间?贪心算法可以先按照区间的结束时间排序,然后依次选择结束时间最早的区间,直至所有区间都被覆盖。
3. 最小生成树:在一个连通的带权无向图中,如何选择边使得生成树的权值最小?贪心算法可以按照边的权值从小到大排序,然后依次选择权值最小且不构成环的边,直至所有顶点都被连接。
四、贪心算法的优缺点1. 优点:贪心算法简单高效,适用于一些特定类型的问题,能够在较短的时间内得到近似最优解。
2. 缺点:贪心算法不能保证一定能够得到全局最优解,可能会出现局部最优解不是全局最优解的情况。
贪心算法在优化问题中的运用
贪心算法在优化问题中的运用贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常用的算法思想,它在解决一些优化问题时具有很高的效率和实用性。
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前状态下最优的解决方案,以期望最终能够得到全局最优解。
在实际应用中,贪心算法常常被用来解决一些最优化问题,如最短路径问题、背包问题、任务调度等。
本文将介绍贪心算法在优化问题中的运用,并通过具体案例来说明其应用场景和解决方法。
一、贪心算法的基本原理贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优解决方案的算法思想。
它与动态规划不同,贪心算法并不会保存之前的计算结果,而是根据当前状态做出最优选择。
贪心算法的优势在于简单、高效,适用于一些特定类型的问题。
贪心算法的基本原理可以总结为以下几点:1. 每一步都选择当前状态下的最优解决方案;2. 不考虑未来的结果,只关注当前状态的最优选择;3. 最终期望通过每一步的最优选择达到全局最优解。
二、贪心算法在优化问题中的应用1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题,贪心算法可以用来解决一些简单的最短路径问题。
例如,在无权图中,从起点到终点的最短路径可以通过贪心算法来求解,每次选择距离最近的节点作为下一步的目标节点,直到到达终点为止。
2. 背包问题背包问题是一个经典的优化问题,贪心算法可以用来解决一些特定类型的背包问题。
例如,在分数背包问题中,每种物品可以取任意比例,贪心算法可以按照单位价值最高的顺序选择物品放入背包,直到背包装满为止。
3. 任务调度问题任务调度问题是一个常见的优化问题,贪心算法可以用来解决一些简单的任务调度问题。
例如,在单处理器任务调度中,每个任务有一个开始时间和结束时间,贪心算法可以按照结束时间的先后顺序对任务进行调度,以最大化处理器的利用率。
三、案例分析:活动选择问题活动选择问题是一个经典的优化问题,通过贪心算法可以高效地解决。
问题描述如下:假设有n个活动,每个活动都有一个开始时间和结束时间,活动之间不能交叉进行,问如何安排活动才能使参加的活动数量最多。
列举用贪心算法求解的经典问题
列举用贪心算法求解的经典问题贪心算法是一种简单而高效的问题求解方法,通常用于求解最优化问题。
它通过每一步选择当前状态下的最优解,最终得到全局最优解。
贪心算法的核心思想是:每一步都做出一个局部最优的选择,并认为这个选择一定可以达到全局最优。
以下是一些经典问题,可以用贪心算法求解:1. 零钱兑换问题(Coin Change Problem):给定一些不同面额的硬币和一个目标金额,找到最少的硬币数量,使得硬币总额等于目标金额。
贪心算法可以按照硬币的面额从大到小进行选择,每次选择尽量大面额的硬币。
2. 区间调度问题(Interval Scheduling Problem):给定一些区间,找到最多的不相交区间。
贪心算法可以按照区间的结束时间进行排序,每次选择结束时间最早的区间,确保选择的区间不重叠。
3. 分糖果问题(Candy Problem):给定一个数组表示每个孩子的评分,要求给这些孩子分糖果,满足以下要求:每个孩子至少分到一个糖果,评分高的孩子要比相邻孩子分到的糖果多。
贪心算法可以从左到右进行两次遍历,分别处理评分递增和评分递减的情况。
4. 跳跃游戏问题(Jump Game Problem):给定一个非负整数数组,表示每个位置的最大跳跃长度,判断是否能从第一个位置跳到最后一个位置。
贪心算法可以记录当前能够到达的最远位置,并且更新为更远的位置。
5. 任务调度器问题(Task Scheduler Problem):给定一串任务,每个任务需要一定的冷却时间,要求以最短的时间完成所有任务。
贪心算法可以按照出现次数进行排序,优先执行出现次数最多的任务,并在冷却时间内执行其他任务。
6. 区间覆盖问题(Interval Covering Problem):给定一些区间,找到最少的区间数,使得它们的并集覆盖了所有输入区间。
贪心算法可以根据区间的起始位置进行排序,每次选择最早结束的区间,并将它添加到最终结果中。
以上仅是一些经典问题的例子,实际上还有很多问题可以用贪心算法来求解。
贪心算法求解最优解问题
贪心算法求解最优解问题贪心算法是计算机科学领域中常用的一种算法。
它常常被用来求解最优解问题,如背包问题、最小生成树问题、最短路径问题等。
贪心算法解决最优解问题的基本思路是,每一步都选取当前状态下最优的解决方案,直到达到全局最优解。
在这篇文章中,我们将为大家深入探讨贪心算法求解最优解问题的基本思路、算法复杂度和应用场景等方面的知识。
基本思路贪心算法是一种基于贪心策略的算法。
其核心思想是,每一步都采用当前最优策略,以期最终达到全局最优解。
在贪心算法中,每个子问题的最优解一般都是由上一个子问题的最优解推导出来的。
因此,关键在于如何找到最优解。
具体而言,贪心算法一般由三部分组成,分别为:状态、选择和判断。
首先,需要明确当前问题的状态,即问题的规模和限制条件。
然后,在当前的限制条件下,我们需要从可能的方案中选择出最优的方案,并把这个选择作为解的一部分。
最后,需要判断选择是否符合问题的限制条件,是否达到全局最优解。
算法复杂度在进行算法分析时,我们需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。
对于贪心算法而言,其时间复杂度一般是 O(nlogn) 或 O(n) 级别的,其中 n 表示问题的规模。
这种效率在实际应用中表现出了很高的稳定性和效率。
应用场景贪心算法通常应用于需要求解最优解问题的场景中。
例如:- 贪心算法可以用来求解背包问题。
在背包问题中,我们需要在限定的空间内选取最有价值的物品装入背包中以努力获得最大的收益。
在贪心策略下,我们只需要按单位重量价值从大到小的顺序进行选择,就可以得到最优解;- 贪心算法也可以用来求解最小生成树问题。
这个问题是指,在给定一个图的时候,我们需要选出一棵生成树,使得生成树上的所有边权之和最小。
在此问题中,我们可以将图上的边权按大小排序,然后顺序选择边直至生成树。
这样,我们可以得到与全局最优解很接近的解;- 贪心算法还可以用来求解最短路径问题。
在最短路径问题中,我们需要找到从一个节点到另一个节点的最短路径。
贪心算法论文终稿
目录第1章引言 (IV)1.1研究背景 (IV)1.2研究内容 (IV)1.3研究目标 (IV)1.4研究意义 (IV)1.5 本文组织 (V)第2章贪心算法的基本知识概述 (VI)2.1 贪心算法定义 (VI)2.2 贪心算法的基本思路及实现过程 (VI)2.2.1 贪心的基本思想 (VI)2.2.2 贪心算法的实现过程 (VI)2.3贪心算法的核心 (VI)2.4贪心算法的基本要素 (VII)2.4.1贪心选择性质 (VII)2.4.2最优子结构性质 (VII)2.4.3贪心算法的特点 (VIII)2.5 贪心算法的理论基础 (VIII)2.6 贪心算法存在的问题 (IX)第3章经典问题解决及其优缺点 (X)3.1 哈夫曼编码 (X)3.1.1 问题描述 (X)3.1.2 编码原理 (X)3.1.3 贪心算法策略 (X)3.1.4 最优子结构性质 (XI)3.1.5 计算复杂性 (XII)3.2单源最短路径问题(Dijkstra算法) (XII)3.2.1 问题描述 (XII)3.2.2 编码原理 (XII)3.2.3 贪心算法策略 (XII)3.2.4 计算复杂性 (XIV)3.3最小生成树问题(Prim算法、Kruskal算法) (XIV)3.3.1 Kruskal算法 (XIV)3.3.2 Prim算法 (XV)第4章多处最优服务次序问题 (XVII)4.1 问题的提出 (XVII)4.2 贪心选择策略 (XVII)4.3 问题的贪心选择性质 (XVII)4.4 问题的最优子结构性质 (XVII)4.5 算法结果分析 (XVIII)第5章删数问题 (XIX)5.1 问题的提出 (XIX)5.2 贪心算法策略 (XIX)5.3 问题的贪心选择性质 (XIX)5.4 问题的最优子结构性质 (XIX)5.5 编码 (XX)第6章汽车加油问题 (XXI)6.1 问题的提出 (XXI)6.2 编码分析 (XXI)6.3 贪心算法策略 (XXI)6.4 贪心算法正确性证明 (XXII)6.5 贪心算法时间复杂度分析 (XXII)第7章最优合并问题 (XXIII)7.1 问题的提出 (XXIII)7.2 原理分析 (XXIII)7.3 算法时间复杂度分析 (XXIII)第8章会场安排问题 (XXIV)8.1 问题的提出 (XXIV)8.2 编码分析 (XXIV)8.3 贪心算法 (XXIV)8.4 最优解证明 (XXV)8.5 算法时间复杂度分析 (XXV)第9章贪心算法的C++实现 (XXVI)9.1 C++语言概述 (XXVI)9.2 具体实现步骤 (XXVII)9.2.1 哈夫曼算法的实现 (XXVII)9.2.2 单源最短路径问题 (XXIX)9.2.3 删数问题 (XXX)9.2.4 会场安排问题 (XXX)9.3程序编码与程序调试 (XXXI)第10章总结与展望 (XXXIII)10.1 总结 (XXXIII)10.2 展望 (XXXIII)参考文献 (XXXIV)附录 (XXXV)致谢 ............................................................... XLIII贪心算法设计及其实际应用研究摘要: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。
贪心算法通过每次选择局部最优解来达到全局最优
贪心算法通过每次选择局部最优解来达到全局最优贪心算法是一种常用的解决优化问题的算法。
它通过每次选择局部最优解来达到全局最优的目标。
在本文中,我们将介绍贪心算法的原理、应用场景以及优缺点。
一、原理贪心算法的基本原理非常简单:每一步都选择当前状态下的局部最优解,最终得到的结果就是全局最优解。
贪心算法不考虑过去的选择对未来的影响,只关注眼前的最佳选择。
二、应用场景贪心算法在各个领域都有广泛的应用,下面我们将以几个常见的实际问题来说明。
1. 图的最小生成树问题在一个连通无向图中,找到一个包含所有节点且权值最小的无回路子图,这个问题称为最小生成树问题。
贪心算法可以通过每次选择权值最小的边来逐步构建最小生成树。
2. 分糖果问题有一组孩子和一组糖果,每个孩子有一个需求因子和每个糖果有一个大小。
当糖果的大小不小于孩子的需求因子时,孩子可以获得该糖果。
目标是尽可能多地满足孩子的需求,贪心算法可以通过给每个孩子分配满足其需求因子的最小糖果来达到最优解。
3. 区间调度问题给定一个任务列表,每个任务有一个开始时间和结束时间。
目标是安排任务的执行顺序,使得尽可能多的任务能够被完成。
贪心算法可以通过选择结束时间最早的任务来实现最优解。
以上只是一些贪心算法的应用场景,实际上贪心算法可以用于解决各种优化问题。
三、优缺点1. 优点①简单:贪心算法的思路相对简单,容易理解和实现。
②高效:由于只考虑局部最优解,贪心算法的时间复杂度较低,通常能够在较短的时间内得到一个接近最优解的结果。
③可用于近似求解:由于贪心算法不保证得到全局最优解,但可以用于求解近似最优解的问题。
2. 缺点①不保证全局最优解:贪心算法只考虑眼前的最优选择,无法回溯和修正过去的选择,因此不能保证得到全局最优解。
②局部最优解无法转移:在某些情况下,局部最优解并不一定能够转移到全局最优解,导致贪心算法得到的结果偏离最优解。
③对问题的要求较高:由于贪心算法需要找到适合的局部最优解,因此问题必须具备一定的特殊性,而一些问题无法使用贪心算法解决。
《算法设计与分析》课程实验报告 (贪心算法(一))
《算法设计与分析》课程实验报告实验序号:07实验项目名称:实验8 贪心算法(一)一、实验题目1.删数问题问题描述:键盘输入一个高精度的正整数N(不超过250 位),去掉其中任意k个数字后剩下的数字按原左右次序将组成一个新的非负整数。
编程对给定的N 和k,寻找一种方案使得剩下的数字组成的新数最小。
若输出前有0则舍去2.区间覆盖问题问题描述:设x1,x2,...xn是实轴上的n个点。
用固定长度为k的闭区间覆盖n个点,至少需要多少个这样的固定长度的闭区间?请你设计一个有效的算法解决此问题。
3.会场安排问题问题描述:假设要在足够多的会场里安排一批活动,并希望使用尽可能少的会场。
设计一个有效的贪心算法进行安排。
(这个问题实际上是著名的图着色问题。
若将每一个活动作为图的一个顶点,不相容活动间用边相连。
使相邻顶点着有不同颜色的最小着色数,相应于要找的最小会场数。
)4.导弹拦截问题问题描述:某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。
但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。
某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。
由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。
给定导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是≤50000的正整数),计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
二、实验目的(1)通过实现算法,进一步体会具体问题中的贪心选择性质,从而加强对贪心算法找最优解步骤的理解。
(2)掌握通过迭代求最优的程序实现技巧。
(3)体会将具体问题的原始数据预处理后(特别是以某种次序排序后),常能用贪心求最优解的解决问题方法。
三、实验要求(1)写出题1的最优子结构性质、贪心选择性质及相应的子问题。
(2)给出题1的贪心选择性质的证明。
(3)(选做题):写出你的算法的贪心选择性质及相应的子问题,并描述算法思想。
29.1算法设计与分析课程期末试卷-a卷(自测 ) (2)(1)
华南农业大学期末考试试卷(A卷)2008学年第一学期考试科目:算法分析与设计考试类型:(闭卷)考试时间:120 分钟学号姓名年级专业一、选择题(20分,每题2分)1.下述表达不正确的是。
A.n2/2 + 2n的渐进表达式上界函数是O(2n)B.n2/2 + 2n的渐进表达式下界函数是Ω(2n)C.logn3的渐进表达式上界函数是O(logn)D.logn3的渐进表达式下界函数是Ω(n3)2.当输入规模为n时,算法增长率最大的是。
A.5n B.20log2n C.2n2 D.3nlog3n3.T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是。
A.T(n)= T(n – 1)+1,T(1)=1 B.T(n)= 2n2C.T(n)= T(n/2)+1,T(1)=1 D.T(n)= 3nlog2n4.在棋盘覆盖问题中,对于2k×2k的特殊棋盘(有一个特殊方块),所需的L型骨牌的个数是。
A.(4k– 1)/3 B.2k /3 C.4k D.2k5.在寻找n个元素中第k小元素问题中,若使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面答案解释最合理。
A.随机选择一个元素作为划分基准B.取子序列的第一个元素作为划分基准C.用中位数的中位数方法寻找划分基准D.以上皆可行。
但不同方法,算法复杂度上界可能不同6.有9个村庄,其坐标位置如下表所示:现在要盖一所邮局为这9个村庄服务,请问邮局应该盖在才能使到邮局到这9个村庄的总距离和最短。
A.(4.5,0)B.(4.5,4.5)C.(5,5)D.(5,0)7.n个人拎着水桶在一个水龙头前面排队打水,水桶有大有小,水桶必须打满水,水流恒定。
如下说法不正确?A.让水桶大的人先打水,可以使得每个人排队时间之和最小B.让水桶小的人先打水,可以使得每个人排队时间之和最小C.让水桶小的人先打水,在某个确定的时间t内,可以让尽可能多的人打上水D.若要在尽可能短的时间内,n个人都打完水,按照什么顺序其实都一样8.分治法的设计思想是将一个难以直接解决的大问题分割成规模较小的子问题,分别解决子问题,最后将子问题的解组合起来形成原问题的解。
排队问题的三种方法
排队问题的三种方法排队问题是一类经典的图论问题,通常涉及到在一条流水线上安排生产任务或者服务请求,使得所有任务或者请求都能够及时完成,本文将介绍三种解决排队问题的方法。
方法一:贪心算法贪心算法是一种简单的算法思想,通过每次选择最优解来得到全局最优解。
在排队问题中,贪心算法可以通过不断尝试最坏情况来得到最优解。
具体来说,我们可以从最后一个待安排的任务开始,依次将当前任务和已经安排的任务进行交换,直到任务队列为空。
这种方法能够保证所有的任务都能够及时完成,但是可能会出现任务队列为空的情况,也就是没有任务可以安排。
方法二:动态规划算法动态规划算法是一种通过构建状态转移方程来求解问题的方法,通常适用于问题的规模较大或者最优解不是唯一的情况。
在排队问题中,我们可以将任务队列看作是状态,任务等待时间和执行任务的时间看作是状态转移方程。
具体来说,我们可以从最后一个待安排的任务开始,依次计算出当前任务需要等待的时间和已经安排的任务需要执行的时间,然后将当前任务和已经安排的任务进行交换,直到任务队列为空。
这种方法可以得到最优解,但是需要计算大量的状态转移方程。
方法三:图论算法图论算法是一种通过构建图来分析问题的方法,通常适用于问题的规模较大或者最优解不是唯一的情况。
在排队问题中,我们可以将任务队列看作是一个图,任务之间的等待关系看作是边,然后通过最小生成树或者贪心算法来得到最优解。
具体来说,我们可以从最后一个待安排的任务开始,依次将当前任务和已经安排的任务进行交换,直到任务队列为空。
这种方法可以得到最优解,但是需要计算大量的边。
以上三种方法是解决排队问题的常见方法,贪心算法适用于没有最优解的情况,动态规划算法适用于有多个最优解的情况,图论算法适用于问题规模较大的情况。
此外,排队问题的拓展应用还有很多,例如排队论、排队系统、排队论模型等。
贪心算法求解最优服务次序问题
贪心算法求解最优服务次序问题实验名称:贪心算法实例编程求解最优服务次序问题1、实验目的:1)理解贪心算法的概念2)掌握贪心算法的基本要素3)掌握设计贪心算法的一般步骤4)针对具体问题,能应用贪心算法设计有效算法5)用C++实现算法,并且分析算法的效率2、实验设备及材料:硬件设备:PC机机器配置:双核cpu频率2.2GHz,内存2G操作系统:Windows 7开发工具:VC++6.03、实验内容:①问题描述设有n个顾客同时等待一项服务。
顾客i需要的服务时间为t i,1≤i≤n。
应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n恶搞顾客等待服务时间的总和除以n。
②编程任务对于给定的n个顾客需要的服务时间,计算最优服务次序。
③样例例如,现在有5个顾客,他们需要的服务时间分别为:56,12,5,99,33。
那么,按照所需服务时间从小到大排序为:5,12,33,56,99。
排序后的顾客等待服务完成的时间为:5,17,50,106,205;和为:383;平均等待时间为:76.6。
4、实验方法步骤及注意事项:①实验步骤a、分析问题,确定最优的贪心选择;b、针对贪心选择过程进行算法设计;c、举例验证算法的正确性;d、上机调试算法。
②解题思路1)求解最优服务次序问题的贪心策略为:先为所需服务时间最短的顾客服务。
2)使用贪心算法求解最优服务次序问题的算法,用C++语言描述。
①.最优值:(贪心算法)text(int n,int x[],int s[])//s[]为保存每个顾客等待时间的数组{int i;int sum=0;for(i=0;i<n;i++)< p="">{if(i>0){s[i]=x[i]+s[i-1];sum+=s[i];}else {s[i]=x[i];sum+=s[i];}}return sum/n;}②.最优解:(快速排序)void QuickSort(int e[], int first, int end){int i=first,j=end,key=e[first];while(i<j)< p="">{while(i=key)j--;e[i]=e[j];while(i<="key)</p"> i++;e[j]=e[i];}e[i]=key;if(first<i-1)< p=""> QuickSort(e,first,i-1); if(end>i+1) QuickSort(e,i+1,end); } 实验数据:根据对上述贪心算法数据的分析,解决此问题还可以用其他方法。
贪心算法在最优化问题中的应用研究
贪心算法在最优化问题中的应用研究第一章:引言贪心算法是在最优化问题中被广泛应用的一种算法。
在计算机科学领域中,贪心算法是一种启发式算法,通过在每个步骤中选择最优解决方案来达到整体最优解决方案。
贪心算法的特点是该算法快速简单且易于理解。
在不同的最优化问题中,贪心算法具有不同的应用方法和实现方式。
本文将介绍贪心算法的基本原理和应用方法,并从实际问题出发,分析贪心算法在最优化问题中的应用实例。
第二章:贪心算法基本原理贪心算法是一种求解最优解的启发式算法。
贪心算法在每个步骤中选择当前状态下的最优解,使得整体解决方案达到最优化。
贪心算法与动态规划、分支界限等算法相比较,贪心算法具有简单快速的特点。
贪心算法的过程如下:1、定义最优解。
2、根据问题定义选择一个最优解策略。
3、根据最优策略,在当前状态下选择最优的解。
4、对于已选择的最优解,在下一个状态下重复步骤3,直到达到最优解。
贪心算法的正确性需要证明,即要证明每一步选择的最优解可以达到整体最优解。
第三章:贪心算法应用方法针对不同的最优化问题,贪心算法具有不同的应用方法。
本节将从两个方面来介绍贪心算法应用的两种方法。
1、构造法贪心算法通过构造法实现。
通常情况下,构造法通过从剩余选项中选择当前状态下的最优解。
举例说明,对于背包问题,贪心算法以价值单位最高为准则优先选取物品装入背包中。
在霍夫曼编码问题中,贪心算法选择以最小的频率为基准选择编码,这样可以使总编码长度最小。
2、优化法贪心算法通过优化法实现。
通常情况下,优化法通过贪心算法的思路对问题进行重构。
这样,在选择最优状态时,将避免一些不必要的无效状态。
举例说明,对于旅行推销员问题,贪心算法可以通过选择离当前节点距离最近的邻居节点,避免重复和无效的状态。
第四章:应用实例贪心算法在不同的实际问题中得到了充分的应用。
在本章中,将通过两个实际问题来展示贪心算法的具体应用。
1、硬币找零贪心算法在硬币找零问题中得到了应用。
最优服务次序问题算法
最优服务次序问题算法最优服务次序问题是指在服务人员数量有限的情况下,如何安排服务的顺序,以达到最佳的效果。
这是一个在日常生活中经常遇到的问题,比如医院的门诊排队、超市里支付结账、快递员的配送路线等等。
一个合理的服务次序安排不仅可以提高服务效率,还可以提升用户的满意度和体验。
解决最优服务次序问题的算法有很多种,下面将介绍其中两种常用的方法。
1.贪心算法贪心算法是一种简单而又常用的解决最优服务次序问题的方法。
它的核心思想是在每一步都选择当前最优的方案,而不去考虑全局的最优解。
在服务次序问题中,贪心算法可以通过以下步骤进行:-首先,根据服务对象的需求,确定每个服务的优先级。
优先级可以根据人的基本需求、服务的重要程度等方面来确定。
-然后,根据优先级从高到低的顺序,依次选择服务对象进行服务。
每次选择时,都选择当前排队最少或等待时间最短的服务人员进行服务。
-最后,服务结束后,更新每个服务人员的排队队列和等待时间,并进入下一轮选择。
2.动态规划算法动态规划算法是一种比较复杂但能得到全局最优解的方法。
它的核心思想是通过存储中间计算结果,避免重复计算,从而节省时间和空间复杂度。
在服务次序问题中,动态规划算法可以通过以下步骤进行:-首先,定义一个状态转移方程,用来描述从一个状态(当前服务的次序和人员分配情况)转移到另一个状态时的最优解。
可以利用动态规划的递推关系,将问题划分为多个子问题,并找出它们之间的关联。
-然后,根据状态转移方程,使用递推或迭代的方法计算每个状态的最优解。
通过建立一个适当的状态空间来存储中间计算结果,避免重复计算。
-最后,根据计算结果得出最优的服务次序和人员分配方案。
以上介绍的两种算法仅是最优服务次序问题的其中两种解决方法,实际应用中还可以结合其他技术和策略来解决不同的问题。
无论采用哪种算法,都需要根据实际情况和需求来进行调整和优化,以求得最佳的服务效果。
综上所述,最优服务次序问题是一个在日常生活中常见的问题,解决它可以提高服务效率和用户满意度。
用贪心算法求解最优服务次序问题
f
double ave=O.0;
’
ShellSort(a); .
for(10ng i=O;i<n;i“) .{
i ave+=1.0‘(n-i)。a[i】; ) ave/翎;
return ave;
) void outputData(double out) (∥输出结果
ofstream fout;
fout.open(。output.txt。); fout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(2)
2.4算法实现
)
根据以上证明,最优服务次序问题可以用最短服务时间
)
优先的贪心选择可以达到最优解。故只需对所有服务先按服
gap=gap/2;
务时问从/J',至lJ大进行排序,然后按照排序结果依次进行服务
)
即可。平均等待时间即为TA/n。具体程序实现如下: ≠j}include<fstream.h>
) /。。‘。‘’‘’’’‘’‘’’’’’‘’’‘’’’‘’’’’’’‘’’‘‘‘。‘’1‘’’’’’
T(n)---t(1)+t(2)十t(3)+……t(n); 那么总等待时间,即最优值为: TA=n。t(1)+(rrl)‘t(2)十…+(n+l—i)‘t(i)+…2’t(n-1)+t (n) 由于平均等待时问是n个顾客等待时间的总和除以n,故 本题实际上就是求使顾客等待时间的总和最小的服务次序。
万方数据
while(gap>O)(
(n))是服务次序问题子问题T’的最优解。
for(i=gap;i<n;i++){
证明:假设A’不是子问题T’的最优解,其子问题的 最优解为B’,则有
‘j:i-gap; .
while(J,司)<
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实验名称:贪心算法实例编程
求解最优服务次序问题
1、实验目的:
1)理解贪心算法的概念
2)掌握贪心算法的基本要素
3)掌握设计贪心算法的一般步骤
4)针对具体问题,能应用贪心算法设计有效算法
5)用C++实现算法,并且分析算法的效率
2、实验设备及材料:
硬件设备:PC机
机器配置:双核cpu频率2.2GHz,内存2G
操作系统:Windows 7
开发工具:VC++6.0
3、实验内容:
①问题描述
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t i,1≤i≤n。
应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n恶搞顾客等待服务时间的总和除以n。
②编程任务
对于给定的n个顾客需要的服务时间,计算最优服务次序。
③样例
例如,现在有5个顾客,他们需要的服务时间分别为:56,12,5,99,33。
那么,按照所需服务时间从小到大排序为:5,12,33,56,99。
排序后的顾客等待服务完成的时间为:5,17,50,106,205;和为:383;平均等待时间为:76.6。
4、实验方法步骤及注意事项:
①实验步骤
a、分析问题,确定最优的贪心选择;
b、针对贪心选择过程进行算法设计;
c、举例验证算法的正确性;
d、上机调试算法。
②解题思路
1)求解最优服务次序问题的贪心策略为:先为所需服务时间最短的顾客服务。
2)使用贪心算法求解最优服务次序问题的算法,用C++语言描述。
①.最优值:(贪心算法)
text(int n,int x[],int s[])//s[]为保存每个顾客等待时间的数组
{
int i;
int sum=0;
for(i=0;i<n;i++)
{if(i>0){
s[i]=x[i]+s[i-1];
sum+=s[i];}
else {
s[i]=x[i];
sum+=s[i];
}
}
return sum/n;
}
②.最优解:(快速排序)
void QuickSort(int e[], int first, int end)
{
int i=first,j=end,key=e[first];
while(i<j)
{
while(i<j && e[j]>=key)
j--;
e[i]=e[j];
while(i<j && e[i]<=key)
i++;
e[j]=e[i];
}
e[i]=key;
if(first<i-1)
QuickSort(e,first,i-1);
if(end>i+1)
QuickSort(e,i+1,end); }
实验数据:
根据对上述贪心算法数据的分析,解决此问题还可以用其他方法。
{
int i,sum=0;//总等待时间
for(i=0;i<n;i++)
sum+=x[i]*(n-i);
return sum/n;
}
源程序:(以下采用文件输入,如需手动输入请将fin改为cin。
并去掉主函数中cout的注释) #include<iostream.h>
#include<fstream.h>
text(int n,int x[],int s[])
{
int i;
int sum=0;
for(i=0;i<n;i++)
{
if(i>0)
{
s[i]=x[i]+s[i-1];
sum+=s[i];
}
else {
s[i]=x[i];
sum+=s[i];
}
}
return sum/n;
}
text2(int n,int x[])
{
int i,sum=0;
for(i=0;i<n;i++)
sum+=x[i]*(n-i);
return sum/n;
}
void QuickSort(int e[], int first, int end)
{
int i=first,j=end,key=e[first];
while(i<j)
{
while(i<j && e[j]>=key)
j--;
e[i]=e[j];
while(i<j && e[i]<=key)
i++;
e[j]=e[i];
}
e[i]=key;
if(first<i-1)
QuickSort(e,first,i-1);
if(end>i+1)
QuickSort(e,i+1,end);
}
/*void sort(int n,int x[])//冒泡排序
{
int i,j,c;
for(j=0;j<n;j++)
{
for(i=0;i<(n-1);i++)
{
if(x[i]>x[i+1])
{
c=x[i];
x[i]=x[i+1];
x[i+1]=c;}
}
}
cout<<"等待时间从小到大排序:";
for(i=0;i<n;i++)
cout<<x[i]<<' ';
}*/
void main()
{
ifstream fin("D:\\c++\\wait1.in");
int x[1000];
int s[1000]={0};
int n;
//cout<<"请输入顾客的个数:";
fin>>n;
//cout<<"请输入顾客的等待时间:";
for(int i=0;i<n;i++)
fin>>x[i];
QuickSort(x,0,n-1);//快速排序
cout<<"等待时间从小到大排序:";
for(i=0;i<n;i++)
cout<<x[i]<<' ';
//sort(n,x);//冒泡排序
cout<<'\n'<<"最小平均等待时间为:"<<text(n,x)<<endl;//算法1
//cout<<'\n'<<"最小平均等待时间为:"<<text2(n,x)<<endl;//算法2 }。