UVA 119 Greedy Gift Givers

买礼物资金分配模拟问题
博客围绕买礼物资金分配问题展开,要求预留部分钱,尽可能多用且平均分给收礼人。如dave有200元给3人,最后花掉(200/3)*3 = 66*3元,每人得66元。分析时可采用模拟方法,使用vector动态数组或普通数组。

题目:注意这一段 Each person gives the same integer amount of money to each friend to whom any money is given, and gives as much as possible.
一个准备买礼物的钱是他预留的,不是全部用光的,但是他要尽可能的多用,且给每个他所给礼物的人是平均的。比如:dave 200 3 laura owen vick ——dave有200他最后花掉的是(200/3)*3=66*3(整除) laura owen vick各得到66。

分析:模拟 我用了一下vector动态数组 当然普通数组也行

注意:

#include "string"
#include "iostream"
#include "vector"
#include"algorithm"
#include"cstring"
using namespace std;

int main()
{
    int n;int cost_and_get[10],flag=0;
    while(cin>>n)
    {
        if(flag!=0) cout<<endl; flag++;
        memset(cost_and_get,0,sizeof(cost_and_get));
        vector<string> name;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            string s;
            cin>>s;
            name.push_back(s);
        }

        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            string temp_name;int out,money,m,in;
            cin>>temp_name;
           vector<string>::iterator p=find(name.begin(),name.end(),temp_name);
            out=p-name.begin();

            cin>>money>>m;
            for(int j=0;j<m;j++)
            {
                cin>>temp_name;
                vector<string>::iterator p=find(name.begin(),name.end(),temp_name);
                in=p-name.begin();

                cost_and_get[out]-=money/m;
                cost_and_get[in]+=money/m;
            }
        }
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            cout<<name[i]<< ' '<<cost_and_get[i]<<endl;;
        }
    }
    return 0;
}

在提供的引用中,涉及到与 -greedy 相关的主要是 Greedy 和 Epsilon - GreedyGreedy 技术常用于资源受限场景,如在智能手机和平板电脑等移动设备中,该技术通过逐个选择具有最高加权效用的应用变体,在一定程度上减少了计算复杂度和资源消耗。例如在资源有限的智能手机上同时运行多个社交、娱乐和办公应用时,Greedy 技术可发挥作用,不过 Serene Greedy 技术在其基础上更进一步,通过考虑自适应的非功能方面,进行重要性判断和应用分类,避免不必要的自适应,在保证一定效用的同时,减少对用户体验的负面影响 [^1]。 Epsilon - Greedy 是强化学习中的一种策略。强化学习关注智能体在与环境的交互中学习最优策略以最大化累积奖励,在很多领域如游戏 AI、机器人控制、自然语言处理等有广泛应用。而 Epsilon - Greedy 变体相对基本的形式稍微复杂一些,与基本的 Epsilon - Greedy 变体相比,后续讨论的变体需要优化更多的参数,有时特定的算法变体甚至可能需要在估计过程中存储值才能正常工作,这些因素会进一步增加行为策略的复杂性 [^2][^4]。 ### 代码示例(简单的 Epsilon - Greedy 策略伪代码) ```python import random # 定义 Epsilon - Greedy 策略函数 def epsilon_greedy(epsilon, actions, q_values): if random.uniform(0, 1) < epsilon: # 探索:随机选择一个动作 return random.choice(actions) else: # 利用:选择具有最高 Q 值的动作 max_q_index = q_values.index(max(q_values)) return actions[max_q_index] # 示例使用 actions = [0, 1, 2] # 动作列表 q_values = [0.1, 0.5, 0.3] # Q 值列表 epsilon = 0.2 # Epsilon 值 selected_action = epsilon_greedy(epsilon, actions, q_values) print(f"选择的动作是: {selected_action}") ```
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