时间:2021-05-22
本文实例讲述了Python贪心算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1. 找零钱问题:假设只有 1 分、 2 分、五分、 1 角、二角、 五角、 1元的硬币。在超市结账 时,如果 需要找零钱, 收银员希望将最少的硬币数找给顾客。那么,给定 需要找的零钱数目,如何求得最少的硬币数呢?
# -*- coding:utf-8 -*-def main(): d = [0.01,0.02,0.05,0.1,0.2,0.5,1.0] # 存储每种硬币面值 d_num = [] # 存储每种硬币的数量 s = 0 # 拥有的零钱总和 temp = raw_input('请输入每种零钱的数量:') d_num0 = temp.split(" ") for i in range(0, len(d_num0)): d_num.append(int(d_num0[i])) s += d[i] * d_num[i] # 计算出收银员拥有多少钱 sum = float(raw_input("请输入需要找的零钱:")) if sum > s: # 当输入的总金额比收银员的总金额多时,无法进行找零 print("数据有错") return 0 s = s - sum # 要想用的钱币数量最少,那么需要利用所有面值大的钱币,因此从数组的面值大的元素开始遍历 i = 6 while i >= 0: if sum >= d[i]: n = int(sum / d[i]) if n >= d_num[i]: n = d_num[i] # 更新n sum -= n * d[i] # 贪心的关键步骤,令sum动态的改变, print("用了%d个%f元硬币"%(n, d[i])) i -= 1if __name__ == "__main__": main()2. 求最大子数组之和问题:给定一个整数数组(数组元素有负有正),求其连续子数组之和的最大值。
# -*- coding:utf-8 -*-def main(): s = [12,-4,32,-36,12,6,-6] print("定义的数组为:",s) s_max, s_sum = 0, 0 for i in range(len(s)): s_sum += s[i] if s_sum >= s_max: s_max = s_sum # 不断更新迭代s_max的值,尽可能的令其最大 elif s_sum < 0: s_sum = 0 print("最大子数组和为:",s_max)if __name__ == "__main__": main()3.一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次数最少。 对于给定的n(n <= 5000)和k(k <= 1000)个加油站位置,编程计算最少加油次数。
# 设汽车加满油后可行驶n公里,且旅途中有k个加油站def greedy(): n = 100 k = 5 d = [50,80,39,60,40,32] # 表示加油站之间的距离 num = 0 # 表示加油次数 for i in range(k): if d[i] > n: print('no solution') # 如果距离中得到任何一个数值大于n 则无法计算 return i, s = 0, 0 # 利用s进行迭代 while i <= k: s += d[i] if s >= n: # 当局部和大于n时则局部和更新为当前距离 s = d[i] # 贪心意在令每一次加满油之后跑尽可能多的距离 num += 1 i += 1 print(num)if __name__ == '__main__': greedy()更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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贪心算法贪心算法(又称贪婪算法)是指,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,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪