发工资咯

题目描述
作为吉大的老师,最盼望的日子就是每月的9号了,因为这一天是发工资的日子,养家糊口就靠它了,呵呵
但是对于学校财务处的工作人员来说,这一天则是很忙碌的一天,财务处的小胡老师最近就在考虑一个问题:如果每个老师的工资额都知道,最少需要准备多少张人民币,才能在给每位老师发工资的时候都不用老师找零呢?
这里假设老师的工资都是正整数,单位元,人民币一共有100元、50元、10元、5元、2元和1元六种。
输入
输入数据包含多个测试实例,每个测试实例的第一行是一个整数n(n<100),表示老师的人数,然后是n个老师的工资(<5000)。
n=0表示输入的结束,不做处理。
输出
对于每个测试实例输出一个整数x,表示至少需要准备的人民币张数。每个输出占一行。

样例输入 Copy
3 1 2 3
0
样例输出 Copy
4

#include<iostream> 
using namespace std;
int main(){
  
  int money[6] = {100,50,10,5,2,1};   
  
  int n;
  int i,j,c;   
  while(cin >> n && n !=0){  //一共n个老师 

  	int num =0; 
  	for(i=0;i<n;i++){    
	      cin>>c;	  
		  for (j=0;j<=5;j++){
		  	if(c==0)
		  	break;
		  	num += c/money[j];
		  	c  = c % money[j] ;
		  	
		  }
		  
		   
	  }

  cout << num <<endl;	
  	
  }	
	
	
	
return 0;
	
} 
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,希望这样的序列最终能够得到全局最优解的策略。它通常适用于求解最优化问题,并且可以用于一些动态规划问题的启发式近似解。 关于发工资的例子,我们可以假设有一个简单的场景:一家公司有若干员工,每个员工有不同的基本工资和加班奖金,而公司需要按照一定的规则来分配工资。如果我们想设计一个贪心算法来大致模拟这个过程,可能会先给员工支付他们的基础工资,然后尽可能地给加班时间长的员工发放加班奖金。这种算法并不保证一定能得到实际最佳的工资方案,但它能在有限的信息下快速给出一个接近最优的结果。 下面是一个简单的Python代码示例: ```python class Employee: def __init__(self, name, basic_salary, overtime_hours): self.name = name self.basic_salary = basic_salary self.overtime_bonus_rate = 0.5 # 假设加班费比例为50% def calculate_total_salary(self): return self.basic_salary + (self.overtime_hours * self.overtime_bonus_rate) # 创建员工列表 employees = [Employee("张三", 5000, 10), Employee("李四", 6000, 5), Employee("王五", 4000, 15)] # 按照默认的贪心策略排序,优先支付加班多的人 sorted_employees = sorted(employees, key=lambda e: e.overtime_hours, reverse=True) for employee in sorted_employees: print(f"{employee.name} 的总工资是 {employee.calculate_total_salary()} 元") ```
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