贪心思想——摘苹果

本文通过洛谷的P1478题“陶陶摘苹果(升级版)”介绍贪心思想。贪心算法策略是在每个步骤选择当前最优解,不考虑后续影响。题目要求在力气耗尽前摘到最多苹果,输入包括苹果数量、力气、椅子高度、手伸直长度等,输出为能摘到的苹果最大数量。文章探讨如何应用贪心策略解决此问题。

贪心

:即把整个问题分解成多个步骤,在每个步骤都选取当前步骤的最优方案,直到所有步骤结束;在每一步都不考虑对后续步骤的影响,在后续步骤中也不再回头改变前面的选择。简单的说,其思想就是“走一步看一步”、“目光短浅”。(下面用洛谷——P1478 陶陶摘苹果(升级版)进行运用)

题目描述

又是一年秋季时,陶陶家的苹果树结了 n 个果子。陶陶又跑去摘苹果,这次他有一个 a 公分的椅子。当他手够不着时,他会站到椅子上再试试。

这次与 NOIp2005 普及组第一题不同的是:陶陶之前搬凳子,力气只剩下 s 了。当然,每次摘苹果时都要用一定的力气。陶陶想知道在 s<0 之前最多能摘到多少个苹果。

现在已知 n 个苹果到达地上的高度 x_i
i

,椅子的高度 a,陶陶手伸直的最大长度 b,陶陶所剩的力气 s,陶陶摘一个苹果需要的力气 y_i

,求陶陶最多能摘到多少个苹果。

输入格式
第 1行:两个数 苹果数 n,力气 s。

第 2 行:两个数 椅子的高度 a,陶陶手伸直的最大长度 b。

第 3 行~第 3+n-1 行:每行两个数 苹果高度 x_i

,摘这个苹果需要的力气 y_i 。

输出格式
只有一个整数,表示陶陶最多能摘到的苹果数。

输入输出样例
输入 #1 复制
8 15
20 130
120 3
150 2
110 7
180 1
50 8
200 0
140 3
120 2
输出 #1 复制
4
贪心思想就是把问题细分成几部分,之后在每一步中都选择最好的处理方法,来实现解题的。而在摘苹果这题中,要求的是用最小的力气去摘最多的苹果。所以这问题就可以被细分成两部分,一、是可以摘到的苹果;二、是用最小的力气摘最多的苹果;

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct apple{
   
   
	int xi,yi;
}ap[
贪心法求解最短路径问题常应用于单源最短路径问题,以下是其方法和原理: ### 原理 - **贪心选择性质**:所求问题的整体最优解可以通过系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第个基本要素,也是与动态规划算法的主要区别。 - **最优子结构性质**:当个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用贪心法求解的关键所在。以单源最短路径为例,从顶 5 到顶 1 的最短路径假设是 5->4->2->1,那么,顶 4 到 1 的最短路径定是 4->2->1,顶 2 到 1 的最短路径定是 2->1 [^1][^4]。 ### 方法 - **算法整体思想**:按各个顶与源之间的路径长度的递增次序,生成源到各个顶的最短路径。即先求出长度最短的条路径,再参照它求出长度次短的条,以此类推,直到从源到其他各个顶的最短路径全部求出为止,俗称迪杰斯特拉算法 [^3]。 - **具体步骤**: 1. 建立数学模型来描述问题。 2. 把求解的问题分成若干个子问题。 3. 对每子问题求解,得到子问题的局部最优解。 4. 把子问题的解局部最优解合成原来解问题的个解 [^2]。 ### 代码示例 ```cpp #include<iostream> using namespace std; //数据结构Map记录路线情况, //dist[]记录最短路径, //q[]记录前驱, //flag[]记录是否为已经是最短路径 #define Max 100 #define Maxnum 1000 int map[Max][Max]; int dist[Max], p[Max]; bool flag[Max]; int n; int m; void init(int map[][Max], int dist[], int p[], bool flag[]); void cinfun(int map[][Max], int dist[], int p[], bool flag[]); void minfun(int map[][Max], int dist[], int p[], bool flag[]); int main() { //初始化 init(map, dist, p, flag); //输入数据 cinfun(map, dist, p, flag); //最小值 minfun(map, dist, p, flag); for (int i = 1; i <= n; i++) { cout << "城市:" << i << "前个城市:" << p[i] << endl; cout << "最短路程是:" << dist[i] << endl << endl; } return 0; } ```
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