实验二(贪心算法)
贪心法的编程实验
机器的最小数量k，以及当仅使用k台机器时， 所有的工作时间的最小总和。
• 输入
• 试题来源：ACM South America 2001 • 在线测试：ZOJ 1076，UVA 2387
• 随着大量的基因组DNA序列数据被获得，在这 些序列中寻找基因（基因组DNA中负责蛋白质 合成的部分）变得越来越重要。众所周知，对
于真核生物（相应于原核生物），这一过程更
为复杂，因为存在干扰基因组序列中基因编码
试题解析
• 本题要求计算FatMouse能够通过交易得到 的最大数量的Javabean。
• 首先，计算J[i]除以F[i]，结果为a[i]；然后， 对数组a按由大到小的顺序进行排序。在交 易 的 时 候 ， FatMouse 为 了 获 得 最 多 的 Javabean，要先交易a[i]大的，这样就确保 了FatMouse能获得最多的Javabean。
求解任务调度的算法步骤
• 设n项任务组成的集合T，最少用的机器台数为m； • 对n项任务开始时间升序进行排序；m=0； • while (T) { • 从T中删除当前最小开始时间的任务i；//贪心策略：
每次选择当前最小开始时间的任务 • if（任务i和已经执行的任务不冲突） • 安排任务i在空闲的机器上完成； • else { • m++; //添加一台新机器 • 任务i在新机器m上完成； •} •}
• 输出
• 对于每个测试用例，您的程序通过枚举链 中的外显子，输出一行，给出具有可能最 多的外显子的链。如果有多个链具有相同 数量的外显子，输出其中的任何一个。
贪心算法实验(求解背包问题)
算法分析与设计实验报告第四次实验
}
}
输入较小的结果：
测试结
果
输入较大的结果：
附录：
完整代码（贪心法）
;
cout<<endl;
cout<<"待装物品的价值为："<<endl;
for (i=0;i<n;i++)
cin>>item[i].v;
cout<<endl;
erval=item[i].v/item[i].w;
clock_t start,end,over; ;
实验心
得
首先这个实验，需要注意的点是背包问题与0-1背包不同，物品可以部分的放入背包中，所以思路也不一样，首先就是将物品按照单位质量价值排序，只这一点就有一点难度。
难度在于要是排序后物品的编号就会发生改变，输出的就不是之前的编号的物品，导致错误，后来发现如果为每一个物品保存一个副本，然后将它们的编号进行对比，就可以进行正确的输出了。
其中这个实验
让我学到了两点：一是结构体的使用，之前一直没有怎么用过，现在才发现自己其实不会用；二十对于库函数sort 函数的使用。
感觉每一次实验都有学到东西，很开心。
实验得
分 助教签名
sort(item,item+n,comparison); >c)
break;
tem[i]=1;
c-=item[i].w;
}
if(i<n) ;
for(i=0;i<n;i++) ==tmp[j])
x[j]=tem[i];
}
}
}。
贪心算法应用
for( i=0;i<n;i++)
cout<<setw(4)<<job[i].ID;
}
void solve(Header *head,Job*job,int n,int m)
{
int k;
for(int i=0;i<m&&i<n;i++)
{
JobNode *jobnode=new JobNode;
QuickSort(job,i,right);
}
void display(Header *M,int m)
{
JobNode *p;
for(int i=0;i<m;i++)
{
cout<<"\n第"<<i<<"台机器上处理的工作序号：";
if(M[i].next==0)
continue;
p=M[i].next;
(提示：1、把作业按加工所用的时间从大到小排序，2、如果作业数目比机器的数目少或相等，则直接把作业分配下去，3、如果作业数目比机器的数目多，则每台机器上先分配一个作业，如下的作业分配时，是选那个表头上s最小的链表加入新作业。)
# include <iostream>
# include <iomanip>
head[k].s+=jobnode->time;
while(p->next!=0)
p=p->nຫໍສະໝຸດ xt;p->next=jobnode;
算法课设实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展，算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解，提高实际应用能力，本实验课程设计旨在通过实际操作，让学生掌握算法设计与分析的基本方法，学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分，分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法（1）实验目的：熟悉常见的排序算法，理解其原理，比较其优缺点，并实现至少三种排序算法。
（2）实验内容：- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序，对算法进行性能测试，比较不同算法的优劣。
（3）实验步骤：- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序，生成随机测试数据，测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法（1）实验目的：理解贪心算法的基本思想，掌握贪心算法的解题步骤，并实现一个贪心算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个贪心算法问题，如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法（1）实验目的：理解动态规划算法的基本思想，掌握动态规划算法的解题步骤，并实现一个动态规划算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个动态规划算法问题，如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果：- 冒泡排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)。
算法分析与设计实验二贪心算法
算法分析与设计实验二贪心算法贪心算法是一种基于贪心策略的求解问题的方法，该方法在每一步都采取最优的选择，从而最终得到全局最优解。
本实验将介绍贪心算法的概念、特点以及实际应用。
1.贪心算法的概念和特点贪心算法是一种求解问题的策略，它在每一步都做出局部最优选择，以期望最终得到全局最优解。
它不考虑每一步选择的长远影响，而只关注眼前能得到的最大利益。
贪心算法有以下特点：1.1.子问题的最优解能够推导父问题的最优解：贪心算法解决的问题具有最优子结构，即问题的最优解包含其子问题的最优解。
1.2.贪心选择性质：通过选择当前最优解，可以得到局部最优解。
1.3.无后效性：当前选择的最优解不会对以后的选择产生影响。
2.实际应用2.1.背包问题背包问题是一个经典的优化问题，贪心算法可以用于解决背包问题的一种情况，分数背包问题。
在分数背包问题中，物品可以被分割成任意大小，而不仅仅是0和1两种状态，因此可以通过贪心算法求解。
2.2.最小生成树问题最小生成树问题是求解连通带权图的一种最优生成树的问题。
其中，普里姆算法和克鲁斯卡尔算法就是贪心算法的典型应用。
2.3.哈夫曼编码哈夫曼编码是一种用于对信息进行无损压缩的方法，它可以将出现频率较高的字符用较短的二进制编码表示。
贪心算法可以在构建哈夫曼树的过程中选择出现频率最低的两个字符进行合并。
3.贪心算法的设计步骤3.1.理解问题并找到最优解的子结构。
3.2.根据问题特点设计贪心策略。
3.3.利用贪心策略进行求解，并逐步推导得到全局最优解。
3.4.对求得的解进行检验，确保其满足问题的要求。
4.贪心算法的优缺点4.1.优点：贪心算法简单直观，易于实现和理解；对于一些问题，贪心算法可以得到全局最优解。
4.2.缺点：贪心算法无法保证得到问题的全局最优解；贪心策略的选择可能不唯一综上所述，贪心算法是一种基于贪心策略的求解问题的方法，通过每一步的局部最优选择，期望得到全局最优解。
贪心算法具有明显的优点和缺点，在实际应用中可以有效地解决一些问题。
贪心算法应用
edges[j].end = temp;
temp = edges[i].weight;
edges[i].weight = edges[j].weight;
edges[j].weight = temp;
}
void MiniSpanTree(MGraph *G)//生成最小生成树
for (i = 1; i <= G->arcnum; i++)//核心部分
{
n = Find(parent, edges[i].begin);
m = Find(parent, edges[i].end);
if (n != m)
{
parent[n] = m;
printf("<< %d, %d >> %d\n", edges[i].begin, edges[i].end, edges[i].weight);
{
printf("%d ",G->arc[i][j].adj);
}
printf("\n");
}
}
void sort(edge edges[],MGraph *G)//对权值进行排序
{
int i, j;
for ( i = 1; i < G->arcnum; i++)
{
for ( j = i + 1; j <= G->arcnum; j++)
}
}
}
int Find(int *parent, int f)//找尾
算法分析与设计实验二贪心算法
算法分析与设计实验二贪心算法实验二：贪心算法【实验目的】应用贪心算法求解活动安排问题。
【实验性质】验证性实验。
【实验要求】活动安排问题是可以用贪心算法有效求解的很好的例子。
问题：有n个活动的集合A={1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一资源，如演讲会场等，而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。
求解：安排尽量多项活动在该场地进行，即求A的最大相容子集。
设待安排的11个活动的开始时间和结束时间按结束时间的升序排列如下： i 1 2 35 3 06 4 57 5 38 6 59 7 6 10 8 8 11 9 8 12 10 2 13 11 12 14 s[i] 1 f[i] 4将此表数据作为实现该算法的测试数据。
【算法思想及采用的数据结构】【程序代码】【运行结果】【算法分析和心得体会】附加题：【实验要求】需要在某个城市的n个居民区之间铺设煤气管道，则在这n个居民区之间只要铺设n-1条管道即可。
假设任意两个居民区之间都可以架设管道，但由于地理环境的不同，所需经费不同。
选择最优的施工方案能使总投资尽可能少，这个问题即为求网的“最小生成树”问题。
参照以下居民区示意图，使得求解算法为：在可能架设的m条管道中选取n-1条，既能连通n-1个居民区，有使总投资达到“最小”。
网可采用邻接矩阵为存储结构，以定点对（i,j）的形式输出最小生成树的边。
D 23.1 675.9 C 41.1 56B A 38.2 441218.2 I 8.7 H 52.5 G 10.5E 98.7 居民区示意图 85F 79应用贪心算法策略，采用普里姆算法或Kruskal算法来求解居民区示意图的最小生成树，采用合适的数据结构。
用C语言或C++语言编写程序代码，选上述居民区示意图中的数据作为测试数据。
并调试输出正确结果。
【算法思想及采用的数据结构】【程序代码】【运行结果】【算法分析和心得体会】感谢您的阅读，祝您生活愉快。
《算法导论》贪心算法实验指导书（二）
《算法导论》贪心算法实验指导书（二）
《算法导论》实验指导书
本书共分阶段4个实验，每个实验有基本题和提高题。
基本题必须完成，提高题根据自己实际情况进行取舍。
题目不限定如下题目，可根据自己兴趣爱好做一些与实验内容相关的其他题目，如动态规划法中的图象压缩，回溯法中的人机对弈等。
其具体要求和步骤如下：
实验三贪心算法（4学时）
一、实验要求与目的
1、熟悉贪心算法的基本原理与适用范围。
2、使用贪心算法编程，求解最小生成树问题。
二、实验内容
1、任选一种贪心算法（Prim或Kruskal），求解最小生成树。
对算法进行描述和复杂性分析。
编程实现，并给出测试实例
一、实验要求与目的
3、熟悉贪心算法的基本原理与适用范围。
4、使用贪心算法编程，求解霍夫曼编码问题。
二、实验内容
2、采用贪心算法，求解霍夫曼编码。
对算法进行描述和复杂性分析。
编程实现，并给出测试实例
一、实验目的与要求
1、掌握汽车加油问题的算法；
2、进一步掌握贪心算法；
二、实验题
一辆汽车加满油后可以行驶N千米。
旅途中有若干个加油站。
若要使沿途的加油次数最少，设计一个有效的算法，指出应在那些加油站停靠加油。
并证明你的算法能产生一个最优解。
三、实验提示
把两加油站的距离放在数组中，a[1..n]表示从起始位置开始跑，经过n个加油站，a[k]表示第k－1个加油站到第k个加油站的距离。
汽车在运行的过程中如果能跑到下一个站则不加油，否则要加油。
（算法略）。
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华东师范大学计算机科学技术系上机实践报告课程名称：算法设计与分析年级：05上机实践成绩：指导教师：柳银萍姓名：张翡翡上机实践名称：贪心算法学号：10052130119上机实践日期：2007-4-10上机实践编号：NO.2组号：上机实践时间：10:00-11:30一、目的了解熟悉掌握贪心算法实质并学会灵活运用，从而解决生活中一些实际问题。
二、内容与设计思想1.超市的自动柜员机(POS)要找给顾客各种数值的现金，表面上看，这是一个很简单的任务，但交给机器办就不简单了。
你作为一个计算机专家，要求写一个程序来对付这个“简单”的问题。
你的自动柜员机有以下的币种：100元，50元，20元，10元，5元，2元，1元。
你可以假设每种钱币的数量是无限的。
现在有一笔交易，需要找个客户m元，请你设计一个算法，使得找给顾客的钱币张数最少。
要求：输入：第一行仅有一个整数n(0<n<=10000),表示有几组测试数据。
每组测试数据仅有一行，每行只有一个整数m(0<m<2000000000)，表示需要找的钱币数。
(提示：对于大量的输出，请使用scanf,不要使用cin)输出：每组测试数据输出一行，每行有7个整数(两两之间有一个空格，结尾不能有空格)，表示100元，50元，20元，10元，5元，2元，1元所需要的张数。
1.1其思路是：1)定义相关变量；2)接收相关数据，如测试数据组数n和要找的钱币数；3)依次考虑100，50，20，10，5，2，1的需要找的钱币张数，用最简单的加减乘除；4)输出其值。
1.2具体算法是：while(n--)m 输入a=m/100b=(m-100*a)/50c=(m-100a-50b)/20d=(m-100a-50b-20c)/10e=(m-100a-50b-20c-10d)/5f=(m-100a-50b-20c-10d-5e)/2g=m-100a-50b-20c-10d-5e-2fend while2.若在0-1背包问题中各物品是依重量递增排列时，其价值恰好依递减序排列。
对这个特殊的0-1背包问题，请设计一个有效算法找出最优解，并证明算法的正确性。
要求：输入：输入只有四行，第一行有一个正数n（n <= 10000）为物品的数量。
第二行有n 个递增的整数表示每一个物品的重量。
第三行有n个递减的整数，表示每个物品的价值。
最后一行有一个整数w表示背包的容量。
所有数据均小于1000000。
输出：输出背包可带走物品的最大价值。
2.1其思路是：1)定义相关变量及赋初值；2)接收相关数据如物品的数量，每个物品的重量及每个物品的价值，以及背包的容量；3)写两个排序函数，一个递增一个递减；4)用一个循环判断装进的重量是否超过背包容量；5)最后输出所装下的容量大小。
2.2具体算法是：n←输入for i ←0 to na[i]←输入for i←0 to nb[i]←输入w←输入k←ifor i←0 to nfor j←i+1 to nif a[k]>a[j] then k=jt=a[i]a[i]=a[k]a[k]=tk←ifor i←0 to nfor j←i+1 to nif b[k]<b[j] then k=jt=b[i]b[i]=b[k]b[k]=tfor i←0 to nmax+=a[i]if max<=w thensum+=b[i]return(0)2.3算法的正确性证明：3．一辆汽车加满油后可行驶n公里。
旅途中有若干个加油站。
设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。
对于给定的n(n <= 5000)和k(k <= 1000)个加油站位置，编程计算最少加油次数。
要求：输入：第一行有2个正整数n和k，表示汽车加满油后可行驶n公里，且旅途中有k个加油站。
接下来的1 行中，有k+1 个整数，表示第k个加油站与第k-1 个加油站之间的距离。
第0 个加油站表示出发地，汽车已加满油。
第k+1 个加油站表示目的地。
输出：输出编程计算出的最少加油次数。
如果无法到达目的地，则输出”NoSolution”。
3.1其思路是：1)定义相关变量及赋初值；2)接收相关数据如加满油能行驶的距离，加油站个数和各加油站之间的距离；3)考虑特殊情况：(1)如果起点到第一个加油站距离大于加满油时能行驶距离，则输出“No Solution!”(2)如果七次加满油和起始站加满油之和能行驶距离小于起点到终点距离，则输出“NoSolution”4)for循环处理各个站情况，如果剩余的油能行驶的距离大于到下一个站的距离，则不用再加油，如果剩余的油能行驶的距离小于到下一个站的距离，则加满油，如果加满油还是小于则输出“No Solution”，否则使计数m加一；5)最后输出m的值。
3.2具体算法是：n←输入k←输入for i←0 to ka[i]←输入sum+=a[i]if n<a[0] then printf(No Solution!)else if n*(k+1)<sum then printf(No Solution!)elseleft=n-a[0]for i←1 to kif left>a[i] then left-=a[i]elset=n+leftif t<a[i] then printf(No Solution!)elseleft=t-a[i]m+=1printf(m)return(0)三、使用环境Microsoft visual C++ 6.0四、调试过程1.有时候太大意，第一次调试时居然忘了打“*”符号，导致出现一大堆错误，我用的是最笨的办法来算钱币数，其实知道还有更优的方法去解决，之后还可以再研究研究，还出现一个问题就是粗心，“/”号打成“%”号导致结果错误甚至出现一堆乱码类东西。
2.做第二个程序基本没什么大问题，只是刚开始的时候排序函数没有单独写出来导致测试不正确，还有一开始没有在main()函数中定义调用的两个排序函数，最粗心的是将两个函数相反了一下，即把重量按升序排，价值按减序排导致结果很离谱。
还有一个问题是最后一个for语句判断重量有没有超过背包总重量时只是加出来总重量，即在b[i]的地方写成了a[i]，不过好在都是小错误。
3.第三个程序很顺利，只是在审题的时候考虑地太过复杂，考虑了比如现在第一个站它能开到第二个站，但是第二个站到第三个站即使加满油也不能开到的时候，我再考虑是不是该在第一个站加上油这样就能够从第二站到第三站，问题就变得复杂多了。
调试过程只有一个地方出现问题就是考虑了剩余油能行驶距离如果小于接下来要行驶的距离，而忘了处理如果剩余油大于接下来能行驶距离情况下的left的值的改变。
经过一步一步调试而处理好。
五、总结基础虽然简单但有时候还是要掌握牢固才好，粗心有时候会耽误很多不必要的时间要尽量克服，在写程序的时候认真才行。
有时候还是不能偷懒，要尽量想想其他更优的方法，比如第一个程序我用的就是最笨最原始的方法，很显然复杂度可能就大了。
基础不扎实，在调用函数的时候在开头没有定义，不过经同学指点就可以改，应该学会更深一层思考以及用多种不同的方法实现，比如排序方法有很多种，可以借此机会多思考采用各种排序方法，从而巩固了以前的知识。
考虑问题要全面，虽然有时候会将问题复杂化但是至少思考过程能学到很多东西，这样会使逻辑越来越严谨。
六、附录1. 找零钱问题的程序：（此处放程序）#include<stdio.h>int main(){int a,b,c,d,e,f,g,n,m;scanf("%d",&n);while(n--){scanf("%d",&m);a=m/100;b=(m-100*a)/50;c=(m-100*a-50*b)/20;d=(m-100*a-50*b-20*c)/10;e=(m-100*a-50*b-20*c-10*d)/5;f=(m-100*a-50*b-20*c-10*d-5*e)/2;g=m-100*a-50*b-20*c-10*d-5*e-2*f;printf("%d %d %d %d %d %d %d\n",a,b,c,d,e,f,g);}return(0);}运行结果：2. 0-1背包问题的程序：（此处放程序）#include<stdio.h>int main(){void sort1(int a[10000],int n);void sort2(int b[10000],int n);int a[10000],b[10000];int w,i,n;int max=0;int sum=0;scanf("%d",&n);for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);for(i=0;i<n;i++)scanf("%d",&b[i]);scanf("%d",&w);sort1(a,n);sort2(b,n);for(i=0;i<n;i++){max+=a[i];if(max<=w)sum+=b[i];}printf("%d\n",sum);return(0);}void sort1(int a[10000],int n){int i,j,k;int t;for(i=0;i<n;i++){k=i;for(j=i+1;j<n;j++)if(a[k]>a[j])k=j;t=a[i];a[i]=a[k];a[k]=t;}}void sort2(int b[10000],int n){int i,j,k;int t;for(i=0;i<n;i++){k=i;for(j=i+1;j<n;j++)if(b[k]<b[j])k=j;t=b[i];b[i]=b[k];b[k]=t;}}运行结果:3．汽车加油问题的程序：（此处放程序）#include<stdio.h>int main(){int n,k,i,left;int a[1025];int sum=0;int m=0;int t=0;scanf("%d",&n);scanf("%d",&k);for(i=0;i<=k;i++){scanf("%d",&a[i]);sum+=a[i];}if(n<a[0])printf("No Solution!");elseif(n*(k+1)<sum)printf("No Solution!");else{left=n-a[0];for(i=1;i<=k;i++){if(left>a[i])left-=a[i];elseif(left<=a[i]){t=n+left;if(t<a[i])printf("No Solution!");elseleft=t-a[i];m+=1;}}printf("%d\n",m);}return(0);}运行结果:要求至少给出1组测试数据运行结果。