这个贪心的行为在算法中也成为了一种指导思想,也就是说贪心算法所作出的选择在当时的环境下是最好的,说深一点就是它只是某种
意义上的局部最优解,但不一定是全局最优解,此时往往接近于最优解。
一: 优点
前面也说了,贪心只是求的当前环境下的最优解,而不是追究整体的最优解,所以贪心就避免了为求的整体最优解而枚举各种方案所
耗费的时间。
二: 问题
① 不能保证贪心所得出的解是整体最优的。
② 不能用来求最大解和最小解问题。
③ 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。
三: 案例
其实说到贪心,基本上都会提到“背包问题”,这里我就举一个“找零钱的问题“,对的,找零钱问题是我们生活中一个活生生的贪心算法
的例子,比如我买了“康师傅来一桶方便面”,给了10两银子,方便面3.8两,那么收银mm该找我6.2两,现实中mm不自觉的就会用到贪心的行
为给我找最少张币,总不能我给mm一张,mm给我十几张,那样mm会心疼的。
此时mm提供的方案就是:5元1张,1元1张,2角1张。
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 6 namespace Tanxin 7 { 8 class Program 9 {10 static void Main(string[] args)11 {12 while (true)13 {14 var money = Exchange(decimal.Parse(Console.ReadLine()));15 16 Console.WriteLine("\n找给您的张数为:\n");17 foreach (var single in money)18 {19 if (single.Value != 0)20 {21 Console.WriteLine("{0}元\t{1}张\n", single.Key, single.Value);22 }23 }24 Console.WriteLine("--------------------------------------------------------------------");25 }26 }27 28 /// <summary>29 /// 找零30 /// </summary>31 /// <param name="num"></param>32 static Dictionary<decimal, int> Exchange(decimal num)33 {34 var money = GetInit();35 36 int i = 0;37 38 while (true)39 {40 if (num < 0.05M)41 {42 return money;43 }44 45 var max = money.Keys.ElementAt(i);46 47 if (num >= max)48 {49 num = num - max;50 51 //money的张数自增52 money[max] = money[max] + 1;53 }54 else55 {56 //如果是小于1毛,大于5分的情况下57 if (num < 0.1M && num >= 0.05M)58 {59 //按一毛计算60 money[0.10M] = money[0.10M] + 1;61 62 num = 0.0M;63 }64 else65 {66 i++;67 }68 }69 }70 }71 72 static Dictionary<decimal, int> GetInit()73 {74 Dictionary<decimal, int> money = new Dictionary<decimal, int>();75 76 //key表示钱,value表示钱的张数77 money.Add(100.00M, 0);78 money.Add(50.00M, 0);79 money.Add(20.00M, 0);80 money.Add(10.00M, 0);81 money.Add(5.00M, 0);82 money.Add(2.00M, 0);83 money.Add(1.00M, 0);84 money.Add(0.50M, 0);85 money.Add(0.20M, 0);86 money.Add(0.10M, 0);87 88 return money;89 }90 }91 }
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时间: 2024-11-03 20:44:54