经典贪心算法uva11729用伪代码表示

1. 定义一个结构体Person，包含属性b和j，分别表示该人需要的时间和能够支付的钱数。
2. 定义一个长度为n的Person数组people，表示有n个人需要完成任务。
3. 将people数组按照j值从大到小排序。
4. 定义一个变量time表示当前时间，初始值为0。
5. 定义一个变量ans表示最终答案，初始值为0。
6. 遍历people数组，对于每个人：
1. 若time加上该人需要的时间小于等于该人能够支付的钱数，则将ans加上该人能够支付的钱数。
2. 否则，将ans加上该人能够支付的钱数减去time加上该人需要的时间。
3. 将time加上该人需要的时间。
7. 返回ans作为最终答案。

相关问题

经典贪心算法uva11729时间复杂度的计算

该算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为任务的数量。

首先，算法需要对所有任务按照执行时间从大到小排序，这一步的时间复杂度为O(nlogn)。

接着，算法需要遍历排序后的任务列表，对于每个任务，计算其完成时间，并找到可以执行该任务的士兵中能力值最高的那个士兵。这一步的时间复杂度为O(nlogn)，因为需要对士兵按照能力值排序，并进行二分查找。

因此，算法的总时间复杂度为O(nlogn)。

贪心算法伪代码

贪心算法的伪代码通常可以分为以下几步：

1. 确定问题的最优子结构，即问题的最优解可以由子问题的最优解推导得出。

2. 将问题分解为若干个子问题，每个子问题都可以用相同的贪心策略求解。

3. 通过局部最优选择来构造全局最优解，即每次选择当前最优的解决方案，直到不能再添加新的元素为止。

下面是一个简单的贪心算法伪代码示例，以找零问题为例：

def change(coins, amount):
    coins.sort(reverse=True)   # 将硬币按面值从大到小排序
    res = 0
    for coin in coins:
        if coin <= amount:     # 如果当前硬币能够整除剩余金额
            count = amount // coin
            res += count       # 将该硬币的数量加入结果中
            amount -= count * coin  # 更新剩余金额
    if amount != 0:
        return -1   # 如果剩余金额不为0，说明无法找零
    return res

该算法通过将硬币按面值从大到小排序，并且每次选择当前面值最大的硬币来找零，直到剩余金额为0或者无法找零为止。