貪欲
1。
poj2287
天智の競馬問題N
しっかり勝ちます。
最適解を見つけるために。
より良い業績。
大域的最適解では時々、局所最適な結果。
馬の能力値。
だから私はイニングの最大数を獲得しましょう。
私の馬はそれを打つことができれば、私の馬がそれを打つことができない場合はどの馬の他の側面については、その後、私はその後、私はの残りの部分を使用する、最小の馬の値に対して移動する機能の内側に馬とそれを打つことができるようになります能力のすべての馬
逆らうために最小の馬。このアイデアは非常に貪欲です。
ない貪欲アルゴリズムの本によるものでなく、思考。
#include <cstdioを>
する#include <CStringの>
する#include <アルゴリズム>
の#include <iostreamの>
使用して名前空間STD、
INT A [1010]、B [1010]; //速度馬tianji配列およびキング
メインINT（）
{
CDZSC_June // IFDEF＃
//freopen("in.txt","r",stdin）;
//＃endifの
// STD :: :: iOSのfalseにsync_with_stdio（）;
int型N-;
しばらく（scanfの（ "％Dを" 、＆n）は、n個）//入力tianji及び馬の王の馬の数
{
（INT I = 1; I <= N、I）はscanfの（ "％のD"、および[I]）を++; //入力tianji nを馬の速度
（; iがi = 1をint型のためのscanf（ "％dの"、＆B [i]）と; <= N iが++）; // キング入力回転数N馬
ソート（A + 1、A + 1 + n）は、nは宅配順に応じて馬の馬tianjiに配置//
ソート（B + 1、B + // 1個の+ N） N-馬の馬に係る注文増加発現キング配列
int型TL = 1、TR = N、QL = 1、QR = N; 頭部および尾ポインタが初期化され、ヘッドとテールポインタB //配列配列
INT和= 0。//ティエン智は、いくつかの銀の初期化を獲得し
ながら、（TL <= TR）//ゲームがされていない場合は、完全に
{
IF（[TL <B [QL]）//もし失うよりtianji最も遅い馬キング最も遅い馬、馬tianjiより遅い最も遅いと最速の馬王
{
QRを- ;
TL ++;
sum- = 200;
}
そうIF（[TL] == B [QL]）//同じ王の最も遅い速度でtianji最も遅い馬の馬の場合
{
一方（TL <= TR && QL <= QR）//サイクル、空の配列tianjiウマまたはキングまで
{
IF（[TR]> B [QR]）//もしtianji速い最速最速の馬の馬の王より、tianji最速よりも王最速の馬の馬が勝つ
{
SUMを+ = 200です。
tr--;
qr--;
}
他//もしtianjiまたは最速最も遅い馬の馬王よりも遅く、tianjiキング最も遅いと失うより最速の馬の馬は、しばらく出
{
IF（[TL <B [QR]）= 200はsum-あり;
TL ++; QR - ; BREAK;
}
}
}
そう/高速最も遅いキング最も遅い馬の馬より/ IF tianji、tianji最も遅い最も遅い馬、キングよりウマ、勝つ
{
TL ++;
QL ++;
+ = 200であるSUM;
}
}
printf（ "％d個の\ n"、合計）。
}
0を返します。
}
2。
問題に一致する括弧シーケンス。
問題の本質を見抜きます。
X左括弧のみxと相手コネクタに右括弧の欠如を行方不明。これは、いくつかの正当な括弧のシーケンスを生成するための唯一の方法でした。
3。
RGBシーケンスの問題。
赤、緑、青。
あなたは、動的計画法ああの問題を解決することができます！
私たちは、貪欲アルゴリズム貪欲ああと盲目ではありません！私たちの貪欲は、最適解を得ることです。時にはそれが本当にあなたの貪欲な権利を行い、ブラインド欲を行きます。
貪欲アルゴリズム理論は非常にあいまいであることが判明しました！
どのように貪欲にも科学ああです！
ゲーム（ゲーム）：
ゲームは戦争です！
バックギャモンでは、プレイヤーは、上部の手を獲得するために、最初にこれらの作品を使用しました。
1。
ストーンズゲーム。
誰がそれを失う取られてはいけません。
上側の手、FLAC。
結論を引き出すために列挙-----「」
私たちは、ああをシミュレートすることができます。
アッパー手-Winの状況：nは3の倍数であります！
&&負け状態は、状態を獲得します。
勝利状態は、操作は勝つ状態の存在を失う状態に転送され、唯一の状態勝つために失う状態から転送された任意の動作状態を失います！
2。
いくつかのゲームを取ります。
常に二人は、ほとんどの情報に基づいた意思決定を行うことができることを前提としております。
負け状態を考えてみましょう：限り、すべての
FLACの敗北は、ちょうど模倣することを決定して上位の手を入手します！
そして、勝利の状態を考えます！
状態からの移行の実装は、状態を失う勝つために。
もちろん、ゲームは面白い質問をたくさん持っています！
長い彼らの教訓を兵士をありがとうございました！