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C++实现贪心算法的代码分享

2023-07-05 04:30:11 深夜i -- --

C++ 贪心算法代码分享

贪心算法是一种常见的算法设计策略，最优的策略就是在当前条件下做出最优的选择，并相信这个选择在可以实现最优解的情况下永远是最优的。

C++是一种高效的编程语言，其优秀的性能使其成为实现贪心算法的最佳选择。在本篇文章中，我们将分享如何使用C++实现贪心算法的代码。

首先，让我们来了解一下什么是贪心算法。贪心算法是一种将问题分解为多个子问题，每个子问题都能够得到最优解的一种算法。通过不断的做出最优的选择，最终得到全局最优解。

下面是C++实现贪心算法的示例代码：


#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
struct Item weight;
;
bool cmp(Item a, Item b) {
  double r1 = (a.value * 1.0) / a.weight;
  double r2 = (b.value * 1.0) / b.weight;
  return r1 > r2;
}
double fractionalKnapsack(int W, vector<Item> arr, int n) {
  sort(arr.begin(), arr.end(), cmp);
  int curWeight = 0;
  double finalValue = 0.0;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    if (curWeight + arr[i].weight <= W) {
      curWeight += arr[i].weight;
      finalValue += arr[i].value;
    } else {
      int remain = W - curWeight;
      finalValue += arr[i].value * ((double) remain / arr[i].weight);
      break;
    }
  }
  return finalValue;
}
int main() {
  int W = 50;
  Item arr[] = {60, 100, 120};
  int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
  vector<Item> items;
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    items.push_back(arr[i]);
  }
  cout << "Maximum value we can obtain = "
     << fractionalKnapsack(W, items, n);
  return 0;
}

这段代码使用了贪心算法来解决分数背包问题。这是一个经典的贪心算法问题，它将一系列物品放入一个背包中，每个物品有它的价值和重量，我们需要选择物品放置到背包中以获得最大的价值。如果我们不能完全放入所有物品，我们还可以放一部分（即分数背包问题）。

此代码通过定义一个结构体表示物品，使用自定义的比较函数来按价值比重排序物品，并使用迭代器来遍历物品数组。它使用一个循环来破解所有物品，并思考是否将当前物品放入背包中。

总结，C++是一种实现优秀的贪心算法的高效编程语言。掌握如何使用C++实现贪心算法，将使我们成为出色的开发者，并赋予我们在日常编程中取得最佳性能的能力。

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