换零钱实现之贪心算法 换零钱实现之贪心算法

换零钱实现之贪心算法

2016年03月17日 21:28:16

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贪心算法的基本思路：

从问题的某一步初始化解出逐步逼近给定的目标，以尽可能快地求得更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时，就停止算法，给出近似解。

下面就一个例子来说明贪心的实现过程：就以一个换零钱的例子吧，输入一个数字的面额，求出用100,50...等等面额怎么才能换成像对应的钱

#include <iostream>

using namespace std;

void tanxin(int a);
int value[10]={10000,5000,2000,1000,500,200,100,50,20,10};
int num[10]={0};
int main(){
float t;
cout <<"请输入要换的零钱数目:";
cin>>t;
tanxin((int)100*t);
for(int i=0;i <10;i++)
if( num[ i]>0)
cout <<(float)value[i]/100<<" "<<num[i]<<"张 "<<endl;
}

void tanxin(int a ){

int i;

for( i=0;i<10;i++)
if(a>value[i]){
break;
}

while(a>0 && i <10){
if( a>=value[i]){
a=a-value[i];
num[i]++;
}else if(a <10&&i>=5){
num[9]++;
break;
}
else
i++;
}

}

通过上面代码我们不能看出，贪心算法的实现过程：

从问题的某一初始化解出发

while是否达到（或者近似达到）设定的目标

求出可行解的一个解元素

由所有解元素组合成问题的一个可行解

由此我们不能得出，该算法存在的一些问题：

1.不能保证最后的解是最优的

2.不能用来求最值问题

3.只能满足某些约束条件的可行解的范围

贪心算法的基本思路：

从问题的某一步初始化解出逐步逼近给定的目标，以尽可能快地求得更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时，就停止算法，给出近似解。

下面就一个例子来说明贪心的实现过程：就以一个换零钱的例子吧，输入一个数字的面额，求出用100,50...等等面额怎么才能换成像对应的钱

#include <iostream>

using namespace std;

void tanxin(int a);
int value[10]={10000,5000,2000,1000,500,200,100,50,20,10};
int num[10]={0};
int main(){
float t;
cout <<"请输入要换的零钱数目:";
cin>>t;
tanxin((int)100*t);
for(int i=0;i <10;i++)
if( num[ i]>0)
cout <<(float)value[i]/100<<" "<<num[i]<<"张 "<<endl;
}

void tanxin(int a ){

int i;

for( i=0;i<10;i++)
if(a>value[i]){
break;
}

while(a>0 && i <10){
if( a>=value[i]){
a=a-value[i];
num[i]++;
}else if(a <10&&i>=5){
num[9]++;
break;
}
else
i++;
}

}

通过上面代码我们不能看出，贪心算法的实现过程：

从问题的某一初始化解出发

while是否达到（或者近似达到）设定的目标

求出可行解的一个解元素

由所有解元素组合成问题的一个可行解

由此我们不能得出，该算法存在的一些问题：

1.不能保证最后的解是最优的

2.不能用来求最值问题

3.只能满足某些约束条件的可行解的范围