C++贪心算法例题 - 解决最优化问题的实践案例 |21xrx.com

C++贪心算法例题 - 解决最优化问题的实践案例

2023-07-07 02:00:51 深夜i -- --

C++ 贪心算法最优化问题实践案例

在计算机编程领域中，贪心算法是一种常见的求解最优化问题的策略。它通常被用于解决一些需要在限定时间和资源内求得最优解的任务，在计算机编程竞赛中尤为常见。

C++语言作为一门广泛应用于计算机编程中的语言，自然也有许多C++贪心算法的实践案例供我们参考。

假设我们要解决一个背包问题，如何在最短的时间内求出最优解呢？下面我们可以利用贪心算法来实现。

背包问题是指在一个给定容量的背包中尽可能多地装入物品的问题。具体来说，我们需要从一组物品中选择一些物品放入背包中，使得它们的总价值最大，同时背包的容积不能超过给定值。贪心策略思路是每次从剩余物品中选择具有最大单位重量价值的物品，将其放入背包中。

C++语言中实现贪心算法需要编写相应的代码。以下是一个C++贪心算法的实例代码：


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 10010;
struct item {
  int v, w;
  bool operator<(const item& a)const {
    return v * a.w > a.v * w; // 贪心策略，按单位重量价值从大到小排序
  }
} a[maxn];
int main() {
  int T;
  scanf("%d", &T);
  while (T--) {
    int n, m;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
      scanf("%d%d", &a[i].v, &a[i].w);
    sort(a + 1, a + n + 1);
    double ans = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
      if (m >= a[i].w)
        m -= a[i].w,
        ans += a[i].v;
      else {
        ans += a[i].v*m*1.0 / a[i].w;
        m = 0; break;
      }
    }
    printf("%.2lf\n", ans);
  }
  return 0;
}

上述代码中，我们将小数点精度设置为2，并且通过函数对象的方式自定义了小于号运算符，以实现按单位重量价值从大到小排序的贪心策略。

在实际使用中，我们可以根据不同的贪心策略来解决不同的最优化问题。C++贪心算法的实践案例为我们提供了宝贵的参考和经验，帮助我们更好地掌握贪心算法的核心思想。

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