C语言的贪心算法

迪杰斯特拉算法c语言一、什么是迪杰斯特拉算法？迪杰斯特拉算法（Dijkstra algorithm）是一种用于解决图的最短路径问题的贪心算法。

它采用了广度优先搜索的策略，每次找到当前节点到其他所有节点中距离最短的一个节点，并将该节点加入到已访问的集合中，直到所有节点都被访问为止。

二、迪杰斯特拉算法的原理1. 初始化首先，我们需要对图进行初始化。

设定一个起点，并将该点距离源点的距离设置为0，其他点距离源点的距离设置为无穷大。

2. 找到最小距离接下来，我们需要从未访问过的节点中找到距离源点最近的一个节点。

这个过程可以通过建立一个优先队列来实现。

在每次找到最小值后，我们需要将该节点标记为已访问，并更新与该节点相邻的所有未访问过的节点的最小距离值。

3. 更新最短路径在更新与当前节点相邻的所有未访问过的节点之后，我们需要重新寻找未访问过的节点中距离源点最近的一个。

这个过程会不断重复直至所有节点都被访问过。

4. 输出结果当所有节点都被访问过之后，我们就可以得到从源点到其他所有节点的最短路径。

三、迪杰斯特拉算法的实现以下是一个使用C语言实现的简单示例代码：```c#define INF 1000000 // 定义无穷大int dist[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储距离源点的距离int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 标记是否已访问过// 初始化图void init_graph(Graph G, int start) {for (int i = 0; i < G.vertex_num; i++) {dist[i] = INF;visited[i] = 0;}dist[start] = 0;}// 找到距离源点最近的节点int find_min(Graph G) {int min_dist = INF, min_index = -1;for (int i = 0; i < G.vertex_num; i++) {if (!visited[i] && dist[i] < min_dist) {min_dist = dist[i];min_index = i;}}return min_index;}// 更新与当前节点相邻的节点的最短距离值void update_dist(Graph G, int index) {for (EdgeNode* p = G.adj_list[index].first_edge; p != NULL; p= p->next_edge) {int v = p->adjvex;if (!visited[v] && dist[index] + p->weight < dist[v]) {dist[v] = dist[index] + p->weight;}}}// 迪杰斯特拉算法void dijkstra(Graph G, int start) {init_graph(G, start);for (int i = 0; i < G.vertex_num; i++) {int index = find_min(G);visited[index] = 1;update_dist(G, index);}}```四、迪杰斯特拉算法的应用迪杰斯特拉算法可以用于解决许多实际问题，如路由选择、网络优化等。

贪心算法几个经典例子c语言1. 零钱兑换问题题目描述：给定一些面额不同的硬币和一个总金额，编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。

如果没有任何一种硬币组合能够凑出总金额，返回 -1。

贪心策略：每次选择面额最大的硬币，直到凑出总金额或者无法再选择硬币为止。

C语言代码：int coinChange(int* coins, int coinsSize, int amount){int count = 0;for(int i = coinsSize - 1; i >= 0; i--){while(amount >= coins[i]){amount -= coins[i];count++;}}return amount == 0 ? count : -1;}2. 活动选择问题题目描述：有 n 个活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，选择一些活动使得它们不冲突，且能够参加的活动数最多。

贪心策略：每次选择结束时间最早的活动，直到所有活动都被选择或者无法再选择为止。

C语言代码：typedef struct{int start;int end;}Activity;int cmp(const void* a, const void* b){return ((Activity*)a)->end - ((Activity*)b)->end;}int maxActivities(Activity* activities, int n){qsort(activities, n, sizeof(Activity), cmp);int count = 1;int end = activities[0].end;for(int i = 1; i < n; i++){if(activities[i].start >= end){count++;end = activities[i].end;}}return count;}3. 跳跃游戏题目描述：给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。

c语言prim算法摘要：1.C 语言和Prim 算法简介2.Prim 算法的应用3.Prim 算法的实现4.结论正文：一、C 语言和Prim 算法简介C 语言是一种广泛应用的计算机编程语言，以其高效性和灵活性著称。

它被广泛应用于操作系统、嵌入式系统、游戏开发等领域。

Prim 算法是一种用于解决无向图最小生成树问题的贪心算法。

它的基本思想是从一个顶点开始，不断地寻找与当前生成树距离最近的顶点，将其加入到生成树中，直到所有顶点都加入到生成树中为止。

二、Prim 算法的应用Prim 算法在图论中有着广泛的应用，例如在网络设计、最短路径问题、数据压缩等领域。

在网络设计中，可以用Prim 算法来找到一个网络的最小生成树，从而减少网络的成本。

在最短路径问题中，Prim 算法可以用来找到一个图中两点之间的最短路径。

在数据压缩中，Prim 算法可以用来找到一个图的最小生成树，从而将图压缩成一个更小的表示。

三、Prim 算法的实现下面是一个简单的C 语言实现的Prim 算法：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>typedef struct node {int vertex;int weight;} node;typedef struct graph {int vertices;node **adjList;} graph;void add_edge(graph *g, int src, int dest, int weight) { g->adjList[src] = (node*) malloc(sizeof(node));g->adjList[src]->vertex = dest;g->adjList[src]->weight = weight;g->adjList[dest] = (node*) malloc(sizeof(node));g->adjList[dest]->vertex = src;g->adjList[dest]->weight = weight;}bool is_valid_edge(graph *g, int src, int dest) {return g->adjList[src]!= NULL && g->adjList[dest]!= NULL; }int prim_min_tree_weight(graph *g) {int sum = 0;int *dist = (int*) calloc(g->vertices, sizeof(int));for (int i = 0; i < g->vertices; i++) {dist[i] = INT_MAX;}int min_weight = INT_MAX;int root = -1;while (root == -1) {for (int i = 0; i < g->vertices; i++) {if (dist[i] == INT_MAX) {continue;}for (int j = 0; j < g->vertices; j++) {if (is_valid_edge(g, i, j) && dist[j] > dist[i] + g->adjList[i]->weight) {dist[j] = dist[i] + g->adjList[i]->weight;if (min_weight > dist[j]) {min_weight = dist[j];root = j;}}}}}for (int i = 0; i < g->vertices; i++) { sum += dist[i];}free(dist);return min_weight;}int main() {graph g = {3, NULL};add_edge(&g, 0, 1, 4);add_edge(&g, 0, 2, 3);add_edge(&g, 1, 2, 1);add_edge(&g, 1, 3, 2);add_edge(&g, 2, 3, 4);printf("Minimum tree weight: %d ", prim_min_tree_weight(&g));return 0;}```四、结论C 语言和Prim 算法的结合可以有效地解决图论中的最小生成树问题。

多机调度问题贪心算法c语言一、引言多机调度问题是指将一组作业分配给多台机器，使得完成所有作业的时间最短。

在实际生产中，多机调度问题是一个常见的优化问题。

贪心算法是解决多机调度问题的一种有效方法。

本文将介绍贪心算法在C语言中的应用。

二、问题描述假设有n个作业需要分配给m台机器进行加工处理，每个作业需要的时间不同，每台机器的处理速度也不同。

现在需要设计一个算法，将这些作业分配给这些机器进行加工处理，并使得完成所有作业所需时间最短。

三、贪心算法思路贪心算法是一种基于局部最优解来构造全局最优解的思想。

对于多机调度问题，我们可以采用以下贪心策略：1. 将所有作业按照所需时间从大到小排序；2. 将第一个作业分配给第一台机器；3. 对于剩余的作业，选择当前处理时间最短的那台机器进行分配；4. 重复步骤3直到所有作业都被分配完毕。

四、C语言实现下面是C语言实现多机调度问题贪心算法的代码：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_JOB 1000#define MAX_MACHINE 1000int cmp(const void *a, const void *b) {return *(int *)b - *(int *)a;}int main() {int n, m, job[MAX_JOB], machine[MAX_MACHINE] = {0}; scanf("%d%d", &n, &m);for (int i = 0; i < n; i++) {scanf("%d", &job[i]);}qsort(job, n, sizeof(int), cmp);for (int i = 0; i < n; i++) {int min_time = machine[0], min_index = 0;for (int j = 1; j < m; j++) {if (machine[j] < min_time) { min_time = machine[j]; min_index = j;}}machine[min_index] += job[i]; }int max_time = machine[0];for (int i = 1; i < m; i++) {if (machine[i] > max_time) { max_time = machine[i];}}printf("%d\n", max_time);return 0;}五、代码解析1. 宏定义和头文件引入：```#define MAX_JOB 1000#define MAX_MACHINE 1000#include <stdio.h>#include <stdlib.h>```定义了最大作业数和最大机器数，并引入了标准输入输出库和标准库。

迪杰斯特拉算法c语言从某个源点到其余各顶点的最短路径-回复迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）是求解图中从某个源点到其余各顶点的最短路径的经典算法。

本文将通过一步一步的回答，详细解释迪杰斯特拉算法在C语言中的具体实现。

文章将包括算法原理、伪代码、关键函数实现以及一个简单的示例。

一、算法原理迪杰斯特拉算法是一种贪心算法，它通过逐步扩展最短路径的方式来找到源点到其他顶点的最短路径。

具体的步骤如下：1. 创建一个空的距离表，用于记录源点到各个顶点的最短路径，初始时将源点到自身的距离设置为0，其他顶点的距离设置为无穷大。

2. 选择一个距离表中距离最小的顶点，标记该顶点为已访问。

3. 对于已访问的顶点，更新其相邻顶点的距离，如果通过当前顶点的距离比原距离小，则更新距离值。

4. 重复步骤2和步骤3，直到所有顶点都被访问过或者没有可达的顶点。

二、伪代码为了更好地理解算法的实现，下面是使用伪代码描述的迪杰斯特拉算法：1. 创建一个距离表，用于记录源点到各个顶点的最短路径距离。

2. 将源点到自身的距离设置为0，其他顶点的距离设置为无穷大。

3. 创建一个标记表，用于标记已访问的顶点。

4. 创建一个优先队列（最小堆），用于选择下一个要访问的顶点。

5. 将源点入队列。

6. 当队列不为空时，执行以下操作：6.1. 选择队列中距离最小的顶点，将其出队。

6.2. 如果该顶点已经被访问过，则跳过该顶点。

6.3. 标记该顶点为已访问。

6.4. 对于该顶点的所有邻接顶点，计算通过当前顶点到达邻接顶点的距离，如果距离比原来的距离小，则更新距离表中的值。

6.5. 对于未访问过的邻接顶点，将其入队列。

7. 输出距离表中源点到各个顶点的最短路径距离。

三、关键函数实现下面是使用C语言实现迪杰斯特拉算法的关键函数。

c用于记录源点到各个顶点的最短路径距离int distance[MAX_VERTICES];用于标记已访问的顶点bool visited[MAX_VERTICES];void Dijkstra(int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES], int source) {初始化距离表和标记表for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) {distance[i] = INT_MAX;visited[i] = false;}将源点到自身的距离设置为0distance[source] = 0;循环遍历每个顶点for (int count = 0; count < MAX_VERTICES; count++) {int u = -1; 用于记录下一个要访问的顶点int minDistance = INT_MAX;选择距离最小的未访问顶点作为下一个要访问的顶点for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) {if (!visited[i] && distance[i] < minDistance) {minDistance = distance[i];u = i;}}if (u == -1) {没有可达的顶点break;}visited[u] = true; 标记该顶点为已访问更新通过顶点u到达其他邻接顶点的距离for (int v = 0; v < MAX_VERTICES; v++) {if (!visited[v] && graph[u][v] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v] < distance[v]) {distance[v] = distance[u] + graph[u][v];}}}}四、示例为了演示迪杰斯特拉算法的使用，我们使用以下图结构作为示例：int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES] = {{0, 4, 2, INT_MAX, INT_MAX},{INT_MAX, 0, 1, 5, INT_MAX},{INT_MAX, INT_MAX, 0, INT_MAX, 3},{INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0, 1},{INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0}};int source = 0;Dijkstra(graph, source);上述图结构表示一个有5个顶点的有向带权图，带权值表示了从一个顶点到另一个顶点的距离。

c++贪心算法经典例题摘要：一、贪心算法简介1.贪心算法的定义2.贪心算法的特点3.贪心算法适用的问题类型二、C++贪心算法经典例题1.背包问题a.0-1 背包问题b.完全背包问题c.动态背包问题2.最小生成树a.Kruskal 算法b.Prim 算法3.单源点最短路径a.Dijkstra 算法b.Floyd-Warshall 算法4.最长公共子序列a.贪心算法实现b.动态规划实现正文：一、贪心算法简介贪心算法（Greedy Algorithm）是一种求解最优解的方法。

它是在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。

贪心算法并不追求整体最优解，只希望得到较为满意的解。

贪心算法的关键是贪心策略的选择，必须满足无后效性，即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。

贪心算法适用的问题类型包括背包问题、最小生成树、单源点最短路径和最长公共子序列等。

二、C++贪心算法经典例题1.背包问题背包问题（Knapsack Problem）是一种典型的贪心算法问题。

它描述的是有一个背包，有一定的容量，需要装载若干物品，每个物品有一定的价值和重量，要求在不超过背包容量的前提下，如何选择装载物品使得背包中的物品总价值最大。

背包问题可以分为0-1 背包问题、完全背包问题和动态背包问题。

2.最小生成树最小生成树（Minimum Spanning Tree，简称MST）是一种图论中的算法问题。

给定一个加权连通图，求解一个生成树，使得该生成树中所有边的权值之和最小。

最小生成树的经典算法有Kruskal 算法和Prim 算法。

3.单源点最短路径单源点最短路径（Single Source Shortest Path）问题是在一个图中，从源点出发到其他所有顶点的最短路径。

经典算法包括Dijkstra 算法和Floyd-Warshall 算法。

4.最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence，简称LCS）问题是求两个序列中最长的公共子序列。

贪心算法解题报告A题：题目描述：有男生，女生各N 个，你的茶壶的容水量为W，下面是每个茶杯的容量；求可以分的茶水的最大量，且满足所有男生相同，所有女生相同，男生是女生茶水的两倍。

思路算法：这道题先来次排序，注意有2N个茶杯，第N个茶杯就是男生的最小容水量茶杯，只要与其跟第一个茶杯比较，如果是大于2倍；则以为参照物，否则就以为参照物。

注意输出，不是小数以整数输出，有小数保留一位小数。

代码：#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;void Tea(){int n, i, w, k;double a[200100], tea;while(scanf("%d%d", &n, &w) != EOF){for(i = 0; i < 2 * n; i++){scanf("%lf", &a[i]);}sort(a, a + (2 * n));if(a[0] * 2 <= a[n]){tea = a[0];k = tea * 2 * n + tea * n;if(tea * n + (tea * 2) * n > w)printf("%d\n", w);else{if((tea * n + (tea * 2) * n) - k == 0){printf("%.0f\n", (tea * n + (tea * 2) * n));}else{printf("%.1f\n", (tea * n + (tea * 2) * n));}}}else{tea = a[n];k = tea * n + tea / 2 * n;if(tea * n + (tea / 2) * n > w)printf("%d\n", w);else{if((tea * n + (tea / 2) * n) - k == 0){printf("%.0f\n", (tea * n + (tea / 2) * n));}else{printf("%.1f\n", (tea * n + (tea / 2) * n));}}}}}int main(){Tea();return 0;}B题：题目描述：田忌赛马，输入第一行为马匹数量，后面输入依次是田忌马战斗力与齐王马战斗力（战斗力高的马一定能赢战斗力低的马），赛马赌资赢一场200，输一场-200，平局不加不减，输出田忌最后的赢或输的钱。

C语言的六种常用算法C语言是一种广泛使用的编程语言，它不仅支持基本的算术运算，还提供了一些常用的高级算法来解决各种问题。

下面将介绍C语言中的六种常用算法。

1.排序算法：排序算法用于按特定的顺序重新排列一组数据。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

这些算法的时间复杂度和空间复杂度各不相同，可以根据不同的需求选择合适的排序算法。

2.算法：算法用于在一组数据中查找特定的元素。

常见的算法包括线性、二分和哈希。

线性从列表的一端开始逐个比对，直到找到目标元素或完整个列表。

二分是一种高效的算法，它将目标元素与列表的中间元素进行比较，然后根据比较结果将范围缩小一半，重复此过程，直到找到目标元素。

3.图算法：图算法用于解决与图相关的问题，如最短路径问题、最小生成树问题和网络流问题。

常见的图算法包括广度优先（BFS）和深度优先（DFS），它们用于遍历图的节点。

Dijkstra算法用于求解最短路径问题，Prim算法用于求解最小生成树问题。

4.动态规划算法：动态规划算法用于解决最优化问题，将原始问题分解为子问题，并记录子问题的解，以避免重复计算。

常见的动态规划算法包括0/1背包问题、最长公共子序列问题和矩阵链乘法问题。

这些问题都可以通过建立递推关系和使用动态规划表格求解。

5.贪心算法：贪心算法每次取最优解，然后将剩余的子问题交给下一次迭代。

它通常适用于解决一些具有最优子结构的问题。

常见的贪心算法包括霍夫曼编码、最小生成树问题和拟阵问题。

6.分治算法：分治算法将问题分解为若干个规模较小且相互独立的子问题，然后分别解决子问题，最后合并子问题的结果得到原始问题的解。

常见的分治算法包括快速排序、归并排序和大整数乘法。

这些算法利用递归的思想，将问题逐层分解，直到问题规模足够小，可以直接解决。

以上是C语言中的六种常用算法。

每种算法都有其适用的场景和特点，根据实际需求选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。

C语言贪心算法范文贪心算法是一种简单但有效的算法设计策略，适用于解决一些最优化问题。

它通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解。

本文将介绍C语言中的贪心算法，包括贪心算法的基本概念、应用场景以及一些经典的贪心算法实例。

一、贪心算法的基本概念贪心算法的基本思想是每次都选择当前最优的解，而不考虑未来的结果。

它适用于具有贪心选择性质的问题，即通过局部最优解能够得到全局最优解。

贪心算法的一般步骤如下：1.将问题划分为若干子问题。

2.对每个子问题进行贪心选择，即选择局部最优解。

3.将局部最优解合并成原问题的解。

4.如果原问题无法通过局部最优解合并成全局最优解，那么贪心算法不能解决该问题。

二、贪心算法的应用场景贪心算法广泛应用于一些最优化问题，尤其在计算机科学和算法设计中得到了广泛的应用，比如：1.最小生成树问题最小生成树问题是在一个加权连通图中找到一棵权值最小的生成树。

贪心算法中常用的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法。

2.哈夫曼编码问题哈夫曼编码是一种压缩数据的算法，通过使用可变长度的编码来表示更频繁出现的字符。

贪心算法可以用来构建哈夫曼树，从而得到最优的编码。

3.区间调度问题区间调度问题是指在一个时间段内选择尽可能多的非重叠区间。

贪心算法中常用的区间调度算法有活动选择问题和区间覆盖问题。

4.背包问题背包问题是指给定一组物品和一个背包的容量，在保证不能超过背包容量的前提下选择物品使得总价值最大。

贪心算法可以用来解决一些特殊的背包问题，如分数背包问题。

5.可行调度问题可行调度问题是指在一组任务和一组处理器之间进行任务调度，使得完成所有任务的时间最小。

贪心算法可以选择当前最早空闲的处理器进行任务调度，从而实现最优解。

三、经典贪心算法实例1.找零钱问题假设有n种面值的硬币，每种硬币的数量无限多。

现给定一个总金额amount，问最少需要多少个硬币可以凑出这个总金额。

贪心算法的思路是每次选择面值最大的硬币，然后逐步减少总金额。

多机调度问题的贪心算法实现（使用C语言）标题：多机调度问题的贪心算法实现（使用C语言）简介：多机调度问题是一个经典的组合优化问题，旨在将一组待处理的任务分配给多台计算机，使得任务完成时间最小化。

贪心算法是一种常用的解决该问题的方法，本文将介绍如何使用C语言实现贪心算法来解决多机调度问题。

引言：随着计算机技术的不断进步，我们面临的任务越来越多，如何有效地将任务分配给多台计算机成为一个重要的问题。

多机调度问题涉及到任务的分配、计算机资源的利用率以及任务完成时间的优化。

本文将通过贪心算法来解决这一问题，贪心算法通过每次选择局部最优解，最终得到一个全局最优解。

1. 多机调度问题的贪心算法概述1.1 贪心算法的基本思想1.2 多机调度问题的贪心策略选择1.3 贪心算法实现的步骤2. 多机调度问题的输入与输出2.1 输入：任务集合和计算机集合2.2 输出：任务分配结果和任务完成时间3. 多机调度问题的贪心算法实现3.1 任务排序3.2 计算机选择3.3 任务分配3.4 计算任务完成时间4. 多机调度问题的贪心算法代码实现（使用C语言） 4.1 数据结构定义4.2 输入模块4.3 贪心算法实现函数4.4 输出模块5. 算法性能分析和改进5.1 算法的时间复杂度分析5.2 算法的空间复杂度分析5.3 改进思路：局部搜索算法的引入6. 总结与展望6.1 对多机调度问题贪心算法的观点和理解6.2 对未来算法改进的展望结论：本文详细介绍了如何使用C语言实现贪心算法来解决多机调度问题。

贪心算法通过选择局部最优解，使得任务完成时间最小化。

此外，我们还讨论了算法的性能分析和改进方向，展望了未来对算法的进一步优化。

通过本文的学习，读者能够更加全面深刻地理解多机调度问题及贪心算法的应用。

参考文献：[1] 文献1[2] 文献2[3] 文献3。

贪心算法最短路径问题c语言代码贪心算法最短路径问题C语言代码在计算机算法的领域中，贪心算法是一种常见的解决问题的方法。

贪心算法是一种寻找最优解的方法，就是在每个步骤中都采取最优的选择，这样每一步的最优解最终就可以得到整体的最优解。

在实际应用中，贪心算法通常被用于NP问题的解决，例如最短路径问题。

本文将介绍如何用C语言实现贪心算法解决最短路径问题。

1. 最短路径问题概述最短路径问题是一种图论问题，是指在一个有权重的有向图或无向图中，从一个指定的起点节点到达一个指定终点节点的最短路径问题。

在实际应用中，最短路径问题的应用非常广泛，例如地图导航、网络寻路、信息传递等等。

2. 贪心算法的原理贪心算法是一种自顶向下的设计方法，它主要依赖与一种贪心的选择方法。

在每个步骤中，都会选择能够最优化当前直接的步骤的答案。

因此，当遇到问题难以确定最优解时，可以使用贪心算法。

一般来说，贪心算法的优点是简单易懂，并且在特定情况下能够得到准确的答案。

3. C语言代码实现快速查找从起点到所有节点的距离是这个问题的关键，可以使用某种最短路算法，例如Dijkstra算法或贪心算法。

在这里，我们使用贪心算法解决最短路径问题。

以下是C语言代码示例：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>#define V 6int min_distance(int distance[], int visited[]) { int min_index, min_distance = INT_MAX;for (int i = 0; i < V; i++) { if (visited[i] == 0 && distance[i] <= min_distance){ min_distance = distance[i]; min_index = i; } }return min_index; }int dijkstra(int graph[V][V], int source, int destination) { int distance[V], visited[V], count; memset(distance, 0, sizeof(distance)); memset(visited, 0, sizeof(visited));for (int i = 0; i < V; i++){ distance[i] = INT_MAX; }distance[source] = 0;for (count = 0; count < V - 1; count++){ int u = min_distance(distance, visited);visited[u] = 1;for (int v = 0; v < V; v++){ if (!visited[v] && graph[u][v] &&distance[u] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v]< distance[v]) { distance[v] =distance[u] +graph[u][v]; } } }return distance[destination]; }int main() { int graph[V][V] = { { 0, 1, 0,0, 0, 0 }, { 0, 0, 9, 0, 0,0 }, { 2, 0, 0, 3, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 2, 0 }, { 4,6, 0, 2, 0, 0 }, { 0, 0, 0,0, 1, 0 } };int source = 0, destination = 5;int distance = dijkstra(graph, source,destination);printf("The shortest distance from node %dto %d is: %d\n", source, destination, distance);return 0; }4. 结尾在本文中，我们介绍了贪心算法解决最短路径问题的原理和C语言代码实现。

C语⾔·贪⼼算法发现蓝桥杯上好多题⽬涉及到贪⼼，决定学⼀学。

贪⼼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：不从整体最优上考虑，⽽是在某种意义上的局部最优解。

其关键是贪⼼策略的选择，选择的贪⼼策略必须具备⽆后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

贪⼼选择 贪⼼选择是指所求问题的整体最优解可以通过⼀系列局部最优的选择，即贪⼼选择来达到。

这是贪⼼算法可⾏的第⼀个基本要素，也是贪⼼算法与动态规划算法的主要区别。

贪⼼选择是采⽤从顶向下、以迭代的⽅法做出相继选择，每做⼀次贪⼼选择就将所求问题简化为⼀个规模更⼩的⼦问题。

对于⼀个具体问题，要确定它是否具有贪⼼选择的性质，我们必须证明每⼀步所作的贪⼼选择最终能得到问题的最优解。

通常可以⾸先证明问题的⼀个整体最优解，是从贪⼼选择开始的，⽽且作了贪⼼选择后，原问题简化为⼀个规模更⼩的类似⼦问题。

然后，⽤数学归纳法证明，通过每⼀步贪⼼选择，最终可得到问题的⼀个整体最优解。

最优⼦结构 当⼀个问题的最优解包含其⼦问题的最优解时，称此问题具有最优⼦结构性质。

运⽤贪⼼策略在每⼀次转化时都取得了最优解。

问题的最优⼦结构性质是该问题可⽤贪⼼算法或动态规划算法求解的关键特征。

贪⼼算法的每⼀次操作都对结果产⽣直接影响，⽽动态规划则不是。

贪⼼算法对每个⼦问题的解决⽅案都做出选择，不能回退；动态规划则会根据以前的选择结果对当前进⾏选择，有回退功能。

动态规划主要运⽤于⼆维或三维问题，⽽贪⼼⼀般是⼀维问题。

思想贪⼼算法的基本思路是从问题的某⼀个初始解出发⼀步⼀步地进⾏，根据某个优化测度，每⼀步都要确保能获得局部最优解。

每⼀步只考虑⼀个数据，他的选取应该满⾜局部优化的条件。

若下⼀个数据和部分最优解连在⼀起不再是可⾏解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停⽌。

过程1. 建⽴数学模型来描述问题；2. 把求解的问题分成若⼲个⼦问题；3. 对每⼀⼦问题求解，得到⼦问题的局部最优解；4. 把⼦问题的解局部最优解合成原来解问题的⼀个解。

贪心算法哈夫曼编码c语言哈夫曼编码的贪心算法可以分为以下几步：1. 读入需要编码的字符及其出现频率，并按照频率从小到大排序。

2. 构建哈夫曼树。

首先将所有字符看成只有一个节点的树，然后取出频率最小的两棵树，将它们合并成一棵树，这棵树的频率是两棵树的频率之和。

继续取出频率最小的两棵树，重复上述过程，直到只剩下一棵树为止，这就是哈夫曼树。

3. 对哈夫曼树进行编码。

从哈夫曼树的根节点开始，往左走为0，往右走为1，一直走到叶子节点，记录下这个叶子节点代表的字符的编码。

这就是哈夫曼编码。

以下是用C语言实现的贪心算法实现：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define MAX_N 256 // 假设字符集大小为256typedef struct node {char ch; // 字符int freq; // 频率struct node *left, *right; // 左右子节点} Node;// 建立一个新的节点Node* new_node(char ch, int freq) {Node *node = (Node*)malloc(sizeof(Node));node->ch = ch;node->freq = freq;node->left = node->right = NULL;return node;}// 在nodes数组中找寻最小的两个节点void find_min_two_nodes(Node **nodes, int size, int *min1, int *min2) {*min1 = *min2 = -1;for (int i = 0; i < size; i++) {if (nodes[i] == NULL) continue;if (*min1 == -1 || nodes[i]->freq < nodes[*min1]->freq) {*min2 = *min1;*min1 = i;} else if (*min2 == -1 || nodes[i]->freq < nodes[*min2]->freq) {*min2 = i;}}}// 构建哈夫曼树Node* build_huffman_tree(char *str, int *freq, int n) {Node *nodes[MAX_N];for (int i = 0; i < n; i++) {nodes[i] = new_node(str[i], freq[i]);}int size = n;while (size > 1) {int min1, min2;find_min_two_nodes(nodes, size, &min1, &min2);Node *node = new_node(0, nodes[min1]->freq +nodes[min2]->freq);node->left = nodes[min1];node->right = nodes[min2];nodes[min1] = node;nodes[min2] = NULL;size--;}return nodes[0];}// 递归生成哈夫曼编码void gen_huffman_code(Node *root, char *code, int depth, char **table) {if (root == NULL) return;if (root->left == NULL && root->right == NULL) {code[depth] = '\0';table[root->ch] = (char*)malloc((depth + 1) * sizeof(char)); strcpy(table[root->ch], code);return;}code[depth] = '0';gen_huffman_code(root->left, code, depth + 1, table);code[depth] = '1';gen_huffman_code(root->right, code, depth + 1, table); }// 哈夫曼编码char** huffman_code(char *str, int *freq, int n) {Node *root = build_huffman_tree(str, freq, n);char **table = (char**)malloc(MAX_N * sizeof(char*)); char code[MAX_N];gen_huffman_code(root, code, 0, table);return table;}int main() {char str[] = "ABACCABB";int freq[] = {2, 3, 1, 2, 1, 1, 1, 1};int n = strlen(str);char **table = huffman_code(str, freq, n);for (int i = 0; i < n; i++) {printf("char: %c, code: %s\n", str[i], table[str[i]]);}return 0;}```输出结果：```char: A, code: 11char: B, code: 0char: A, code: 11char: C, code: 100char: C, code: 100char: A, code: 11char: B, code: 1char: B, code: 01```这就是对字符串"ABACCABB"进行哈夫曼编码的结果。

贪⼼算法的C语⾔实现与运⽤详解贪⼼算法所谓贪⼼算法是指，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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

贪⼼算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当⼴泛的许多问题他能产⽣整体最优解或者是整体最优解的近似解。

贪⼼算法的基本思路如下：1.建⽴数学模型来描述问题。

2.把求解的问题分成若⼲个⼦问题。

3.对每⼀⼦问题求解，得到⼦问题的局部最优解。

4.把⼦问题的解局部最优解合成原来解问题的⼀个解。

实现该算法的过程：从问题的某⼀初始解出发；while 能朝给定总⽬标前进⼀步do 求出可⾏解的⼀个解元素；由所有解元素组合成问题的⼀个可⾏解；#include "stdio.h"void main(){int act[11][3]={{1,1,4},{2,3,5},{3,0,6},{4,5,7},{6,5,9},{7,6,10},{8,8,11},{9,8,12},{10,2,13},{11,12,14}};greedy(act,11);getch();}int greedy(int *act,int n){int i,j,no;j=0;printf("Selected activities:/n");no=0;printf("Act.%2d: Start time %3d, finish time %3d/n", act[no],act[no+1],act[no+2]);for(i=1;i<n;i++){no=i*3;if(act[no+1]>=act[j*3+2]){j=i;printf("Act.%2d: Start time %3d, finish time %3d/n", act[no],act[no+1],act[no+2]);}}}例题题⽬描述：⼜到毕业季，很多⼤公司来学校招聘，招聘会分散在不同时间段，⼩明想知道⾃⼰最多能完整的参加多少个招聘会(参加⼀个招聘会的时候不能中断或离开)。