本篇探索了贪心算法的原理和 c 语言实战应用。采用贪心找零示例,解释了如何从大到小枚举硬币面额,并尽量使用当前面额内的硬币找零。此外,还提供了背包问题、调度问题和活动选择问题等其他实战案例,展示了贪心算法在不同场景下的应用。尽管贪心算法不一定能产生全局最优解,但在许多情况下它能提供良好的近似解。
贪心算法:C 语言实战解析
贪心算法是一种常用的算法技术,它关注于在当前阶段做出局部最优选择,以达到全局最优或近似最优解。本篇文章将通过 C 语言实战案例,深入讲解贪心算法的原理和应用。
实例:贪心找零
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目标:给定一个金额和一组硬币面额,求出使用最少的硬币找零的方案。
代码:
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 存放所有硬币面额 int coins[] = {1, 5, 10, 25, 50, 100}; // 枚举硬币面额种类 int n = sizeof(coins) / sizeof(coins[0]); // 贪心算法找零 int greedy_change(int amount) { int num_coins = 0; // 遍历硬币面额从大到小 for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { // 在当前硬币面额范围内取尽可能多的硬币 while (amount >= coins[i]) { amount -= coins[i]; num_coins++; } } // 返回所需硬币数量 return num_coins; } // 主函数 int main() { // 设置要找零的金额 int amount = 123; // 调用贪心算法找零 int num_coins = greedy_change(amount); // 输出结果 printf("最少的硬币数量:%d\n", num_coins); return 0; }
代码讲解:
其他实战案例:
通过以上实战案例,可以深入理解贪心算法的原理和应用。请注意,贪心算法不一定能得到全局最优解,但在许多情况下可以提供较好的近似解。
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