int a[1000], b=5, c=8;
swap(b, c); // 交换操作
memset(a, 0, sizeof(a)); // 初始化为0或-1
引导问题
为一个小老鼠准备了M磅的猫粮,准备去和看守仓库的猫做交易,因为仓库里有小老鼠喜欢吃的五香豆,第i个房间有J[i] 磅的五香豆,并且需要用F[i]磅的猫粮去交换;求老鼠最多可换多少豆?若五香豆不能全换猫粮,按比例换。
Sample Input
5 3 ——M猫粮 N房间
7 2 ——五香豆 猫粮
4 3
5 2
-1 -1 —— 结束Sample Output
13.333
由按比例换,7/2=3.5 4/3=1.333... 5/2=2.5 3.5最大 排序,一次换——7+5+1.3333=13.333
初识贪心
在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。
也就是说,不从整体上加以考虑,所作出的仅仅是在某种意义上的局部最优解(是否是全局最优,需要证明)。
例题
1.田忌赛马
每个马跟比自己弱的程度最小的马
1.排序
2.蓝色最大和红色最大比较,看蓝色能不能比过红色,若比不过,拿蓝色最小的跟红色比
3.拿蓝色最大跟红色第二大的比...能比就比,不能就继续拿最差的跟最好的比
反证法上大分~事件序列问题
已知N个事件的发生时刻和结束时刻。
一些在时间上没有重叠的事件,可以构成一个事件序列,如事件{2,8,10}。
事件序列包含的事件数目,称为该事件序列的长度。
请编程找出一个最长的事件序列。
至少存在一个最长事件序列包含最早结束事件(最早结束事件是0)
反证法证明上句:
假设所有最长事件序列都不包含最早结束事件;只要证明这个假设是错的,原命题得证;
任取一个所谓的最长事件序列,把第一个事件去掉,换掉事件0,肯定跟后面都不冲突(因为换上的是最早结束的时间,原来都不冲突,现在更不冲突)
证明完后选中最早结束事件0 后面我做类似的:每次找一个最早结束的事件,只要和前面的不冲突的都选中;
2.搬桌子
一个公司要做调整搬桌子,房间有400个,一边是单号,一边双号;
走廊很窄,只通过1个桌子过;
输入:
第二行:趟数
第三行:房间号:10号搬到20号
每趟搬要10min:不重叠可以同时搬,要10min;重叠要分开搬
法一:与上题的思想差不多,只不过,改成了最早开始事件(找开始最早的)
法二:统计每个区间在时间轴上的重叠次数,并找出最大重叠次数的区间。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {
int t, i, j, N, P[200]; // t是测试用例的数量,N是每个测试用例的区间数量
int s, d, temp, k, MAX; // s和d是区间的起点和终点,MAX用于记录最大重叠次数
cin >> t;
for (i = 0; i < t; i++) {
// 初始化P数组,用于记录每个时间点的重叠次数
for (j = 0; j < 200; j++)
P[j] = 0;
cin >> N; // 读取当前测试用例的区间数量
for (j = 0; j < N; j++) {
cin >> s >> d; // 读取区间的起点和终点
s = (s - 1) / 2; // 将起点转换为数组索引
d = (d - 1) / 2; // 将终点转换为数组索引
// 如果起点大于终点,交换它们
if (s > d) {
temp = s;
s = d;
d = temp;
}
// 在区间[s, d]内的每个时间点增加计数
for (k = s; k <= d; k++)
P[k]++;
}
// 找到最大重叠次数
MAX = -1;
for (j = 0; j < 200; j++)
if (P[j] > MAX)
MAX = P[j];
// 输出最大重叠次数乘以10
cout << MAX * 10 << endl;
}
return 0;
}
3.删数问题
已知一个长度不超过240位的正整数n(其中不含有效字0),去掉其中任意s(s小于n的长度)个数字后,将剩下的数字按原来的左右次序组成一个新的正整数。
给定n和s,请编程输出最小的新正整数。
Sample Input
178543 4
Sample Output
13
法一:从左到右扫描逆序对,删掉左边的数,若没有逆序对,删掉最后一位数
1 7 8 5 4 3 —— 1 7 5 4 3 ——1 5 4 3 ——1 4 3 —— 1 3
1 2 3 4
4.青蛙的邻居
每个湖泊都有一个青蛙,如果两个湖泊之间有水渠相连,我们认为两个青蛙他们为邻居;
问:你可以画出这个湖泊分布图吗?
Sample Input
3
7 —— 青蛙个数
4 3 1 5 4 2 1 —— 第一个青蛙有4个邻居;第二个青蛙有3个邻居....
6
4 3 1 4 2 0
6
2 3 1 1 2 1
Sample Output
YES
NO
YES
用以下知识可解决:
离散数学:可图性判定
两个概念:
1.度序列:若把图A所有顶点的度数排成一个序列S,则称S为图A的度序列。
度:一个顶点他有几条边,度就是几

2 3 1 1 1 就是度序列
2.序列是可图的:一个非负整数组成的有限序列如果是某个无向图的度序列,则称该序列是可图的。
若度序列2 3 1 1 1可以画出图A,就是可图的;
Havel-Hakimi定理:解决可读性判定
之后再排序:3 2 2 2 1
做一趟,排序一次;只要出现负数,就不可能了,图画不出来;最后全变成0,可以画;
Havel定理的解释——加加减减与图的对应关系_哔哩哔哩_bilibili
特别说明
若要用算法>贪心算法求解某问题的整体最优解,必须首先证明贪心思想在该问题的应用结果就是最优解!!
在使用算法>贪心算法解决问题时,必须首先证明贪心策略能够导致整体最优解。算法>贪心算法通常通过每一步选择局部最优解来构建全局解,但并非所有问题都适合使用算法>贪心算法,因此证明其正确性是关键。
说明理由:
若某货币系统有三种币值,分别为一角、五分和一分;要找1角5分
求最小找币数时,是否可以用贪心法求解?可以;先用最大的能找几个找几个;
如果将这三种币值改为一种一分、五分和一分;要找1角5分
是否还可以使用贪心法求解?
不行;
因为他不成倍数;
算法>贪心算法的常见操作:
贪心总是要找最大的、最小的、最划算的,往往要排序;