贪心算法设计与应用
算法分析与设计实验报告 实验5：贪心算法的应用
sort(d,d+n,cmp);//按纵坐标升序排列 last=d[0].r;//记录当前线段被覆盖的最大坐标值
for(int i=1;i<n;i++) { if(d[i].l<=last && d[i].r>=last)//线段 d[i]的右坐标在 last 之后， 左坐标在 Last 之前的情况，即产生了覆盖。此时还要更新 last 坐标
} cout<<n.substr(0,l-s+x)<<endl;//只打印剩下的左边 l-(s-x)个数字 } return 0; } 2. #include<iostream> #include<cstdio> #include <algorithm> using namespace std; struct point {
课程实验报告
课程名称 算法分析与设计 班级 计算 161 实验日期
姓名
何严鸿
学号 20160701 实验成绩 9
实验名称
实验 5：贪心算法的应用
实
1．理解贪心算法的概念；
验
目
2．掌握贪心算法的基本思想。
的
及
要
求
实
操作系统：Windows
验
环
IDE：Visual C++
境
（1）删数问题
2018/5/06
{
length=d[i].r-d[i-1].l; last=d[i].r; } else if (d[i].r<=last) //线段 d[i]的右坐标在 last 之内，不产生覆盖 continue; else if (d[i].l>=last) //线段 d[i]的左坐标在 Last 之后，此时 last 之后的部分不会对之前的部分产生影响，更新 last 坐标。length 的值加上之 前的部分 { last=d[i-1].r; length=length+d[i].r-d[i].l; } } cout<<last<<endl; return 0; }
贪心算法 实验报告
贪心算法实验报告贪心算法实验报告引言：贪心算法是一种常用的算法设计策略，它通常用于求解最优化问题。
贪心算法的核心思想是在每一步选择中都选择当前最优的解，从而希望最终能够得到全局最优解。
本实验旨在通过实际案例的研究，探索贪心算法的应用和效果。
一、贪心算法的基本原理贪心算法的基本原理是每一步都选择当前最优解，而不考虑整体的最优解。
这种贪婪的选择策略通常是基于局部最优性的假设，即当前的选择对于后续步骤的选择没有影响。
贪心算法的优点是简单高效，但也存在一定的局限性。
二、实验案例：零钱兑换问题在本实验中，我们以零钱兑换问题为例，来说明贪心算法的应用。
问题描述：假设有不同面值的硬币，如1元、5元、10元、50元和100元，现在需要支付给客户x元，如何用最少的硬币数完成支付？解决思路：贪心算法可以通过每次选择当前面值最大的硬币来求解。
具体步骤如下：1. 初始化一个空的硬币集合，用于存放选出的硬币。
2. 从面值最大的硬币开始，如果当前硬币的面值小于等于待支付金额，则将该硬币放入集合中，并将待支付金额减去该硬币的面值。
3. 重复步骤2，直到待支付金额为0。
实验过程：以支付金额为36元为例，我们可以通过贪心算法求解最少硬币数。
首先，面值最大的硬币为100元，但36元不足以支付100元硬币，因此我们选择50元硬币。
此时，剩余待支付金额为36-50=-14元。
接下来，面值最大的硬币为50元，但待支付金额为负数，因此我们选择下一个面值最大的硬币，即10元硬币。
此时，剩余待支付金额为-14-10=-24元。
继续选择10元硬币，剩余待支付金额为-24-10=-34元。
再次选择10元硬币，剩余待支付金额为-34-10=-44元。
最后，选择5元硬币，剩余待支付金额为-44-5=-49元。
由于待支付金额已经为负数，我们无法继续选择硬币。
此时，集合中的硬币数为1个50元和3个10元，总共4个硬币。
实验结果：通过贪心算法，我们得到了36元支付所需的最少硬币数为4个。
贪心算法实验报告心得
贪心算法实验报告心得前言贪心算法是一种常见且重要的算法设计思想，通过每一步都选择当下最优的解决方案，以期望最终得到全局最优解。
在学习与实践贪心算法的过程中，我有了许多心得与体会。
什么是贪心算法？贪心算法是一种求解问题的算法思想，它的特点是每一步都选择当前最优的解决方案，而不考虑该选择对以后步骤的影响。
贪心算法通常适用于可以将问题分解为若干个子问题，并且通过每次选择当前最优解来得到整体最优解的情况。
贪心算法的基本步骤贪心算法的基本步骤可以总结为以下几个方面：1.确定问题的解空间，并找到问题的最优解。
贪心算法通常通过穷举法或者利用问题的特殊性质来确定解空间。
2.制定贪心策略。
贪心算法的核心是确定每一步选择的贪心策略，即选择当前最优解。
3.确定贪心策略的正确性。
贪心算法的一个关键问题是如何证明贪心策略的正确性。
可以通过数学证明、反证法或者举反例等方式来进行证明。
4.实现贪心算法。
将贪心策略转化为实际可执行的算法步骤，编写代码来求解问题。
贪心算法实验结果分析在本次实验中，我使用贪心算法解决了一个经典问题：找零钱问题（Change-Making Problem）。
给定一定面额的硬币和需找的金额，我们的目标是使用最少的硬币来完成找零钱。
贪心算法的思路是每次选择面额最大的硬币进行找零。
实验设计1.实验输入：我设计了多组输入来测试贪心算法的性能。
每组输入包括一个需找的金额和一个硬币集合。
2.实验输出：对于每组输入，贪心算法输出一个最优的硬币找零方案，以及使用的硬币数量。
3.实验评价：我使用了实际需找金额与贪心算法计算得到的找零金额的差值来评估算法的准确性，并统计了算法的时间复杂度。
实验结果从多组实验结果中可以观察到，贪心算法在大部分情况下给出了正确的找零金额，并且算法的时间复杂度较低。
结果分析贪心算法在找零钱问题中的应用是合理的。
每次选择面额最大的硬币进行找零，可以快速接近最优解，并且相对其他算法具有较低的时间复杂度。
贪心算法程序设计
贪心算法程序设计贪心算法程序设计1. 什么是贪心算法贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的算法思想，它在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，从而希望最终达到全局最优解。
贪心算法的核心思想是局部最优解能导致全局最优解。
2. 贪心算法的基本步骤贪心算法的基本步骤如下：1. 定义问题的优化目标。
2. 将问题分解成子问题。
3. 选择当前最优的子问题解，将子问题的解合并成原问题的解。
4. 检查是否达到了问题的优化目标，如果没有达到，则回到第二步，继续寻找下一个最优子问题解。
5. 在所有子问题解合并成原问题解后，得到问题的最优解。
3. 贪心算法的应用场景贪心算法的应用非常广泛，几乎可以用于解决各种优化问题。
以下几个常见的应用场景：1. 零钱找零问题：给定一定面额的纸币和硬币，如何找零使得所需纸币和硬币的数量最小？2. 区间调度问题：给定一些活动的开始时间和结束时间，如何安排活动使得可以办理的活动数量最大？3. 背包问题：给定一些具有重量和价值的物品，如何选择物品使得背包的总价值最大？4. 最小树问题：给定一个带权无向图，如何找到一棵树，使得它的边权之和最小？5. 哈夫曼编码问题：给定一组字符和相应的频率，如何构造一个满足最低编码长度限制的二进制编码？4. 贪心算法的优缺点贪心算法的优点是简单、高效，可以快速得到一个近似最优解。
而且对于一些问题，贪心算法能够得到全局最优解。
贪心算法的缺点在于它不一定能够得到全局最优解，因为在每一步只考虑局部最优解，无法回溯到之前的选择。
5. 贪心算法的程序设计在使用贪心算法进行程序设计时，通常需要以下几个步骤：1. 定义问题的优化目标。
2. 将问题分解成子问题，并设计子问题的解决方案。
3. 设计贪心选择策略，选择局部最优解。
4. 设计贪心算法的递推或迭代公式。
5. 判断贪心算法是否能够得到全局最优解。
6. 编写程序实现贪心算法。
6.贪心算法是一种常见的算法思想，它在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，从而希望最终达到全局最优解。
贪心算法基本步骤
贪心算法基本步骤贪心算法是一种非常常用的算法思想，广泛应用于算法设计中。
本文将介绍贪心算法的基本步骤、实现方式、应用场景以及优缺点。
一、基本步骤贪心算法的基本步骤可概括为：定义最优解的性质->利用贪心策略获得局部最优解->将局部最优解合并成一个整体最优解。
具体来说，一般包括以下几个步骤：1. 确定问题的最优解性质：要知道问题的最优解应该具有怎样的性质或特征，这些性质可以用于判断一个解是否符合规则或结果是否符合要求。
2. 构造候选解集：根据最优解的性质，不断构造可行的候选解集合，并通过一定的方法筛选出其中的解。
3. 选择最优解：从候选解集中选择一个最优解。
4. 验证最优解：通过验证最优解是否合法（满足约束条件）以及是否为问题的最优解，来验证贪心策略的正确性。
二、实现方式贪心算法的实现方式是比较灵活的，有些问题可以通过贪心策略来解决，有些则不行。
一般而言，如果问题的最优解具有贪心选择性质（即每一步的局部最优解能导致全局最优解），则采用贪心策略是可行的。
对于一些场景，我们可以通过规律来得到贪心策略。
例如：1. 集合覆盖问题：从未被覆盖的地方中选择一个覆盖点集最大的点，并删除所有覆盖的集合；2. 分数背包问题：选择性价比最高的物品，先吸纳尽量多的物品，再考虑其他物品。
三、应用场景1. 背包问题：针对背包问题和其变种，常见的贪心策略有分数背包（与完全和01背包有区别）和完全背包问题；2. 活动安排问题：在一些课程、项目或活动间选择，使得能够安排最多活动；3. 区间选择问题：在一些区间间选择相互不重叠的区间，使得能够选出最大的区间数；4. 集合覆盖问题：在一些集合中选择最少的集合，使得能够覆盖所有元素。
四、优缺点优点：1. 算法简单：贪心算法通常比较简单，易于理解和实现；2. 运算速度快：其时间复杂度一般较低，运算速度很快；3. 可以作为其他算法的优化：贪心策略可以应用于其他算法的优化中。
缺点：1. 不一定能够得到最优解：贪心策略仅考虑当前的局部最优解，对于全局最优解可能产生影响；2. 单一性：贪心算法的结果是唯一的，难以应对变化条件的需要，一旦局部最优解不满足当前的情况，算法就会失去原先的效果；3. 实现困难：对于有些问题，贪心算法并不是很好实现，涉及到更多的问题分析和模型的构造。
多机调度问题贪心算法c语言
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 <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_JOB 1000#define MAX_MACHINE 1000int cmp(const void *a, const void *b) {return *(int *)b - *(int *)a;}int main() {int n, m, job[MAX_JOB], machine[MAX_MACHINE] = {0}; scanf("%d%d", &n, &m);for (int i = 0; i < n; i++) {scanf("%d", &job[i]);}qsort(job, n, sizeof(int), cmp);for (int i = 0; i < n; i++) {int min_time = machine[0], min_index = 0;for (int j = 1; j < m; j++) {if (machine[j] < min_time) { min_time = machine[j]; min_index = j;}}machine[min_index] += job[i]; }int max_time = machine[0];for (int i = 1; i < m; i++) {if (machine[i] > max_time) { max_time = machine[i];}}printf("%d\n", max_time);return 0;}五、代码解析1. 宏定义和头文件引入：```#define MAX_JOB 1000#define MAX_MACHINE 1000#include <stdio.h>#include <stdlib.h>```定义了最大作业数和最大机器数，并引入了标准输入输出库和标准库。
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。
4-贪心法
应用实例
活动安排问题—算法设计与分析
template<class Type> void GreedySelector(int n, Type s[], Type f[], bool A[]) { A[1] = true; int j = 1; for (int i=2;i<=n;i++) { if (s[i]>=f[j]) { A[i]=true; j=i; } else A[i]=false; } }
贪心法的正确性问题
针对具体问题不同，贪心策略的选择可能有多种 ，如何选择合适的贪心策略并证明该策略的正确 性是贪心算法设计中的一个关键问题。 一般可以通过对算法步数的归纳或通过对问题规 模的归纳来证明贪心法的正确性。
应用实例
活动安排问题
有n个活动申请使用同一个礼堂，每项活动有一个开始时间和一 个截止时间，如果任何两个活动不能同时举行，问如何选择这 些活动，从而使得被安排的活动数量达到最多？ 设S={1, 2, …, n}为活动的集合，si和fi分别为活动i的开始和截止 时间，i=1, 2, …, n。定义 活动i与j相容：si ≥ fj或sj ≥fi, i≠j 求S最大的两两相容的活动子集。 蛮力法 动态规划方法
若硬币的面值改为一角一分、五分和一分，要找给顾客的 是一角五分，情况如何？
贪心算法的基本思想
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。 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。 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。
4—贪心法 Greedy Approach
基于贪心算法的物流配送系统的设计与实现
基于贪心算法的物流配送系统的设计与实现本文将介绍基于贪心算法的物流配送系统的设计原理和实现方法，以及该系统在实际应用中的效果和优势。
一、贪心算法的原理与特点贪心算法是一种常用的算法思想，其基本原理是在每一步都做出当前情况下的最优选择，从而希望能够得到全局最优解。
贪心算法的特点是简单、高效，适用于问题具有最优子结构和贪心选择性质的情况。
在物流配送系统中，贪心算法可以通过优化配送路线来提高配送效率和降低成本。
具体来说，可以通过贪心选择最近的货物配送点，以最短路径和最小成本完成配送任务。
贪心算法还可以基于实时的配送信息和交通情况进行动态调整，从而实现实时优化配送路线。
1. 数据采集与处理：需要采集和处理配送任务的相关数据，包括货物的起始和目的地信息、配送点之间的距离和成本、以及实时的交通情况等。
这些数据将作为输入，用于后续的配送路线优化。
2. 贪心选择最优配送点：在获取了配送任务的相关数据之后，可以利用贪心算法来选择最优的配送点。
具体来说，可以通过计算每个配送点到当前货物的距禓和成本，然后选择距离和成本最小的配送点作为下一个配送目标。
这样一步步地进行贪心选择，直到完成所有货物的配送。
4. 系统实现与优化：需要基于具体的业务需求和技术条件来实现和优化物流配送系统。
可以利用现有的地图和导航API来实现货物配送的路线规划和导航功能，同时可以引入智能算法和机器学习技术来进一步优化配送路线和提高配送效率。
三、基于贪心算法的物流配送系统的优势与效果1. 高效性：贪心算法具有较高的计算效率和优化效果，可以快速地选择最优的配送点和优化配送路线，从而提高配送效率和降低成本。
2. 灵活性：贪心算法可以通过实时的配送信息和交通情况进行动态调整，具有较强的适应性和灵活性，可以应对不同的配送场景和环境变化。
3. 实用性：基于贪心算法的物流配送系统可以实现实时的配送路线规划和导航功能，提供更加便捷和高效的物流配送服务，满足用户的实际需求。
贪心算法 思政案例
贪心算法思政案例贪心算法是一种常用的解决问题的算法思想，通过每一步的局部最优选择来达到全局最优解。
它通常适用于那些可以通过局部最优选择得到全局最优解的问题。
在思政教育中，贪心算法可以应用于一些案例，通过贪心选择策略来解决问题，提高学生的思政学习效果。
以下是一些与思政教育相关的案例和参考内容，以帮助学生理解贪心算法的应用：案例一：社会责任感的培养在大学生思政教育中，社会责任感是一个重要的素养。
如何培养学生的社会责任感成为教育者关注的问题。
可以构建一个案例：一个学生义工组织查找需要帮助的社区，为每个社区评估一个“帮助指数”，指数高的社区需求多、有困难的帮助，指数低的社区需求少、相对容易帮助。
学生义工组织制定帮助计划时可以利用贪心算法，优先选择帮助指数高的社区，以更有效地发挥有限的义工资源。
参考内容：介绍贪心算法的基本思想，并解释为什么在这个案例中可以适用贪心算法。
同时，提供帮助指数的评判标准和算法设计思路，提醒学生在贪心选择中需综合考虑社区的实际情况和需求。
案例二：环保意识的提升环保意识的培养是思政教育的重要目标之一。
可以设计一个案例：一个学生组织参与清洁行动，清洁的地点有多个，每个地点的垃圾数量不同，清理的难度也不同。
学生组织在制定清理计划时可以采用贪心算法，优先选择垃圾数量多、清理难度小的地点，以达到更好的清洁效果。
参考内容：介绍贪心算法的基本思想，并解释为什么在这个案例中可以适用贪心算法。
对垃圾数量和清理难度的评判标准进行讨论，提醒学生在贪心选择中需综合考虑清洁的实际情况和效果。
案例三：公共资源的分配公共资源的分配是一个重要的社会问题，如何合理分配公共资源是一个关键的决策。
可以构建一个案例：一个学生班级需要安排课外活动，但有限的经费和场地需要合理分配。
学生班级可以利用贪心算法，优先选择经费多、场地条件好的活动方式，以保证活动的质量和效果。
参考内容：介绍贪心算法的基本思想，并解释为什么在这个案例中可以适用贪心算法。
基于贪心算法的自动排课方法研究
基于贪心算法的自动排课方法研究一、引言在当今信息化社会，自动排课系统在许多领域中发挥着重要作用。
从学校的教学安排到企业的会议组织，合理的排课安排能够提高效率，降低错误，并提升用户体验。
贪心算法作为一种简单而有效的优化方法，在自动排课问题上具有独特的优势。
本文将围绕基于贪心算法的自动排课方法展开研究。
二、贪心算法在排课中的应用贪心算法在排课问题中的应用，主要是通过选择最简单、最直接的课程安排，以获得整体最优的解决方案。
具体来说，贪心算法会按照一定的规则，将课程安排在时间片内，尽可能减少冲突，并逐步优化整个排课方案。
三、自动排课系统设计1. 需求分析：明确排课系统的需求，包括可用的时间段、教室资源、教师资源等。
2. 算法设计：根据需求，设计适合的贪心算法，以实现自动排课。
3. 实现与测试：实现算法，并进行测试，确保系统能够正确地完成排课任务。
四、实验与结果我们将通过模拟实验来验证基于贪心算法的自动排课方法的可行性。
实验结果表明，该方法能够有效减少冲突，提高排课的合理性，与传统的排课方法相比，具有更高的效率和准确性。
五、结论本文通过对基于贪心算法的自动排课方法的研究，证明了贪心算法在排课问题上的有效性。
通过合理的算法设计和实现，我们可以得到更加合理、高效的排课方案，对于实际应用具有重要意义。
然而，贪心算法在处理一些复杂问题时可能存在局限性，因此在实际应用中，还需要结合其他算法和技术，以获得更加全面和优化的排课方案。
六、未来工作未来研究可以从多个方面展开，如进一步优化贪心算法，考虑更多的约束条件，如教室容量、教师时间等；开发更加智能的排课系统，引入人工智能技术，实现更加自动化的排课；研究如何提高排课的用户体验，如提供更灵活的时间段选择、教室资源推荐等。
总之，基于贪心算法的自动排课方法研究为解决排课问题提供了一种新的思路和方法。
通过不断完善和优化算法，我们可以得到更加合理、高效的排课方案，对于实际应用具有重要意义。
贪心算法实验报告
一、实验目的通过本次实验，使学生对贪心算法的概念、基本要素、设计步骤和策略有更深入的理解，掌握贪心算法的原理和应用，并能够运用贪心算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验主要涉及以下两个问题：1. 使用贪心算法解决单起点最短路径问题；2. 使用贪心算法解决小船过河问题。
三、实验原理1. 贪心算法贪心算法（又称贪婪算法）是一种在每一步选择中都采取当前最优的选择，从而希望导致结果是全局最优的算法。
贪心算法在每一步只考虑当前的最优解，不保证最终结果是最优的，但很多情况下可以得到最优解。
2. 单起点最短路径问题单起点最短路径问题是指在一个有向无环图中，从某个顶点出发，找到到达其他所有顶点的最短路径。
3. 小船过河问题小船过河问题是指一群人需要划船过河，船只能容纳两个人，过河后需要一人将船开回，问最少需要多久让所有人过河。
四、实验步骤及说明1. 创建图结构，包括顶点数组和边信息。
2. 使用Dijkstra算法求解单起点最短路径问题，得到最短路径和前驱顶点。
3. 使用贪心算法找到两点之间的最短距离，并更新距离和前驱顶点信息。
4. 遍历所有顶点，找到未纳入已找到点集合的距离最小的顶点，并更新其距离和前驱顶点。
5. 最终输出从源顶点到达其余所有点的最短路径。
6. 使用贪心算法解决小船过河问题，按照以下步骤进行：（1）计算所有人过河所需的总时间；（2）计算每次划船往返所需时间；（3）计算剩余人数；（4）重复（2）和（3）步骤，直到所有人过河。
五、实验结果与分析1. 单起点最短路径问题实验中，我们选取了有向无环图G，其中包含6个顶点和8条边。
使用贪心算法和Dijkstra算法求解单起点最短路径问题，得到的实验结果如下：- 贪心算法求解单起点最短路径问题的时间复杂度为O(V^2)，其中V为顶点数；- Dijkstra算法求解单起点最短路径问题的时间复杂度为O(V^2)，其中V为顶点数。
2. 小船过河问题实验中，我们选取了一群人数为10的人过河，船每次只能容纳2人。
动态权重贪心算法
动态权重贪心算法动态权重贪心算法是一种常用的贪心算法的变体，它在每一步选择中考虑到当前状态的权重变化情况，以达到更好的优化目标。
在本文中，我们将介绍动态权重贪心算法的原理和应用场景，并通过实例进行说明。
一、算法原理贪心算法是一种每一步都选择局部最优解的算法。
在经典的贪心算法中，每一步的选择只考虑到当前状态的最优解，而不考虑后续步骤的影响。
动态权重贪心算法则在经典贪心算法的基础上引入了权重变化的因素。
在每一步选择最优解时，动态权重贪心算法会考虑到当前状态的权重变化情况，并在选择中进行权衡。
这样可以使算法更加灵活地适应不同的情况，并得到更好的结果。
二、应用场景动态权重贪心算法可以应用于各种优化问题中，特别适用于那些需要考虑权重变化的情况。
下面我们通过一个实际案例来说明动态权重贪心算法的应用。
假设我们有一个背包，背包的容量为C。
现在有n个物品，每个物品有两个属性：重量w和价值v。
我们的目标是在不超过背包容量的情况下，选择出一些物品使得总价值最大。
传统的贪心算法在每一步中只考虑到当前物品的最优解，即选择价值最大的物品放入背包。
但是在动态权重贪心算法中，我们还需要考虑到背包容量的变化情况。
具体来说，我们可以定义一个权重函数f(w, v, C)，表示在背包容量为C时，选择重量为w、价值为v的物品的权重。
在每一步选择中，我们选择具有最大权重的物品放入背包。
同时，我们还需要更新背包容量C，以反映已选择物品的重量。
三、实例分析假设我们有以下物品：物品1：重量3，价值5物品2：重量4，价值6物品3：重量2，价值3物品4：重量1，价值2背包容量为5。
按照传统的贪心算法，我们会选择物品2和物品3，总价值为9。
而在动态权重贪心算法中，我们需要计算每个物品的权重，并选择具有最大权重的物品放入背包。
我们计算每个物品的权重：物品1的权重为5/3=1.67物品2的权重为6/4=1.5物品3的权重为3/2=1.5物品4的权重为2/1=2按照权重从大到小的顺序，我们选择物品4放入背包，此时背包容量更新为4。
算法设计中的贪心思想
算法设计中的贪心思想贪心思想是一种常见的算法设计思想，它通常用于优化问题。
贪心思想的核心思想是在每个子问题中选择最优解，从而得到全局最优解。
在本文中，将讨论贪心思想在算法设计中的应用及优缺点。
一、贪心思想的基本原理贪心算法在解决问题时，会在每个子问题中选择当前的最优解，而不会考虑将来会产生的影响。
这种局部最优解的选择，最终会得到整体最优解。
简单的说，贪心算法就是以当前状态为最优状态。
二、贪心算法的应用1.活动选择问题活动选择问题是在一定时间内选择活动的过程，活动有开始和结束的时间，需要选择不冲突的最多的活动。
贪心算法在此问题中的应用就是优先选择结束时间最早的活动，这样才能腾出更多的时间去选择其他活动。
2.背包问题背包问题是在一定容量的背包中，选择物品使得背包中物品价值最大。
贪心算法在此问题中的应用就是优先选择单价最高的物品，这样可以最大化背包中物品的价值。
3.霍夫曼编码问题霍夫曼编码是一种将字符串进行无损压缩的方法。
贪心算法在此问题中的应用就是优先选择频率最低的字符进行编码，这样可以最大程度地减小编码的长度。
三、贪心算法的优缺点1.优点贪心算法通常是高效的，因为它只考虑了当前状态的最优解，而不需要考虑所有子问题的最优解。
在某些情况下，贪心算法可以得到最优解，例如活动选择问题、霍夫曼编码问题等。
2.缺点贪心算法的局限性在于，它不能保证在所有情况下都能得到最优解。
因为贪心算法只考虑了当前状态的最优解，而没有考虑将来的影响。
当某个子问题的最优解与整体最优解不一致时，贪心算法可能会失效。
例如背包问题中，如果贪心算法优先选择单价最高的物品，而没有考虑物品的重量，就有可能导致最终选取的物品组合无法放入背包中。
四、结论综上所述，贪心思想是一种常见的算法设计思想，它在优化问题中的应用非常广泛。
虽然贪心算法不能保证在所有情况下都能得到最优解，但在某些特定问题中，贪心算法仍然是最优解的选择。
因此，在使用贪心算法时，需要深入了解问题本身的性质，权衡利弊，以保证算法的有效性。
【精选】贪心算法的应用
贪心算法的应用课程名称：算法设计与分析院系：计算机科学与信息工程学院学生姓名：****学号：**********专业班级：********************************** 指导教师：******201312-27贪心算法的应用摘要：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。
贪心算法求问题一般具有两个重要性质：贪心选择性质和最优子结构性质。
所谓贪心选择性是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解的选择，即贪心选择达到。
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主要区别。
当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。
问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。
背包问题是一个经典的问题，我们可以采用多种算法去求解0/1背包问题，比如动态规划法、分支限界法、贪心算法、回溯法。
在这里我们采用贪心法解决这个问题。
关键词：贪心法背包问题最优化目录第1章绪论 (3)1.1 贪心算法的背景知识 (3)1.2 贪心算法的前景意义 (3)第2章贪心算法的理论知识 (4)2.1 问题的模式 (4)2.2 贪心算法的一般性描述 (4)第3章背包问题 (5)3.1 问题描述 (5)3.2 问题分析 (5)3.3算法设计 (5)3.4 测试结果与分析 (10)第4章结论 (12)参考文献 (13)附件 (13)第1章绪论1.1 贪心算法的背景知识贪心算法又叫登山法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但适用范围有限的策略。
组合优化算法及其应用
组合优化算法及其应用组合优化算法是一种针对组合问题的最优解问题的求解算法。
组合问题是指从一个固定的集合中，按照某种规则选取一些元素构成子集或排列，使得子集或排列满足某种条件。
组合优化问题的目标是在所有可能解中找到一个最优解。
组合优化算法可以应用于不同领域的问题，比如物流、机器学习、计划安排、网络设计、电路布局等。
以下将介绍四种常见的组合优化算法及其应用。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单但有效的组合优化算法。
在每一步中，贪心算法总是选择局部最优解，最终使得全局最优解。
贪心算法通常适用于满足贪心选择性质、最优子结构性质、无后效性质的优化问题。
一个经典的应用就是活动选择问题。
给定一个集合S={a1,a2, ..., an}表示一些活动，其中每个活动ai包括开始时间si和结束时间fi。
每个活动可以占用同一时间段，要求从S中选择一个最大子集，满足所选择的活动互不冲突。
可以用贪心算法按结束时间从小到大排序，然后依次选择每个结束时间最早的活动。
2. 分支定界算法分支定界算法是一种高效的组合优化算法，适用于离散问题的求最优解。
它通过对搜索树上某个节点进行分支扩展和界限计算，快速剪枝不必要的搜索分支，仅保留可能出现最优解的分支。
分支定界算法的一个经典应用是旅行商问题（TSP）。
TSP是从一个给定的起点出发，经过所有点后回到起点的最短路径问题。
可以用分支定界算法遍历所有可能的路径，进行剪枝优化，找到最优路径。
3. 动态规划算法动态规划算法是一种求解多阶段决策过程最优解的组合优化算法。
动态规划算法适用于有最优子结构和重叠子问题的优化问题。
动态规划算法基于递归的思想，但使用了状态记录和记忆化搜索的技巧来避免重复计算。
背包问题是组合优化问题的经典案例。
背包问题是指一个固定大小的背包，一些物品有各自的价值和重量，要求在不超过背包容量的前提下，选择最有价值的物品放入背包。
动态规划算法可以通过记录每个不同背包容量和不同物品下的最优解，推导出最终结果。
贪心算法设计及其实际应用研究
哈尔滨师范大学学年论文题目关于贪心算法研究学生***指导教师年级2009级专业计算机科学与技术系别计算机科学与技术学院计算机科学与信息工程学院哈尔滨师范大学年月论文提要为满足人们对大数据量信息处理的渴望，解决各种实际问题，计算机算法学得到了飞速的发展。
设计一个好的求解算法更像是一门艺术而不像是技术。
当一个问题具有最优子结构性质和贪心选择性质时，贪心算法通常会给出一个简单、直观、高效的解法。
贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。
它所作的每一个选择都是在当前状态下具有某种意义的最好选择，即贪心选择；并且每次贪心选择都能将问题化简为一个更小的与原问题具有相同形式的子问题。
尽管贪心算法对许多问题不能总是产生整体最优解，但对诸如最短路径问题、最小生成树问题，以及哈夫曼编码问题等具有最优子结构和贪心选择性质的问题却可以获得整体最优解。
而且所给出的算法一般比动态规划算法更加简单、直观和高效。
贪心算法设计及其实际应用研究***摘要：在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
从贪心算法的定义可以看出，贪心法并不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。
贪心算法所作的选择可以依赖于以往所作过的选择，但决不依赖于将来的选择，也不依赖于子问题的解，因此贪心算法与其它算法相比具有一定的速度优势。
如果一个问题可以同时用几种方法解决，贪心算法应该是最好的选择之一。
本文讲述了贪心算法的含义、基本思路及实现过程，贪心算法的核心、基本性质、特点及其存在的问题。
并通过贪心算法的特点举例列出了以往研究过的几个经典问题，对于实际应用中的问题，也希望通过贪心算法的特点来解决。
关键词：贪心算法；哈夫曼编码；最小生成树；多处最优服务次序问题；删数问题一、贪心算法的基本知识概述（一）贪心算法的核心贪心算法的核心问题是选择能产生问题最优解的最优度量标准，即具体的贪心策略。
飞矢穿云——贪心算法问题教学设计
飞矢穿云——贪心算法问题教学设计1. 教学背景贪心算法是计算机算法设计中的一种重要方法，它通过对问题进行局部最优解的选择，以期达到全局最优解的目的。
在计算机科学领域，贪心算法广泛应用于各种问题的解决中，如最小生成树、最短路径、资源分配等。
本教学设计旨在帮助学生理解贪心算法的原理，掌握贪心算法的应用，并培养学生解决实际问题的能力。
2. 教学目标知识与技能1. 理解贪心算法的概念及其应用场景。
2. 掌握贪心算法的基本设计方法。
3. 能够运用贪心算法解决实际问题。
过程与方法1. 通过案例分析，培养学生的问题解决能力。
2. 通过算法实现，提高学生的编程能力。
3. 通过讨论与反思，培养学生的团队协作能力。
情感态度与价值观1. 培养学生对计算机科学的兴趣。
2. 培养学生勇于探索、积极思考的科学精神。
3. 教学内容3.1 贪心算法的概念与特点1. 贪心算法的定义。
2. 贪心算法的基本特点。
3. 贪心算法与动态规划、分治算法的区别与联系。
3.2 贪心算法的应用场景1. 最小生成树问题。
2. 最短路径问题。
3. 资源分配问题。
3.3 贪心算法的设计方法1. 贪心算法的实现步骤。
2. 贪心算法的关键实现技巧。
3. 贪心算法的评价与优化。
4. 教学过程4.1 导入与引导1. 通过生活中的例子，引导学生理解贪心算法的概念。
2. 通过问题讨论，引导学生理解贪心算法的特点。
4.2 案例分析1. 通过最小生成树问题，引导学生掌握贪心算法的应用。
2. 通过最短路径问题，引导学生掌握贪心算法的实现方法。
4.3 算法实现1. 分组讨论，让学生动手实现贪心算法。
2. 学生展示，评价与优化算法实现。
4.4 讨论与反思1. 通过问题讨论，引导学生理解贪心算法的局限性。
2. 通过反思，引导学生理解贪心算法在实际应用中的优势与不足。
5. 教学评价通过课堂讲解、案例分析、算法实现、讨论与反思等环节，评价学生对贪心算法的理解程度，以及对实际问题的解决能力。
浅谈贪心算法在排课系统中的应用
（） １初始化
就是删 除系统数 据库 中部 分或全 部数据表 中的 内容 ， 以
便于新学期开始时输入新的数据 。采用手工输入方式时， 应保 留班级 、 教师、 教室 等基 本数据， 以减小输入 工作量 ； 而采用 自 动导入方式时， 应清空所有数据表， 以避免数据重复 。
（） 取 记 录 ２读
局保证整体利益。
（） ２ 在保 证时间无冲突的情况下 ， 尽量将课程 安排在上此 类课 效果最好的时间。每周 的周二 、 周三 、 四是最佳学习 日， 周 每天上午是教学 的最佳课 时， 应该把难度大 、 关键 的课程安排 在此 时间段。其它课程 ， 例如体育课则安排在下午教学。 （） ３ 根据人类大脑 皮层 活动的优势规律 ， 应该交 替编排课 程 。理论课与实践课要交替编排 ； 人文学科与 自然学科课程交 替编排 ； 同一 门课程不应连排 ，中间应 该保持适 当的时间间
取 该 记 录 的班 级 、 师 、 室 信 息 向回 找 已经 排 过 的 最 近 的相 教 教
贪 心算法不在整体上考虑最优 ，而是把整个 问题分 成若干个
同信息 ， 提取 该信 息对应 的记录 ， 重新从这条记录开始编排【 ３ ］ 。
４． 总结
阶段， 保证在 每个阶段做 出当前看来 的最优 决策， 并且一旦做
４ 排 课 系 统算 法 的 实现 ．
（） Ｉ课程表是一所高校开展教 学工 作的运行指挥 图， 全校 师生正是 依据 课程 表来进行教学活动 的。课程 表要根据教 学 计划 ， 将讲授课程 的教师 、 实施教学活动 的教室和学习课程 的 学 生等 资源遵 守 时问不 冲突 的原 则在某 个 时间片 段 结合起 来 。课表是面 向全校 学生， 安排上 百门课 程 ， 要 因此必须从全
算法设计与分析论文(贪心算法)
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，每做一次贪心选择 就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。对于一个具体问题，要确定它是否 具有贪心选择的性质，我们必须证明每一步所作的贪心选择最终能得到问题的最 优解。通常可以首先证明问题的一个整体最优解，是从贪心选择开始的，而且作 了贪心选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法 证明，通过每一步贪心选择，最终可得到问题的一个整体最优解。
物品超出背包容量为止。伪代码如下：
public static void DepWePr(double[][] a, double c, int[] ans) { // depend on
// the // weight // and price double[] w = new double[a[0].length]; // the weight of goods System.arraycopy(a[0], 0, w, 0, w.length); // copy the array
贪心算法
——不在贪心中爆发，就在贪心中灭亡 徐晓龙 武汉理工大学计算机科学与技术学院软件 ZY1101 班
摘要
本文介绍贪心算法的基本意义以及算法的使用范围，并通过具体的案例来分 析贪心算法的具体应用，从而指出其特点和存在问题。 关键字：贪心算法，贪心策略，TSP、0/1 背包
引言
我们用了 13 周的时间学完了《算法设计与分析》这本书。这本书中涵盖了 大量的常见算法，包括蛮力法、分治法、动态规划法、贪心算法等等。我最有印 象的就是贪心算法。贪心算法是一种有合理的数据组织和清晰高效的算法，它简 单有效。下面我们来详细解读一下这个算法。
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实验报告课程算法设计与分析实验实验名称贪心算法设计与应用第 1 页一、实验目的理解贪心算法的基本原理，掌握贪心算法设计的基本方法及其应用；二、实验内容(一)Huffman编码和译码问题：1．问题描述给定n个字符在文件中的出现频率，利用Huffman树进行Huffman编码和译码。
设计一个程序实现：1.输入含n(n<=10)个字符的字符集S以及S中各个字符在文件中的出现频率，建立相应的Huffman树，求出S中各个字符的Huffman编码。
2.输入一个由S中的字符组成的序列L，求L的Huffman 编码。
3. 输入一个二进制位串B，对B进行Huffman译码，输出对应的字符序列；若不能译码，则输出无解信息。
提示：对应10 个字符的Huffman树的节点个数<211。
2．测试数据Inputn=5字符集合S={a, b, c, d, e},对应的频率分别为a: 20b: 7c: 10d: 4e: 18字符序列L=ebcca二进制位串B=01100111010010OutputS中各个字符的Huffman编码：（设Huffman树中左孩子的权<=右孩子的权）a: 11b: 010c: 00d: 011e: 10L的Huffman 编码：10010000011B对应的字符序列： dcaeeb若输入的B=01111101001，则无解(二) 加油问题（Problem Set 1702）：1.问题描述一个旅行家想驾驶汽车从城市A到城市B（设出发时油箱是空的）。
给定两个城市之间的距离dis、汽车油箱的容量c、每升汽油能行驶的距离d、沿途油站数n、油站i离出发点的距离d[i]以及该站每升汽油的价格p[i],i=1,2,…,n。
设d[1]=0<d[2]<…<d[n]。
要花最少的油费从城市A到城市B，在每个加油站应加多少油，最少花费为多少？2.具体要求Input输入的第一行是一个正整数k，表示测试例个数。
接下来几行是k个测试例的数据，每个测试例的数据由三行组成，其中第一行含4个正整数，依次为A和B两个城市之间的距离d1、汽车油箱的容量c（以升为单位）、每升汽油能行驶的距离d2、沿途油站数n (1<=n<=200)；第二行含n个实数d1, d2,…,d n ，表示各油站离出发点的距离（d1=0）；第三行含n个实数p1, p2,…, pn，表示各油站每升汽油的价格。
同一行的数之间用一个空格隔开。
Output对于每个测试例输出一行，含一个实数，表示从城市Ａ到城市Ｂ所要花费的最少油费（输出的结果精确到小数点后一位）。
若问题无解，则输出“No Solution”。
3.测试数据21500 50 10 40 300.0 800.0 1200.04.05.0 4.0 4.51000 40 10 30 500.0 750.04.55.0 4.2Sample Output640.0No Solution4．设计与实现的提示（1）注意考虑无解的情况（2）对终点站可进行特殊处理5.扩展内容(1) 演示时建议采用可视化界面(2) The Express Mail(Problem Set 1755)(三) 黑白点的匹配（Problem Set 1714）：（选作题）4.问题描述设平面上分布着n个白点和n个黑点，每个点用一对坐标（x, y）表示。
一个黑点b=（xb,yb）支配一个白点w=(xw, yw)当且仅当xb>=xw和yb>=yw。
若黑点b支配白点w，则黑点b和白点w可匹配（可形成一个匹配对）。
在一个黑点最多只能与一个白点匹配，一个白点最多只能与一个黑点匹配的前提下，求n个白点和n个黑点的最大匹配对数。
5.具体要求输入的第一行是一个正整数k，表示测试例个数。
接下来几行是k个测试例的数据，每个测试例的数据由三行组成，其中第一行含1个正整数n(n<16)；第二行含2n个实数xb1, yb1,xb2, yb2,…, xbn, ybn， (xbi, ybi)，i=1, 2, …,n表示n个黑点的坐标；第三行含2n个实数xw1, yw1,xw2, yw2,…, xwn, ywn，(xwi , ywi)，i=1, 2, …, n表示n个白点的坐标。
同一行的实数之间用一个空格隔开。
Output对于每个测试例输出一行，含一个整数，表示n个白点和n个黑点的最大匹配对数。
6.测试数据输入：135.0 3.0 5.0 -1.0 4.0 4.02.03.5 2.0 2.0 -2.0 -2.0输出：37.扩展内容(1) 建议采用可视化界面三、实验环境硬件：Windows XP计算机、鼠标、键盘、显示器开发环境：Microsoft Visual C++ 6.0四、实验步骤（描述实验步骤及中间的结果或现象。
在实验中做了什么事情，怎么做的，发生的现象和中间结果）①、点击开始菜单中的程序-Microsoft Visual C++ 6.0点击菜单栏中的文件—新建—文件—C++ Source File ，在文件名(N)中写入“实验五.(1).cpp”,再点击确定.②、编写程序如下：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "string.h"#define MAX 100struct HafNode{char ch;int weight;int parent,lchild,rchild;}*HaffmanTree;struct Coding{char bit[MAX];char ch;int weight;}*HaffmanCode;/*------------------------//构造哈弗曼树-----------------------------*/void Haffman(int n)//构造哈弗曼树{int i,j,x1,x2,s1,s2;for(i=n+1;i<=2*n-1;i++){s1=s2=10000;x1=x2=0;for(j=1;j<=i-1;j++){if(HaffmanTree[j].parent==0&&HaffmanTree[j].weight<s1) {s2=s1;x2=x1;s1=HaffmanTree[j].weight;x1=j;}else if(HaffmanTree[j].parent==0&&HaffmanTree[j].weight<s2) {s2=HaffmanTree[j].weight;x2=j;}}HaffmanTree[x1].parent=i;HaffmanTree[x2].parent=i;HaffmanTree[i].weight=s1+s2;HaffmanTree[i].lchild=x1;HaffmanTree[i].rchild=x2;}}/*---------------------------//构造哈弗曼编码------------------------*/void Haffman_Code(int n){int start,c,f,i,j,k;char *cd;cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));HaffmanCode=(struct Coding *)malloc((n+1)*sizeof(struct Coding)); cd[n-1]='\0';for(i=1;i<=n;++i){start=n-1;for(c=i,f=HaffmanTree[i].parent;f!=0;c=f,f=HaffmanTree[f].parent)if(HaffmanTree[f].lchild==c)cd[--start]='0';elsecd[--start]='1';for(j=start,k=0;j<n;j++){HaffmanCode[i].bit[k]=cd[j];k++;}HaffmanCode[i].ch=HaffmanTree[i].ch;HaffmanCode[i].weight=HaffmanTree[i].weight;}free(cd);}int CreatHuffman(){int i,n,m;printf("请输入字符集大小n:\n");scanf("%d",&n);m=2*n-1;HaffmanTree=(struct HafNode *)malloc(sizeof(struct HafNode)*(m+1));for(i=1;i<=n;i++){printf("请输入第%d个字符和权值: ",i);scanf("%s%d",&HaffmanTree[i].ch,&HaffmanTree[i].weight);HaffmanTree[i].parent=0;HaffmanTree[i].lchild=0;HaffmanTree[i].rchild=0;}for(i=n+1;i<=m;i++){HaffmanTree[i].ch ='#';HaffmanTree[i].lchild=0;HaffmanTree[i].parent=0;HaffmanTree[i].rchild=0;HaffmanTree[i].weight=0;}Haffman(n);Haffman_Code(n);return n;}/*-----------------------输出每个字符的哈弗曼编码------------------------------*/void output(int n){printf("\n\n");int i;for(i=1;i<=n;i++){printf("%c的哈弗曼编码是：%s\n",HaffmanCode[i].ch,HaffmanCode[i].bit);}}/*------------------------------对字符进行编码---------------------------*/void Char_Change(int m)//对字符进行编码{int n,i,j;char string[50],*p;printf("请输入字符串：");scanf("%s",string);n=strlen(string);//n为输入的字符串的长度printf("字符串的编码为: ");for(i=1,p=string;i<=n;i++,p++){for(j=1;j<=m;j++){if(HaffmanCode[j].ch==*p)//输入的字符串逐个与哈弗曼树的字符比对printf("%s",HaffmanCode[j].bit);}}printf("\n");}/*---------------------------对输入的编码进行译码---------------------*/int Code_Change(int n){int i,t;char code[1000];printf("请输入编码： ");scanf("%s",code);printf("编码的字符串为： ");for(i=0;code[i]!='\0';){t=2*n-1;while(code[i]!='\0'){if(code[i]-'0'==1){if(HaffmanTree[t].rchild!=0){t=HaffmanTree[t].rchild;}else{printf("No solution!\n");return 0;}}else{if(HaffmanTree[t].lchild!=0){t=HaffmanTree[t].lchild;}else{printf("No solution!\n");return 0;}}if(HaffmanTree[t].lchild==0&&HaffmanTree[t].rchild==0){printf("%c",HaffmanTree[t].ch);i++;if(code[i]=='\0')return 0;elsebreak;}i++;}}}/*-----------------------主函数-----------------------------*/void main(){int n;printf("---------------开始程序------------------\n\n");n=CreatHuffman();output(n);//输出每个字符的编码printf("--------------对字符进行编码--------------\n\n");Char_Change(n);//执行编码操作printf("--------------对编码进行译码--------------\n\n");Code_Change(n);//执行译码操作printf("\n");}③、点击开始菜单中的程序-Microsoft Visual C++ 6.0点击菜单栏中的文件—新建—文件—C++ Source File ，在文件名(N)中写入“实验五.(2).cpp”,再点击确定.④、编写程序如下：#include<stdio.h>#define MAX 20/*----------------------*/void look(float dis[],float pir[],int n,int d2,int oil)//dis[i]表示第i个站点离起点的距离，pir[i]表示每升油的价格{//n表示站点个数，d2表示每升油可走的距离，oil表示邮箱容量int i,j,k;float pirce=0.0,c1=0,x,c2;for(j=0;j<=n;j++){for(i=j+1;i<=n;i++){if(pir[i]<pir[j])//在剩余的站点中找到油价小于第一个的站点{k=i;c2=(dis[k]-dis[j])/d2;//从开始站到符合条件站点所需要的油量if(c2>=oil){x=oil-c1;//加满油}else{x=c2-c1;//需要的油量减去剩余的油量if(x<0)//若剩余的油量够走到符合条件的站点，则不需要再加油{x=0;}}pirce=pirce+pir[j]*x;break;}}c1=c1+x-((dis[j+1]-dis[j])/d2);//剩余油量}printf("%.1f",pirce);}/*----------------------*/void main(){int k,i,j,n[MAX],c[MAX],d1[MAX],d2[MAX],length[MAX],flag[MAX];float A[MAX][MAX],B[MAX][MAX];printf("输入测试例个数: \n");scanf("%d",&k);for(i=0;i<k;i++){printf("输入第%d个数据：\n",i+1);flag[i]=0;scanf("%d %d %d %d",&d1[i],&c[i],&d2[i],&n[i]);length[i]=c[i]*d2[i];for(j=0;j<n[i];j++){scanf("%f",&A[i][j]);}A[i][n[i]]=d1[i]*1.0;for(j=0;j<n[i];j++){scanf("%f",&B[i][j]);}B[i][n[i]]=0.0;printf("\n");for(j=n[i];j>0;j--){if(A[i][j]-A[i][j-1]>length[i]){flag[i]=1;}}if(flag[i]==1){printf("第%d次结果： ",i+1);printf("NO solution!\n");}else{printf("第%d次结果： ",i+1);printf("最少油费： ");look(A[i],B[i],n[i],d2[i],c[i]);}printf("\n");printf("\n");}}⑤、点击开始菜单中的程序-Microsoft Visual C++ 6.0点击菜单栏中的文件—新建—文件—C++ Source File ，在文件名(N)中写入“实验五.(3)黑白点问题.cpp”,再点击确定.⑥、编写程序如下：#include<stdio.h>#define INT_MAX 1000000struct point{float x;float y;int tag;}w[10],b[10];void bubble_sort(point w[], int n){int j, k, h;point t;for (h=n-1; h>0; h=k) /*循环到没有比较范围*/{for (j=0, k=0; j<h; j++) /*每次预置k=0，循环扫描后更新k*/{if (w[j].x> w[j+1].x) /*大的放在后面，小的放到前面*/{t = w[j];w[j] = w[j+1];w[j+1]= t; /*完成交换*/k = j; /*保存最后下沉的位置。