如何用贪心算法解决游艇租用问题

游艇租用问题是一个经典的优化问题，可以使用贪心算法来解决。具体来说，我们可以将游艇按照租用费用从低到高排序，然后依次选择最便宜的游艇直到租用时间被填满或者无法再选择更便宜的游艇为止。这样就可以得到一个近似最优解。需要注意的是，在实际应用中可能还需要考虑一些其他因素，比如游艇的可用性、船员的配备等等。

相关问题

C++代码实现 租用游艇问题

租用游艇问题是一个经典的贪心算法问题，可以使用贪心思想和排序算法来解决。下面是一份 C++ 代码实现：

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

struct Yacht {
    int cost;
    int time;
};

bool cmp(Yacht a, Yacht b) {
    return a.cost < b.cost; // 按租金从小到大排序
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m; // n：游艇数量，m：租用时间
    vector<Yacht> yachts(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> yachts[i].time >> yachts[i].cost;
    }
    sort(yachts.begin(), yachts.end(), cmp);
    int ans = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (m >= yachts[i].time) { // 如果当前游艇可租用
            ans += yachts[i].cost;
            m -= yachts[i].time;
        } else { // 如果当前游艇不可租用
            ans += (m * yachts[i].cost) / yachts[i].time; // 计算部分租用的租金
            break;
        }
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

首先读入游艇数量和租用时间，然后使用一个结构体存储每艘游艇的租金和可租用时间。接着按照租金从小到大排序，然后依次遍历每艘游艇，如果当前游艇可租用，则将租金加入答案中并更新剩余租用时间，否则计算部分租用的租金。最后输出答案即可。

动态规划求租用游艇问题时间复杂度

租用游艇问题的动态规划算法的时间复杂度为O(NW)，其中N是船只数量，W是最大租用时间。具体来说，算法需要填充一个二维数组，每个数组元素需要计算一次，因此总计算次数为N*W。

虽然时间复杂度是多项式级别，但在实际情况中，租用游艇问题的数据规模通常比较小，因此算法的时间复杂度不是一个重要的考虑因素。如果数据规模非常大，我们可以考虑其他更高效的算法，如贪心算法或者启发式搜索算法。