贪心算法实验报告
实验三-贪心算法
for(inti=0;i<s.length();i++){
buf.append(getEachCode(s.substring(i,i+1)));
}
returnbuf.toString();
}
publicString getEachCode(String name){
for(inti=0;i<buffer.length();i++){
if(name.equals(codes[i].name)){
returnhuffstring[i];
}
}
return"";
}
publicvoidgetCode(intn,String[] thecodes,String thebuffer){
importjava.util.Scanner;
classHuffmanCode{
Stringname;
doubleweight;
intlc,rc,pa;
publicHuffmanCode(){
name="";
weight=0;
lc=-1;rc=-1;pa=-1;
}
}
publicclassHuffman1 {
dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}
(3)运行结果
3、题目三
(1)问题分析
设G=（V，E）是连通带权图，V={1，2，…,n}。构造G的最小生成树的Prim算法的基本思想是：首先置S{1}，然后，只要S是V的真子集，就进行如下的贪心选择：选取满足条件i∈S，j∈V-S，且c[i][j]最小的边，将顶点j添加到S中。这个过程一直进行到S=V时为止。过程中所取到的边恰好构成G的一棵最小生成树。
算法分析与设计-实验四 作业调度问题-实验报告
南阳理工学院算法分析与设计实验报告册开课学院：计算机与软件学院实验项目：实验4：贪心法（作业调度问题）实验时间：第10周周3（3,4）节实验地点： 15#515指导教师：学生姓名：学生学号：专业班级：2020-2021学年第1学期一、实验目的1.了解贪心算法思想及基本原理2.掌握使用贪心算法求解问题的一般特征3.能够针对实际问题，能够正确选择贪心策略4.能够针对选择的贪心策略，证明算法的正确性5.能够根据贪心策略，正确编码6.能够正确分析算法的时间复杂度和空间复杂度二、实验平台1.JDK1.82.IDEA三、实验内容设有n个独立的作业{1, 2, …,n}，由m台相同的机器{M1, M2, …,Mm}进行加工处理，作业i所需的处理时间为ti （1≤i≤n），每个作业均可在任何一台机器上加工处理，但不可间断、拆分。
多机调度问题要求给出一种作业调度方案，使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。
提示：贪心法求解多机调度问题的贪心策略是最长处理时间作业优先，即把处理时间最长的作业分配给最先空闲的机器，这样可以保证处理时间长的作业优先处理，从而在整体上获得尽可能短的处理时间。
按照最长处理时间作业优先的贪心策略，当m≥n时，只要将机器i的[0, ti)时间区间分配给作业i即可；当m＜n时，首先将n 个作业依其所需的处理时间从大到小排序，然后依此顺序将作业分配给空闲的处理机。
四、算法设计1.问题分析设有n个独立的作业{1, 2, …, n}, 由m台相同的机器进行加工处理. 作业i所需时间为t i. 约定:任何作业可以在任何一台机器上加工处理, 但未完工前不允许中断处理,任何作业不能拆分成更小的子作业。
要求给出一种作业调度方案，使所给的n 个作业在尽可能短的时间内由m台机器加工处理完成。
多机调度问题是一个NP完全问题，到目前为止还没有完全有效的解法。
对于这类问题，用贪心选择策略有时可以设计出一个比较好的近似算法。
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; }
贪心算法解活动安排实验报告
实验3 贪心算法解活动安排问题一、实验要求1．要求按贪心法求解问题；2．要求读文本文件输入活动安排时间区间数据；3．要求显示结果。
二、实验仪器和软件平台仪器：带usb接口微机软件平台：WIN-XP + VC++6.0三、源程序#include "stdafx.h"#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<algorithm>#define N 50#define TURE 1#define FALSE 0int s[N];/*开始时间*/int f[N];/*结束时间*/int A[N];/*用A存储所有的*/int Partition(int *b,int *a,int p,int r);void QuickSort(int *b,int *a,int p,int r);void GreedySelector(int n,int *s,int *f,int *A);int main(){int n=0,i;while(n<=0||n>50){printf("\n");printf("请输入活动的个数,n=");scanf("%d",&n);if(n<=0) printf("请输入大于零的数!");else if(n>50) printf("请输入小于50的数!");}printf("\n请分别输入开始时间s[i]和结束时间f[i]:\n\n");for(i=1;i<=n;i++){printf("s[%d]=",i,i);scanf("%d",&s[i]);printf("f[%d]=",i,i);scanf("%d",&f[i]);printf("\n");}QuickSort(s,f,1,n); //按结束时间非减序排列printf("按结束时间非减序排列如下:\n"); /*输出排序结果*/ printf("\n 序号\t开始时间结束时间\n");printf("-------------------------\n");for(i=1;i<=n;i++)printf(" %d\t %d\t %d\n",i,s[i],f[i]);printf("-------------------------\n");GreedySelector(n,s,f,A);//贪心算法实现活动安排printf("安排的活动序号依次为：");for(i=1;i<=n;i++){if(A[i])printf("\n%d %d-->%d",i,s[i],f[i]);}printf("\n");system("pause");return 0;}//快速排序void QuickSort(int *b,int *a,int p,int r){int q;if(p<r)q=Partition(b,a,p,r);QuickSort(b,a,p,q-1);/*对左半段排序*/ QuickSort(b,a,q+1,r);/*对右半段排序*/ }}//产生中间数int Partition(int *b,int *a,int p,int r){int k,m,y,i=p,j=r+1;int x=a[p];y=b[p];while(1){while(a[++i]<x);while(a[--j]>x);if(i>=j)break;else{k=a[i];a[i]=a[j];a[j]=k;m=b[i];b[i]=b[j];b[j]=m;}a[p]=a[j];b[p]=b[j];a[j]=x;b[j]=y;return j;}//贪心算法实现活动安排void GreedySelector(int n,int *s,int *f,int *A){//用集合A来存储所选择的活动A[1]=TURE; //默认从第一次活动开始执行int j=1; //j记录最近一次加入到A中的活动for(int i=2;i<=n;i++){//f[j]为当前集合A中所有活动的最大结束时间//活动i的开始时间不早于最近加入到集合A中的j的时间f[j]if(s[i]>=f[j]){A[i]=TURE; //当A[i]=TURE时，活动i在集合A中j=i;}else A[i]=FALSE; }}四、运行结果五、实验小结贪心算法总是做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。
贪心算法实验(最小生成树)
算法分析与设计实验报告第一次附加实验附录：完整代码（贪心法）//贪心算法最小生成树prim算法#include<iostream>#include<fstream>#include<string>#include<time.h>#include<iomanip>using namespace std;#define inf 9999; //定义无限大的值const int N=6;template<class Type> //模板定义void Prim(int n,Type c[][N+1]);int main(){int c[N+1][N+1];cout<<"连通带权图的矩阵为："<<endl;for(int i=1;i<=N;i++) //输入邻接矩阵{for(int j=1;j<=N;j++){cin>>c[i][j];}}cout<<"Prim算法最小生成树选边次序如下："<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();Prim(N,c); //调用Prim算法函数end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;system("pause");return 0;}template<class Type>//参数为结点个数n，和无向带权图中各结点之间的距离c[][N+1]void Prim(int n,Type c[][N+1]){Type lowcost[N+1]; //记录c[j][closest]的最小权值int closest[N+1]; //V-S中点j在s中的最临接顶点bool s[N+1]; //标记各结点是否已经放入S集合¦s[1]=true;//初始化s[i],lowcost[i],closest[i]for(int i=2;i<=n;i++){lowcost[i]=c[1][i];closest[i]=1;s[i]=false;}for(int i=1;i<n;i++){Type min=inf;int j=1;for(int k=2;k<=n;k++)//找出V-S中是lowcost最小的顶点j{if((lowcost[k]<min)&&(!s[k]))//如果k的lowcost比min小并且k结点没有被访问{min=lowcost[k]; //更新min的值j=k;}}cout<<j<<' '<<closest[j]<<endl; //输出j和最邻近j的点s[j]=true; //将j添加到s中for(int k=2;k<=n;k++){if((c[j][k]<lowcost[k])&&(!s[k]))//s集合放进j后更新各结点的lowcost 的值{lowcost[k]=c[j][k];closest[k]=j;}}}}。
实验四 贪心算法
实验四贪心算法一、实验目的进一步理解贪心算法的基本思想，学会根据具体问题设计贪心选择策略，会使用贪心算法解决一些实际问题。
二、实验要求1、上机前的准备工作根据实验内容中所给题目，利用所学贪心算法的基本设计思想设计算法并编写好上机程序，以提高上机效率；2、独立上机，输入、调试所编程序；3、上机结束后，写出实验报告。
4、上机时间：2学时三、实验内容1、4-1 会场安排问题#include<iostream>using namespace std;const int MAX=100;struct sport{int start;//开始时间int end;//结束时间};int m[MAX];void sort(struct sport t[],int n)// 由小到大排序{int i,j;for(i=1;i<n;i++)for(j=1;j<n-i+1;j++)if(t[j].start>t[j+1].start){struct sport temp;temp=t[j];t[j]=t[j+1];t[j+1]=temp;}}void main(){int max=1,count=1,n;cout<<"请输入活动的个数：";cin>>n;sport t[MAX];for(int k=1;k<=n;k++){cout<<"请输入第"<<k<<"个活动的开始时间和结束时间：";cin>>t[k].start;cin>>t[k].end;}m[0]=t[1].end;sort(t,n);for(int i=2;i<=n;i++){int j=0;while(j<max&&t[i].start<m[j]){j++;}m[j]=t[i].end;count=j+1;if(count>max)max=count;}cout<<"活动场所共需个数："<<max<<endl;}运行结果：2、4-2 最优合并问题#include <iostream>using namespace std;const int MAX=100;void sort(int r[],int n){int j;for(int i=2;i<=n;i++){r[0]=r[i];j=i-1;while(r[0]<r[j]){r[j+1]=r[j];j=j-1;}r[j+1]=r[0];}}int max(int r[],int n){int sum=0;for(int i=n;i>1;i--){sum+=r[i]+r[i-1]-1;r[i-1]=r[i]+r[i-1];}return sum;}int min(int r[],int n){int sum=0;for(int i=1;i<n;i++){sum+=r[i]+r[i+1]-1;r[i+1]=r[i]+r[i+1];}return sum;}void main(){int n,a[MAX],b[MAX];cout<<"请输入序列的个数:";cin>>n;cout<<"请输入各个序列的长度："<<endl;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i];sort(a,n);for(int j=1;j<=n;j++)b[j]=a[j];cout<<"最多比较次数："<<max(a,n)<<endl;cout<<"最少比较次数："<<min(b,n)<<endl; }运行结果：3、数列极差问题在黑板上写了N个正整数组成的一个数列，进行如下操作：每一次擦去其中的两个数a和b，然后在数列中加入一个数a×b+3，如此下去直至黑板上剩下一个数，在所有按这种操作方式最后得到的数中，最大的记作max，最小的记作min，则该数列的极差定义为M=max-min。
贪心算法设计实验报告
A
B
C
D
E
F
G
0
0
0
0
1
0
0
0
对表进行维护（维护后仍同上表，因为还没有两个集合合并）
0
A
B
C
D
E
F
G
0
0
0
0
1
0
0
0
C，选择第二条边 C----E （修改上表）
0
A
B
C
D
E
F
G
0
0
0
0
1
3
0
0
对上表进行维护（任同上表，因为还没有两个集合合并）
0
A
B
C
D
E
F
G
0
0
0
0
1
3
0
0
D，选择第三条边（ D-----F ） (根据条件 DF 两点不再同一集合，改边可选 ) 然后就合并 DF 两点所在的集合 D 的前去是 1，即 A 标记为 0， E 的标记也为 0，合并因为 6>1 所以表修改如下
Edge* selectionsort(Edge *array,int n)// 选择排序（对边按权重由高到低排序） {
int i,j,min,temp; for(i=0;i<n;i++) {
min=i; for(j=i+1;j<n;j++)
if(array[min].weight>array[j].weight) min=j;
在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之。依次类推，直至森林中
只有一棵树，也即子图中含有
算法设计与分析---贪心算法实验
实验三
报告书
姓名指Βιβλιοθήκη 教师学号日期班级
实验内容
时间限制: 1 s
空间限制: 256000 KB
题目等级 : 钻石 Diamond
题目描述 Description
一条街的一边有几座房子。因为环保原因居民想要在路边种些树。路边的地区被分割成块，并被编号为1…n。每个块的大小为一个单位尺寸并最多可种一裸树。每个居民想在门前种些树并指定了三个号码b，e，t。这三个数表示该居民想在b和e之间最少种t棵树。当然，b≤e，居民必须保证在指定地区不能种多于地区被分割成块数的树，即要求T≤ e-b+1。允许居民想种树的各自区域可以交叉。出于资金短缺的原因，环保部门请你求出能够满足所有居民的要求，需要种树的最少数量。
9
4
1 4 2
4 6 2
8 9 2
3 5 2
样例输出 Sample Output
5
数据范围及提示 Data Size & Hint
【数据规模】
30％的数据满足0＜n ≤1000，0＜h ≤ 500；100%的数据满足n ≤30000，h ≤5000。
时间限制: 1 s
空间限制: 128000 KB
题目等级 : 黄金 Gold
错了以后想了一下，发现本题解法要改一下。首先肯定是按照损失第一降序排序，然后才是时间第二增序排序。但是贪心过程也不能直接数数。样例有一个例子就是损失多的排序后在前面，损失少的排序在后面。看起来不能兼得，但是实际上，前面那个损失大的游戏的时间不是那么急迫，是允许晚一点去执行的。这样却可以兼得。如何解决这个问题？
种树题，要求的是最少的种树的数量。也就是说，如果一个人种了一棵树，为了使得种的树最少，那就要使得这颗树尽量种在大家都想种的区域之中。每一次针对一个要种树的居民来说，如何种树才能使得以后种树的人能够尽力的享受到“我”种的树带来的好处呢？
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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思想，它在求解最优化问题中具有重要的应用价值。
本实验报告旨在介绍贪心算法的基本原理、应用场景以及实验结果，并通过实例加以说明。
一、贪心算法的基本原理
贪心算法是一种以局部最优解为基础，逐步构建全局最优解的算法。
其基本原理是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，而不考虑之后的结果。
贪心算法通常具备以下特点：
1. 贪心选择性质：当前状态下的最优选择一定是全局最优解的一部分。
2. 最优子结构性质：问题的最优解可以通过子问题的最优解来构造。
3. 无后效性：当前的选择不会影响以后的选择。
二、贪心算法的应用场景
贪心算法适用于一些具有最优子结构性质的问题，例如：
1. 路径选择问题：如Dijkstra算法中的最短路径问题，每次选择当前距离最短的节点进行扩展。
2. 区间调度问题：如活动选择问题，每次选择结束时间最早的活动进行安排。
3. 零钱找零问题：给定一些面额不同的硬币，如何用最少的硬币凑出指定的金额。
三、实验设计与实现
本次实验选择了一个经典的贪心算法问题——零钱找零问题，旨在验证贪心算
法的有效性。
具体实现步骤如下：
1. 输入硬币面额和需要凑出的金额。
2. 对硬币面额进行排序，从大到小。
3. 从面额最大的硬币开始，尽可能多地选择该面额的硬币，直到不能再选择为止。
4. 重复步骤3，直到凑出的金额等于需要凑出的金额。
四、实验结果与分析
我们通过对不同金额的零钱找零问题进行实验，得到了如下结果：
1. 当需要凑出的金额为25元时，贪心算法的结果为1个25元硬币。
2. 当需要凑出的金额为42元时，贪心算法的结果为1个25元硬币、1个10元硬币、1个5元硬币、2个1元硬币。
3. 当需要凑出的金额为63元时，贪心算法的结果为2个25元硬币、1个10元硬币、1个1元硬币。
通过实验结果可以看出，贪心算法在零钱找零问题中取得了较好的效果。
然而，贪心算法并不是适用于所有问题的万能算法，它的有效性取决于问题的特性。
在某些情况下，贪心算法可能无法得到最优解，因此在实际应用中需要谨慎选
择算法。
结论：
本实验通过对贪心算法的介绍、应用场景的分析以及实验结果的验证，展示了
贪心算法在求解最优化问题中的重要性和实用性。
贪心算法通过局部最优选择
逐步构建全局最优解，具有简单高效的特点。
然而，贪心算法并非适用于所有
问题，需要根据问题的特性进行合理选择。
通过深入理解和实践，我们可以更
好地掌握贪心算法的应用技巧，提高问题求解的效率和准确性。