C语言的贪心算法
迪杰斯特拉算法c语言
迪杰斯特拉算法c语言一、什么是迪杰斯特拉算法？迪杰斯特拉算法（Dijkstra algorithm）是一种用于解决图的最短路径问题的贪心算法。
它采用了广度优先搜索的策略，每次找到当前节点到其他所有节点中距离最短的一个节点，并将该节点加入到已访问的集合中，直到所有节点都被访问为止。
二、迪杰斯特拉算法的原理1. 初始化首先，我们需要对图进行初始化。
设定一个起点，并将该点距离源点的距离设置为0，其他点距离源点的距离设置为无穷大。
2. 找到最小距离接下来，我们需要从未访问过的节点中找到距离源点最近的一个节点。
这个过程可以通过建立一个优先队列来实现。
在每次找到最小值后，我们需要将该节点标记为已访问，并更新与该节点相邻的所有未访问过的节点的最小距离值。
3. 更新最短路径在更新与当前节点相邻的所有未访问过的节点之后，我们需要重新寻找未访问过的节点中距离源点最近的一个。
这个过程会不断重复直至所有节点都被访问过。
4. 输出结果当所有节点都被访问过之后，我们就可以得到从源点到其他所有节点的最短路径。
三、迪杰斯特拉算法的实现以下是一个使用C语言实现的简单示例代码：```c#define INF 1000000 // 定义无穷大int dist[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储距离源点的距离int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 标记是否已访问过// 初始化图void init_graph(Graph G, int start) {for (int i = 0; i < G.vertex_num; i++) {dist[i] = INF;visited[i] = 0;}dist[start] = 0;}// 找到距离源点最近的节点int find_min(Graph G) {int min_dist = INF, min_index = -1;for (int i = 0; i < G.vertex_num; i++) {if (!visited[i] && dist[i] < min_dist) {min_dist = dist[i];min_index = i;}}return min_index;}// 更新与当前节点相邻的节点的最短距离值void update_dist(Graph G, int index) {for (EdgeNode* p = G.adj_list[index].first_edge; p != NULL; p= p->next_edge) {int v = p->adjvex;if (!visited[v] && dist[index] + p->weight < dist[v]) {dist[v] = dist[index] + p->weight;}}}// 迪杰斯特拉算法void dijkstra(Graph G, int start) {init_graph(G, start);for (int i = 0; i < G.vertex_num; i++) {int index = find_min(G);visited[index] = 1;update_dist(G, index);}}```四、迪杰斯特拉算法的应用迪杰斯特拉算法可以用于解决许多实际问题，如路由选择、网络优化等。
贪心算法几个经典例子c语言
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。
c语言prim算法
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 <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>typedef struct node {int vertex;int weight;} node;typedef struct graph {int vertices;node **adjList;} graph;void add_edge(graph *g, int src, int dest, int weight) { g->adjList[src] = (node*) malloc(sizeof(node));g->adjList[src]->vertex = dest;g->adjList[src]->weight = weight;g->adjList[dest] = (node*) malloc(sizeof(node));g->adjList[dest]->vertex = src;g->adjList[dest]->weight = weight;}bool is_valid_edge(graph *g, int src, int dest) {return g->adjList[src]!= NULL && g->adjList[dest]!= NULL; }int prim_min_tree_weight(graph *g) {int sum = 0;int *dist = (int*) calloc(g->vertices, sizeof(int));for (int i = 0; i < g->vertices; i++) {dist[i] = INT_MAX;}int min_weight = INT_MAX;int root = -1;while (root == -1) {for (int i = 0; i < g->vertices; i++) {if (dist[i] == INT_MAX) {continue;}for (int j = 0; j < g->vertices; j++) {if (is_valid_edge(g, i, j) && dist[j] > dist[i] + g->adjList[i]->weight) {dist[j] = dist[i] + g->adjList[i]->weight;if (min_weight > dist[j]) {min_weight = dist[j];root = j;}}}}}for (int i = 0; i < g->vertices; i++) { sum += dist[i];}free(dist);return min_weight;}int main() {graph g = {3, NULL};add_edge(&g, 0, 1, 4);add_edge(&g, 0, 2, 3);add_edge(&g, 1, 2, 1);add_edge(&g, 1, 3, 2);add_edge(&g, 2, 3, 4);printf("Minimum tree weight: %d ", prim_min_tree_weight(&g));return 0;}```四、结论C 语言和Prim 算法的结合可以有效地解决图论中的最小生成树问题。
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。
迪杰斯特拉算法c语言从某个源点到其余各顶点的最短路径 -回复
迪杰斯特拉算法c语言从某个源点到其余各顶点的最短路径-回复迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）是求解图中从某个源点到其余各顶点的最短路径的经典算法。
本文将通过一步一步的回答，详细解释迪杰斯特拉算法在C语言中的具体实现。
文章将包括算法原理、伪代码、关键函数实现以及一个简单的示例。
一、算法原理迪杰斯特拉算法是一种贪心算法，它通过逐步扩展最短路径的方式来找到源点到其他顶点的最短路径。
具体的步骤如下：1. 创建一个空的距离表，用于记录源点到各个顶点的最短路径，初始时将源点到自身的距离设置为0，其他顶点的距离设置为无穷大。
2. 选择一个距离表中距离最小的顶点，标记该顶点为已访问。
3. 对于已访问的顶点，更新其相邻顶点的距离，如果通过当前顶点的距离比原距离小，则更新距离值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有顶点都被访问过或者没有可达的顶点。
二、伪代码为了更好地理解算法的实现，下面是使用伪代码描述的迪杰斯特拉算法：1. 创建一个距离表，用于记录源点到各个顶点的最短路径距离。
2. 将源点到自身的距离设置为0，其他顶点的距离设置为无穷大。
3. 创建一个标记表，用于标记已访问的顶点。
4. 创建一个优先队列（最小堆），用于选择下一个要访问的顶点。
5. 将源点入队列。
6. 当队列不为空时，执行以下操作：6.1. 选择队列中距离最小的顶点，将其出队。
6.2. 如果该顶点已经被访问过，则跳过该顶点。
6.3. 标记该顶点为已访问。
6.4. 对于该顶点的所有邻接顶点，计算通过当前顶点到达邻接顶点的距离，如果距离比原来的距离小，则更新距离表中的值。
6.5. 对于未访问过的邻接顶点，将其入队列。
7. 输出距离表中源点到各个顶点的最短路径距离。
三、关键函数实现下面是使用C语言实现迪杰斯特拉算法的关键函数。
c用于记录源点到各个顶点的最短路径距离int distance[MAX_VERTICES];用于标记已访问的顶点bool visited[MAX_VERTICES];void Dijkstra(int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES], int source) {初始化距离表和标记表for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) {distance[i] = INT_MAX;visited[i] = false;}将源点到自身的距离设置为0distance[source] = 0;循环遍历每个顶点for (int count = 0; count < MAX_VERTICES; count++) {int u = -1; 用于记录下一个要访问的顶点int minDistance = INT_MAX;选择距离最小的未访问顶点作为下一个要访问的顶点for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) {if (!visited[i] && distance[i] < minDistance) {minDistance = distance[i];u = i;}}if (u == -1) {没有可达的顶点break;}visited[u] = true; 标记该顶点为已访问更新通过顶点u到达其他邻接顶点的距离for (int v = 0; v < MAX_VERTICES; v++) {if (!visited[v] && graph[u][v] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v] < distance[v]) {distance[v] = distance[u] + graph[u][v];}}}}四、示例为了演示迪杰斯特拉算法的使用，我们使用以下图结构作为示例：int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES] = {{0, 4, 2, INT_MAX, INT_MAX},{INT_MAX, 0, 1, 5, INT_MAX},{INT_MAX, INT_MAX, 0, INT_MAX, 3},{INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0, 1},{INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0}};int source = 0;Dijkstra(graph, source);上述图结构表示一个有5个顶点的有向带权图，带权值表示了从一个顶点到另一个顶点的距离。
c++贪心算法经典例题
c++贪心算法经典例题摘要：一、贪心算法简介1.贪心算法的定义2.贪心算法的特点3.贪心算法适用的问题类型二、C++贪心算法经典例题1.背包问题a.0-1 背包问题b.完全背包问题c.动态背包问题2.最小生成树a.Kruskal 算法b.Prim 算法3.单源点最短路径a.Dijkstra 算法b.Floyd-Warshall 算法4.最长公共子序列a.贪心算法实现b.动态规划实现正文：一、贪心算法简介贪心算法（Greedy Algorithm）是一种求解最优解的方法。
它是在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。
贪心算法并不追求整体最优解，只希望得到较为满意的解。
贪心算法的关键是贪心策略的选择，必须满足无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。
贪心算法适用的问题类型包括背包问题、最小生成树、单源点最短路径和最长公共子序列等。
二、C++贪心算法经典例题1.背包问题背包问题（Knapsack Problem）是一种典型的贪心算法问题。
它描述的是有一个背包，有一定的容量，需要装载若干物品，每个物品有一定的价值和重量，要求在不超过背包容量的前提下，如何选择装载物品使得背包中的物品总价值最大。
背包问题可以分为0-1 背包问题、完全背包问题和动态背包问题。
2.最小生成树最小生成树（Minimum Spanning Tree，简称MST）是一种图论中的算法问题。
给定一个加权连通图，求解一个生成树，使得该生成树中所有边的权值之和最小。
最小生成树的经典算法有Kruskal 算法和Prim 算法。
3.单源点最短路径单源点最短路径（Single Source Shortest Path）问题是在一个图中，从源点出发到其他所有顶点的最短路径。
经典算法包括Dijkstra 算法和Floyd-Warshall 算法。
4.最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）问题是求两个序列中最长的公共子序列。
C语言贪心算法解题报告
贪心算法解题报告A题：题目描述：有男生，女生各N 个，你的茶壶的容水量为W，下面是每个茶杯的容量；求可以分的茶水的最大量，且满足所有男生相同，所有女生相同，男生是女生茶水的两倍。
思路算法：这道题先来次排序，注意有2N个茶杯，第N个茶杯就是男生的最小容水量茶杯，只要与其跟第一个茶杯比较，如果是大于2倍；则以为参照物，否则就以为参照物。
注意输出，不是小数以整数输出，有小数保留一位小数。
代码：#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;void Tea(){int n, i, w, k;double a[200100], tea;while(scanf("%d%d", &n, &w) != EOF){for(i = 0; i < 2 * n; i++){scanf("%lf", &a[i]);}sort(a, a + (2 * n));if(a[0] * 2 <= a[n]){tea = a[0];k = tea * 2 * n + tea * n;if(tea * n + (tea * 2) * n > w)printf("%d\n", w);else{if((tea * n + (tea * 2) * n) - k == 0){printf("%.0f\n", (tea * n + (tea * 2) * n));}else{printf("%.1f\n", (tea * n + (tea * 2) * n));}}}else{tea = a[n];k = tea * n + tea / 2 * n;if(tea * n + (tea / 2) * n > w)printf("%d\n", w);else{if((tea * n + (tea / 2) * n) - k == 0){printf("%.0f\n", (tea * n + (tea / 2) * n));}else{printf("%.1f\n", (tea * n + (tea / 2) * n));}}}}}int main(){Tea();return 0;}B题：题目描述：田忌赛马，输入第一行为马匹数量，后面输入依次是田忌马战斗力与齐王马战斗力（战斗力高的马一定能赢战斗力低的马），赛马赌资赢一场200，输一场-200，平局不加不减，输出田忌最后的赢或输的钱。
C语言的六种常用算法
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。
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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。