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贪心算法流程图贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法，以期望能够获得全局最优解。
在实际应用中，贪心算法通常用来解决最优化问题，比如最小生成树、哈夫曼编码等。
贪心算法的流程图可以帮助我们更直观地理解其工作原理和实现过程。
首先，我们来看一下贪心算法的流程图。
在图中，首先我们需要确定问题的解空间，然后根据问题的特点选择合适的贪心策略。
接着，我们需要确定每一步的最优选择，并且不断更新当前状态，直到达到最优解或者无法继续优化为止。
在实际应用中，贪心算法的流程图可以根据具体问题的特点进行调整和优化。
下面我们以一个简单的例子来说明贪心算法的流程图。
假设现在有一组活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，我们希望安排尽可能多的活动，使得它们之间不会相互冲突。
这个问题可以用贪心算法来解决。
首先，我们需要对活动按照结束时间进行排序，然后从第一个活动开始，依次检查每个活动的开始时间是否晚于上一个活动的结束时间。
如果是，则将该活动加入最优解集合中，并更新当前状态。
如果不是，则将该活动舍弃。
通过这样的贪心策略，我们可以得到安排最多活动的最优解。
整个流程可以用一个简单的流程图来表示，从而更直观地理解贪心算法的工作原理。
贪心算法的流程图不仅可以帮助我们理解算法的实现过程，还可以指导我们在实际应用中进行调整和优化。
通过对问题解空间的划分和贪心策略的选择，我们可以更快地找到最优解，提高算法的效率和性能。
总之，贪心算法的流程图是我们理解和应用贪心算法的重要工具，它可以帮助我们更直观地理解算法的工作原理，指导我们进行问题求解和算法优化。
希望通过本文的介绍，读者能对贪心算法有一个更深入的理解，并在实际应用中取得更好的效果。
采用贪心算法解决多处最优服务次序问题编写者：张丽丽评阅人：蓝桥网站题目编号：无多处最优服务次序问题贪心算法问题描述：设有n 个顾客同时等待一项服务。
顾客i需要的服务时间为ti, 1≦i ≦n 。
共有s处可以提供此服务。
应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小?平均等待时间是n 个顾客等待服务时间的总和除以n。
输入：ns输出：最小平均等待时间样例输入10256 12 1 99 1000 234 33 55 99 812样例输出336问题分析：该问题比最优服务次序（只有一个服务站）更具普遍性，需要考虑多个服务站的整体最优服务次序。
问题要使顾客的平均等待时间最短，容易想到要对顾客和服务站分别采用不同的贪心策略：一方面，对于顾客，需要服务时间短的优先进行服务；另一方面，对于服务站，处理当前服务任务结束时间早的优先分配新的顾客（即哪个服务站先忙完了先服务）。
通过这两种贪心策略，即可保证顾客的等待时间尽量短，得到最优服务次序，即整体的最优解。
对于第一个贪心策略，我们对顾客的服务次序进行预处理，按照服务时间升序排列；对于第二个贪心策略，我们定义函数，得到当前结束时间最早的服务站。
算法实现：申请2个数组：st[]是服务数组，st[j]为第j个队列（服务站）上的某一个顾客的等待时间；su[]是求和数组，su[j]值为第j个队列（服务站）上所有顾客的等待时间；求解该问题的C++程序：示例C++语言程序：//贪心算法解决多处最优服务次序问题的程序#include <vector>#include<algorithm>using namespace std;using std::vector;double greedy(vector<int>x,int s){vector<int>st(s+1,0); //实例构造了一个包含s+1个值为0的元素的V ector对象stvector<int>su(s+1,0);int n=x.size();sort(x.begin(),x.end());int i=0,j=0;while(i<n){st[j]+=x[i];su[j]+=st[j];i++;j++;if(j==s)j=0;}double t=0;for(i=0;i<s;i++) t+=su[i]; t/=n; return t; }int main(){int n;//等待服务的顾客人数int s;//服务点的个数int i;int a;int t;//平均服务时间vector<int>x;cout<<"please input the num of the customer:"<<endl; cin>>n;cout<<"please input the num of the server:"<<endl; cin>>s;cout<<"please input the need service time of each customer:"<<endl;for(i=1;i<=n;i++){cout<<"No."<<i<<endl;cin>>a;x.push_back(a);}t=greedy(x, s);cout<<"the least average waiting time is:"<<t<<endl;return 0;}（在蓝桥网站上因个人能力原因没有找到与该算法类似的练习题目和历届习题，无法提交程序代码进行评测。
排队问题的三种方法
排队问题的三种方法如下:
1. 经典方法:经典方法是解决排队问题的一种方法。
这种方法基于队列的基本概念,将排队系统中的元素看作队列中的元素,并考虑一些基本的操作,如插入、删除和移动元素。
经典方法通常包括以下步骤:
- 确定元素数目和优先级。
- 创建一个初始队列,并确定队列长度。
- 确定哪些元素需要移动到新的位置。
- 确定哪些元素需要删除。
- 执行操作,并将结果更新队列。
2. 动态规划方法:动态规划方法是解决排队问题的一种重要方法。
这种方法将问题划分为若干个子问题,并使用状态转移方程来解决问题。
状态转移方程通常包括以下步骤:
- 确定当前队列中元素数目和优先级。
- 根据优先级和元素数目,确定新状态。
- 在新状态中,根据优先级和元素数目,确定新队列的长度和元素数目。
- 根据新状态,解决问题。
3. 贪心算法:贪心算法是解决排队问题的一种重要方法。
这种方法假设元素具有一些基本性质,例如都具有一定的优先级和数目,并根据这些性质来解决问题。
贪心算法通常包括以下步骤:
- 确定当前队列中元素数目和优先级。
- 根据优先级和元素数目,确定新元素的可能性。
- 确定最可能的新元素,并插入到队列中。
- 如果新元素插入后,队列长度发生变化,重新考虑最可能的新元素。
最优服务次序问题算法介绍最优服务次序问题算法是一种用于解决任务调度问题的算法。
在某些情况下，我们需要将多个任务按照特定的顺序进行执行，以达到最优的效果。
这个算法能够帮助我们确定任务的最佳执行顺序，以最大程度地提高效率。
问题定义在最优服务次序问题中，我们有一系列的任务需要按照某种次序进行服务。
每个任务都有一个执行时间和一个服务时长。
我们的目标是通过合理的任务调度，最小化总体的等待时间和执行时间。
解决方案为了解决最优服务次序问题，我们可以使用一种贪心算法，称为最短作业优先（SJF）算法。
这种算法基于每个任务的服务时长来进行调度，选择服务时长最短的任务优先执行。
SJF算法的基本原理SJF算法根据任务的服务时长确定任务的执行顺序。
具体来说，它将任务分为两种类型：已到达任务和未到达任务。
已到达任务是指已经到达系统但还没有开始执行的任务，而未到达任务是指还没有到达系统的任务。
在SJF算法中，我们首先将所有任务按照服务时长的大小进行排序，然后按照排序后的顺序依次执行任务。
当一个任务的执行完成后，我们会从未到达任务中选择下一个服务时长最短的任务继续执行，直到所有任务都执行完毕。
SJF算法的实现步骤使用SJF算法解决最优服务次序问题的步骤如下：1.将所有任务按照服务时长的大小进行排序。
2.选择服务时长最短的任务作为当前要执行的任务。
3.将该任务从未到达任务中移除，并将其加入已到达任务中。
4.计算当前任务的等待时间，并更新总体的等待时间。
5.如果还有未到达任务，返回步骤2；否则，表示所有任务都已执行完毕。
SJF算法的优点和缺点SJF算法的优点是能够实现较高的执行效率，因为它优先执行服务时长较短的任务，减少了等待时间。
而其缺点是可能存在饥饿问题，即长任务可能一直无法执行，使得等待时间变得较长。
为了解决饥饿问题，我们可以采用两种方法：一种是增加任务的优先级，将优先级较高的任务放在队列的前面；另一种是使用抢占式调度策略，即当一个任务的服务时长较短的任务到达时，可以中断当前正在执行的任务，立即执行服务时长较短的任务。
贪心算法的基本原理贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常用的算法思想，它在求解最优化问题时通常能够得到较好的近似解。
贪心算法的基本原理是：每一步都选择当前状态下的最优解，从而希望最终能够得到全局最优解。
在实际应用中，贪心算法常常用于解决一些最优化问题，如最小生成树、最短路径、任务调度等。
一、贪心算法的特点贪心算法具有以下特点：1. 简单：贪心算法通常比较简单，易于实现和理解。
2. 高效：贪心算法的时间复杂度通常较低，能够在较短的时间内得到结果。
3. 局部最优：每一步都选择当前状态下的最优解，但不能保证最终能够得到全局最优解。
4. 适用范围：贪心算法适用于一些特定类型的问题，如无后效性、最优子结构等。
二、贪心算法的基本原理贪心算法的基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 初始状态：确定问题的初始状态，定义问题的输入和输出。
2. 状态转移：根据当前状态，选择局部最优解，并更新状态。
3. 筛选解：判断当前状态下是否满足问题的约束条件，若满足则保留该解，否则舍弃。
4. 终止条件：重复以上步骤，直至满足终止条件，得到最终解。
三、贪心算法的应用举例1. 找零钱：假设有 25、10、5、1 四种面额的硬币，需要找零 41 元，如何使得找零的硬币数量最少？贪心算法可以先选择面额最大的硬币，然后逐步选择面额较小的硬币，直至找零完毕。
2. 区间调度：给定一组区间，如何选择最多的互不重叠的区间？贪心算法可以先按照区间的结束时间排序，然后依次选择结束时间最早的区间，直至所有区间都被覆盖。
3. 最小生成树：在一个连通的带权无向图中，如何选择边使得生成树的权值最小？贪心算法可以按照边的权值从小到大排序，然后依次选择权值最小且不构成环的边，直至所有顶点都被连接。
四、贪心算法的优缺点1. 优点：贪心算法简单高效，适用于一些特定类型的问题，能够在较短的时间内得到近似最优解。
2. 缺点：贪心算法不能保证一定能够得到全局最优解，可能会出现局部最优解不是全局最优解的情况。
贪心算法在优化问题中的运用贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常用的算法思想，它在解决一些优化问题时具有很高的效率和实用性。
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前状态下最优的解决方案，以期望最终能够得到全局最优解。
在实际应用中，贪心算法常常被用来解决一些最优化问题，如最短路径问题、背包问题、任务调度等。
本文将介绍贪心算法在优化问题中的运用，并通过具体案例来说明其应用场景和解决方法。
一、贪心算法的基本原理贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优解决方案的算法思想。
它与动态规划不同，贪心算法并不会保存之前的计算结果，而是根据当前状态做出最优选择。
贪心算法的优势在于简单、高效，适用于一些特定类型的问题。
贪心算法的基本原理可以总结为以下几点：1. 每一步都选择当前状态下的最优解决方案；2. 不考虑未来的结果，只关注当前状态的最优选择；3. 最终期望通过每一步的最优选择达到全局最优解。
二、贪心算法在优化问题中的应用1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题，贪心算法可以用来解决一些简单的最短路径问题。
例如，在无权图中，从起点到终点的最短路径可以通过贪心算法来求解，每次选择距离最近的节点作为下一步的目标节点，直到到达终点为止。
2. 背包问题背包问题是一个经典的优化问题，贪心算法可以用来解决一些特定类型的背包问题。
例如，在分数背包问题中，每种物品可以取任意比例，贪心算法可以按照单位价值最高的顺序选择物品放入背包，直到背包装满为止。
3. 任务调度问题任务调度问题是一个常见的优化问题，贪心算法可以用来解决一些简单的任务调度问题。
例如，在单处理器任务调度中，每个任务有一个开始时间和结束时间，贪心算法可以按照结束时间的先后顺序对任务进行调度，以最大化处理器的利用率。
三、案例分析：活动选择问题活动选择问题是一个经典的优化问题，通过贪心算法可以高效地解决。
问题描述如下：假设有n个活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，活动之间不能交叉进行，问如何安排活动才能使参加的活动数量最多。
列举用贪心算法求解的经典问题贪心算法是一种简单而高效的问题求解方法，通常用于求解最优化问题。
它通过每一步选择当前状态下的最优解，最终得到全局最优解。
贪心算法的核心思想是：每一步都做出一个局部最优的选择，并认为这个选择一定可以达到全局最优。
以下是一些经典问题，可以用贪心算法求解：1. 零钱兑换问题（Coin Change Problem）：给定一些不同面额的硬币和一个目标金额，找到最少的硬币数量，使得硬币总额等于目标金额。
贪心算法可以按照硬币的面额从大到小进行选择，每次选择尽量大面额的硬币。
2. 区间调度问题（Interval Scheduling Problem）：给定一些区间，找到最多的不相交区间。
贪心算法可以按照区间的结束时间进行排序，每次选择结束时间最早的区间，确保选择的区间不重叠。
3. 分糖果问题（Candy Problem）：给定一个数组表示每个孩子的评分，要求给这些孩子分糖果，满足以下要求：每个孩子至少分到一个糖果，评分高的孩子要比相邻孩子分到的糖果多。
贪心算法可以从左到右进行两次遍历，分别处理评分递增和评分递减的情况。
4. 跳跃游戏问题（Jump Game Problem）：给定一个非负整数数组，表示每个位置的最大跳跃长度，判断是否能从第一个位置跳到最后一个位置。
贪心算法可以记录当前能够到达的最远位置，并且更新为更远的位置。
5. 任务调度器问题（Task Scheduler Problem）：给定一串任务，每个任务需要一定的冷却时间，要求以最短的时间完成所有任务。
贪心算法可以按照出现次数进行排序，优先执行出现次数最多的任务，并在冷却时间内执行其他任务。
6. 区间覆盖问题（Interval Covering Problem）：给定一些区间，找到最少的区间数，使得它们的并集覆盖了所有输入区间。
贪心算法可以根据区间的起始位置进行排序，每次选择最早结束的区间，并将它添加到最终结果中。
以上仅是一些经典问题的例子，实际上还有很多问题可以用贪心算法来求解。
贪心算法求解最优解问题贪心算法是计算机科学领域中常用的一种算法。
它常常被用来求解最优解问题，如背包问题、最小生成树问题、最短路径问题等。
贪心算法解决最优解问题的基本思路是，每一步都选取当前状态下最优的解决方案，直到达到全局最优解。
在这篇文章中，我们将为大家深入探讨贪心算法求解最优解问题的基本思路、算法复杂度和应用场景等方面的知识。
基本思路贪心算法是一种基于贪心策略的算法。
其核心思想是，每一步都采用当前最优策略，以期最终达到全局最优解。
在贪心算法中，每个子问题的最优解一般都是由上一个子问题的最优解推导出来的。
因此，关键在于如何找到最优解。
具体而言，贪心算法一般由三部分组成，分别为：状态、选择和判断。
首先，需要明确当前问题的状态，即问题的规模和限制条件。
然后，在当前的限制条件下，我们需要从可能的方案中选择出最优的方案，并把这个选择作为解的一部分。
最后，需要判断选择是否符合问题的限制条件，是否达到全局最优解。
算法复杂度在进行算法分析时，我们需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。
对于贪心算法而言，其时间复杂度一般是 O(nlogn) 或 O(n) 级别的，其中 n 表示问题的规模。
这种效率在实际应用中表现出了很高的稳定性和效率。
应用场景贪心算法通常应用于需要求解最优解问题的场景中。
例如：- 贪心算法可以用来求解背包问题。
在背包问题中，我们需要在限定的空间内选取最有价值的物品装入背包中以努力获得最大的收益。
在贪心策略下，我们只需要按单位重量价值从大到小的顺序进行选择，就可以得到最优解；- 贪心算法也可以用来求解最小生成树问题。
这个问题是指，在给定一个图的时候，我们需要选出一棵生成树，使得生成树上的所有边权之和最小。
在此问题中，我们可以将图上的边权按大小排序，然后顺序选择边直至生成树。
这样，我们可以得到与全局最优解很接近的解；- 贪心算法还可以用来求解最短路径问题。
在最短路径问题中，我们需要找到从一个节点到另一个节点的最短路径。
目录第1章引言 (IV)1.1研究背景 (IV)1.2研究内容 (IV)1.3研究目标 (IV)1.4研究意义 (IV)1.5 本文组织 (V)第2章贪心算法的基本知识概述 (VI)2.1 贪心算法定义 (VI)2.2 贪心算法的基本思路及实现过程 (VI)2.2.1 贪心的基本思想 (VI)2.2.2 贪心算法的实现过程 (VI)2.3贪心算法的核心 (VI)2.4贪心算法的基本要素 (VII)2.4.1贪心选择性质 (VII)2.4.2最优子结构性质 (VII)2.4.3贪心算法的特点 (VIII)2.5 贪心算法的理论基础 (VIII)2.6 贪心算法存在的问题 (IX)第3章经典问题解决及其优缺点 (X)3.1 哈夫曼编码 (X)3.1.1 问题描述 (X)3.1.2 编码原理 (X)3.1.3 贪心算法策略 (X)3.1.4 最优子结构性质 (XI)3.1.5 计算复杂性 (XII)3.2单源最短路径问题(Dijkstra算法) (XII)3.2.1 问题描述 (XII)3.2.2 编码原理 (XII)3.2.3 贪心算法策略 (XII)3.2.4 计算复杂性 (XIV)3.3最小生成树问题(Prim算法、Kruskal算法) (XIV)3.3.1 Kruskal算法 (XIV)3.3.2 Prim算法 (XV)第4章多处最优服务次序问题 (XVII)4.1 问题的提出 (XVII)4.2 贪心选择策略 (XVII)4.3 问题的贪心选择性质 (XVII)4.4 问题的最优子结构性质 (XVII)4.5 算法结果分析 (XVIII)第5章删数问题 (XIX)5.1 问题的提出 (XIX)5.2 贪心算法策略 (XIX)5.3 问题的贪心选择性质 (XIX)5.4 问题的最优子结构性质 (XIX)5.5 编码 (XX)第6章汽车加油问题 (XXI)6.1 问题的提出 (XXI)6.2 编码分析 (XXI)6.3 贪心算法策略 (XXI)6.4 贪心算法正确性证明 (XXII)6.5 贪心算法时间复杂度分析 (XXII)第7章最优合并问题 (XXIII)7.1 问题的提出 (XXIII)7.2 原理分析 (XXIII)7.3 算法时间复杂度分析 (XXIII)第8章会场安排问题 (XXIV)8.1 问题的提出 (XXIV)8.2 编码分析 (XXIV)8.3 贪心算法 (XXIV)8.4 最优解证明 (XXV)8.5 算法时间复杂度分析 (XXV)第9章贪心算法的C++实现 (XXVI)9.1 C++语言概述 (XXVI)9.2 具体实现步骤 (XXVII)9.2.1 哈夫曼算法的实现 (XXVII)9.2.2 单源最短路径问题 (XXIX)9.2.3 删数问题 (XXX)9.2.4 会场安排问题 (XXX)9.3程序编码与程序调试 (XXXI)第10章总结与展望 (XXXIII)10.1 总结 (XXXIII)10.2 展望 (XXXIII)参考文献 (XXXIV)附录 (XXXV)致谢 ............................................................... XLIII贪心算法设计及其实际应用研究摘要：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。
实验名称：贪心算法实例编程
求解最优服务次序问题
1、实验目的：
1)理解贪心算法的概念
2)掌握贪心算法的基本要素
3)掌握设计贪心算法的一般步骤
4)针对具体问题，能应用贪心算法设计有效算法
5)用C++实现算法，并且分析算法的效率
2、实验设备及材料：
硬件设备：PC机
机器配置：双核cpu频率2.2GHz,内存2G
操作系统：Windows 7
开发工具：VC++6.0
3、实验内容：
①问题描述
设有n个顾客同时等待一项服务。
顾客i需要的服务时间为t i，1≤i≤n。
应如何安排n个顾客的服务次序才能使平均等待时间达到最小？平均等待时间是n恶搞顾客等待服务时间的总和除以n。
②编程任务
对于给定的n个顾客需要的服务时间，计算最优服务次序。
③样例
例如，现在有5个顾客，他们需要的服务时间分别为：56，12，5，99，33。
那么，按照所需服务时间从小到大排序为：5,12,33,56,99。
排序后的顾客等待服务完成的时间为：5，17，50，106，205；和为：383；平均等待时间为：76.6。
4、实验方法步骤及注意事项：
①实验步骤
a、分析问题，确定最优的贪心选择；
b、针对贪心选择过程进行算法设计；
c、举例验证算法的正确性；
d、上机调试算法。
②解题思路
1)求解最优服务次序问题的贪心策略为：先为所需服务时间最短的顾客服务。
2)使用贪心算法求解最优服务次序问题的算法，用C++语言描述。
①.最优值：(贪心算法)
text(int n,int x[],int s[])//s[]为保存每个顾客等待时间的数组
{
int i;
int sum=0;
for(i=0;i<n;i++)
{if(i>0){
s[i]=x[i]+s[i-1];
sum+=s[i];}
else {
s[i]=x[i];
sum+=s[i];
}
}
return sum/n;
}
②.最优解：（快速排序）
void QuickSort(int e[], int first, int end)
{
int i=first,j=end,key=e[first];
while(i<j)
{
while(i<j && e[j]>=key)
j--;
e[i]=e[j];
while(i<j && e[i]<=key)
i++;
e[j]=e[i];
}
e[i]=key;
if(first<i-1)
QuickSort(e,first,i-1);
if(end>i+1)
QuickSort(e,i+1,end); }
实验数据:
根据对上述贪心算法数据的分析，解决此问题还可以用其他方法。
{
int i,sum=0;//总等待时间
for(i=0;i<n;i++)
sum+=x[i]*(n-i);
return sum/n;
}
源程序:(以下采用文件输入,如需手动输入请将fin改为cin。
并去掉主函数中cout的注释) #include<iostream.h>
#include<fstream.h>
text(int n,int x[],int s[])
{
int i;
int sum=0;
for(i=0;i<n;i++)
{
if(i>0)
{
s[i]=x[i]+s[i-1];
sum+=s[i];
}
else {
s[i]=x[i];
sum+=s[i];
}
}
return sum/n;
}
text2(int n,int x[])
{
int i,sum=0;
for(i=0;i<n;i++)
sum+=x[i]*(n-i);
return sum/n;
}
void QuickSort(int e[], int first, int end)
{
int i=first,j=end,key=e[first];
while(i<j)
{
while(i<j && e[j]>=key)
j--;
e[i]=e[j];
while(i<j && e[i]<=key)
i++;
e[j]=e[i];
}
e[i]=key;
if(first<i-1)
QuickSort(e,first,i-1);
if(end>i+1)
QuickSort(e,i+1,end);
}
/*void sort(int n,int x[])//冒泡排序
{
int i,j,c;
for(j=0;j<n;j++)
{
for(i=0;i<(n-1);i++)
{
if(x[i]>x[i+1])
{
c=x[i];
x[i]=x[i+1];
x[i+1]=c;}
}
}
cout<<"等待时间从小到大排序：";
for(i=0;i<n;i++)
cout<<x[i]<<' ';
}*/
void main()
{
ifstream fin("D:\\c++\\wait1.in");
int x[1000];
int s[1000]={0};
int n;
//cout<<"请输入顾客的个数:";
fin>>n;
//cout<<"请输入顾客的等待时间：";
for(int i=0;i<n;i++)
fin>>x[i];
QuickSort(x,0,n-1);//快速排序
cout<<"等待时间从小到大排序：";
for(i=0;i<n;i++)
cout<<x[i]<<' ';
//sort(n,x);//冒泡排序
cout<<'\n'<<"最小平均等待时间为："<<text(n,x)<<endl;//算法1
//cout<<'\n'<<"最小平均等待时间为："<<text2(n,x)<<endl;//算法2 }。
