16 周训练

本文深入探讨了贪心算法在解决线段覆盖、作业调度及钓鱼问题中的应用,通过具体实例解析了算法的设计思路与实现过程,为读者提供了丰富的代码示例与实践指导。

 这周学的比较少,只学了贪心算法,做了评测上的几道题。

 线段

这题 主要是要更新end的位置,对每个元素依据末尾数排序,每次添加新元素时更新end的位置。这样在最后能找到的线段数量就可以最大化

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node{
	int s,e;
}a[100005];
bool cmp(node a,node b){
	return a.e<b.e;
}
int main(){
	int n,i;
	cin>>n;
	for(i=0;i<n;i++)
		cin>>a[i].s>>a[i].e;
 
	sort(a,a+n,cmp);
	int ans=1;
	int end=a[0].e;
	for(i=1;i<n;i++)
	{
		if(end<=a[i].s)
		{
			end=a[i].e;
			ans++;
		}
	}
	cout<<ans<<endl;
}

 

家庭作业 

 

这题 题意是 n个作业,每个作业有各自的期限和价值,求可以获得的最大价值。

贪心思想就是首先按照价值排序,然后每一个作业的排查,可以安排就安排上,没有时间就不安排了。

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node{
	int p,e;
}a[100005];
int vis[100005];
bool cmp(node a,node b){
	return a.p>b.p;
}
int main(){
	int n,i,j;
	cin>>n;
	for(i=0;i<n;i++)
		cin>>a[i].e>>a[i].p;
 
	sort(a,a+n,cmp);
	int ans=0;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=a[i].e;j>=1;j--)
			if(vis[j]==0)
			{
			   vis[j]=1;
			   ans+=a[i].p;
			   break;
			}
	}
	cout<<ans<<endl;
}

 

钓鱼

】这题我最开始以为必须要从第一个湖走到最后一个湖,那样就简单多了,看请题目条件之后还懵了一下,不过在哪个湖结束只需要列举一下就行了。

 首先减去走动的时间,然后 按次数,每一次都选择价值最大湖的钓鱼。直到时间结束,最后选择所有方式中能得到的最大的方式

 

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn=27;
struct node{
	int v,num;
	bool operator <(node x)const{
	return v<x.v;	
	}
}s[maxn];
int d[maxn],t[maxn]; 
int n,h,ans;
priority_queue<node> q;
int main (){
	cin>>n>>h;
	h*=12;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>s[i].v;
		s[i].num=i;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	cin>>d[i];
	for(int i=1;i<=n;i++)
	cin>>t[i];
	for(int i=1;i<=n;i++){
		h-=t[i-1];
		int now=0;
		while(!q.empty())  	q.pop();	
		for(int j=1;j<=i;j++)  q.push(s[j]);
		for(int j=1;j<=h;j++){
			node a;
			a=q.top();
			if(a.v>0)  now+=a.v;		
			a.f-=d[a.num];
			q.pop();
			q.push(a);
		} 
		ans=max(now,ans);
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}

 

下面两个是我看到的比较好的贪心题

https://blog.youkuaiyun.com/V5ZSQ/article/details/46583569

https://blog.youkuaiyun.com/V5ZSQ/article/details/46790025

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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