BIT算法作业四-贪心

C++实现哈夫曼编码:从数据结构到数据压缩的工程实践 数据压缩是计算机科学中优化存储与传输效率的核心技术,其基本原理在于通过编码减少数据冗余。哈夫曼编码作为一种经典的熵编码算法,利用贪心策略构建最优前缀码,为高频数据分配短编码,低频数据分配长编码,从而实现高效的无损压缩。该技术在工程实践中价值显著,广泛应用于ZIP、JPEG等常见压缩格式,以及网络传输协议中。本文聚焦于**哈夫曼树**的C++实现,深入剖析了使用**最小堆(优先队列)**构建树结构、生成编码表、处理内存管理等关键步骤,并提供了可直接编译运行的完整源码,为理解算法原理到工程落地提供了清晰路径。 阅读详情
我不想写作业orz在这里插入图片描述
T1

 肯定打表找规律,画完哈夫曼树长这样。
在这里插入图片描述
于是哈夫曼编码如下。

  • a:a:a: 000000000000 000100010001
  • b:b:b: 000000000000 001001001
  • c:c:c: 000000000000 010101
  • d:d:d: 000000000000 111
  • e:e:e: 000100010001
  • f:f:f: 001001001
  • g:g:g: 010101
  • h:h:h: 111

然后拿眼找规律即可,对于数值是Fibonacci[i](从1开始)Fibonacci[i](从1开始)Fibonacci[i](从1开始),其哈夫曼编码是
Codei={n−1个"0"i=1(n−i)个"0"+"1"i>1Code_i = \begin{cases} n-1个"0"&i=1\\ (n-i)个"0"+"1"&i>1 \end{cases}Codei​={n−1个"0"(n−i)个"0"+"1"​i=1i>1​

T2

 肯定前面的物品更优,一直拿就是了。假设拿了第jjj件而没有拿第iii件,其中(i<j)(i <j)(i<j),那么肯定有Weighti<Weightj,Valuei>ValuejWeight_i < Weight_j,Value_i > Value_jWeighti​<Weightj​,Valuei​>Valuej​。此时我们将第jjj件拿出来换成第iii件,显然可以得到更多的价值和更多的容量,因此贪心选择性质得证。

T3

 不能,只能利用回溯法爆搜所有的装载顺序才能得到结果,若是还采用原来的策略,先PickPickPick最轻的塞进第一艘船然后再塞第二艘船感性理解上都不对。(话说最优装载问题是啥我都不知道,百度了一下才知道是价值全部为1的01背包
 直接举反例,两艘船C1=C2=4C_1=C_2=4C1​=C2​=4,四件物品重量1,2,2,31,2,2,31,2,2,3,按照原来的策略则第一艘船塞进了1,21,21,2,第二艘船塞进了222。显然应该1,31,31,3和2,22,22,2来分比较合理,有反例就不用证了

T4

神必的一批,看不太懂贪心,积化和到是网络流见过一次orz
洛谷P1249题解好吧,下面伪代码
forforfor i=1i =1i=1 tototo nnn dododo
  forforfor j=nj =nj=n tototo 111 dododo
    ififif dp[j−i]+ln(i)>dp[j]dp[j-i] +ln(i) > dp[j]dp[j−i]+ln(i)>dp[j] thenthenthen
      dp[j]←(dp[j−i]+ln(i))dp[j] \leftarrow (dp[j-i]+ln(i))dp[j]←(dp[j−i]+ln(i))
      choose[j]←(j−i)choose[j] \leftarrow (j-i)choose[j]←(j−i)
    endifendifendif
  endendend forforfor
endendend forforfor
answer←1answer \leftarrow 1answer←1
position←choose[n]position \leftarrow choose[n]position←choose[n]
whilewhilewhile position>0position > 0position>0 dododo
  answer←answer⋅positionanswer \leftarrow answer \cdot positionanswer←answer⋅position
  position←choose[position]position \leftarrow choose[position]position←choose[position]
endendend whilewhilewhile

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