贪心算法股票问题C语言

你好！在C语言中，可以使用贪心算法来解决股票问题。股票问题通常涉及在给定一段时间内买卖股票以获得最大利润。

下面是一个使用贪心算法解决股票问题的示例代码：

#include <stdio.h>

// 使用贪心算法计算最大利润
int maxProfit(int prices[], int n) {
    int

相关问题

贪心算法装载问题C语言

这是一个经典的贪心算法问题，也称为背包问题。其思路是先将所有物体按重量从小到大排序，然后依次选择重量较小的物体，直到所选物体的总重量超过所允许的最大重量C。以下是C语言的实现代码：

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int a=1005;
int n,C; //n个物体，最大载重量为C
int w[a]; //第i个物体的重量
char ans[a]; //记录每个物体是否被选中

int main(){
    int i;
    int num=0;
    int sum=0;
    printf("请分别输入物体的数量和装载总重量（用逗号隔开）：");
    scanf("%d,%d",&n,&C);
    for(i=0;i<n;i++){
        printf("请依次输入第%d个物体的重量：",i+1) ;
        scanf("%d",&w[i]);
    }
    sort(w,w+n); //调用sort函数将重量从小到大排序
    for(i=0;i<n;i++){
        if(sum+w[i]<=C){ //如果能装载第i件物品，装载之
            sum=sum+w[i];
            ans[i]='Y';
            num++;
        }
        else{
            ans[i]='N';
        }
    }
    for(i=0;i<n;i++){
        printf("%c ",ans[i]); //按照输入物体的顺序输出Y或N
    }
    printf("\n");
    printf("所选中的物体的个数为%d，总重量为%d\n",num,sum);
    return 0;
}

贪心算法背包问题c语言代码

贪心算法是一种常见的近似算法，用于在图论、排队问题、选择问题等多种实际问题中求解最优解。而背包问题是一个经典的优化问题，是贪心算法常用的应用之一。

以下是一个贪心算法背包问题的C语言代码：

#include <stdio.h>

int main() {
int n, i, j, w[100], v[100], c, ans = 0;
float t; //比率
printf("请输入背包数量和可容纳重量：\n");
scanf("%d %d", &n, &c);
printf("请输入每个背包的重量和价值：\n");
for (i = 1; i <= n; i++) {
scanf("%d %d", &w[i], &v[i]);
}
//计算每个背包的比率，按比率排序
for (i = 1; i <= n; i++) {
for (j = i + 1; j <= n; j++) {
if ((float) v[i] / w[i] < (float) v[j] / w[j]) {
t = (float) v[i] / w[i];
v[i] = v[j];
w[i] = w[j];
v[j] = (int) (v[i] / t);
w[j] = (int) (w[i] / t);
}
}
}
//不断选取比率最高的背包
for (i = 1; i <= n && c > 0; i++) {
if (w[i] <= c) {
ans += v[i];
c -= w[i];
} else {
ans += (int) (v[i] * ((float) c / w[i]));
c = 0;
}
}
printf("该背包能够获取的最大价值为：%d", ans);
return 0;
}

输入数据后，程序首先计算每个背包的比率，按比率从高到低排序。接下来，程序从比率最高的背包开始，一直按比率选取背包，直到无法再选取为止。在选取背包时，程序优先选取可以直接放进背包的背包，如果一个背包无法完全放进背包，程序则按比率选取部分放进背包。最后，程序输出可获取的最大价值。

以上是一个简单的贪心算法背包问题C语言代码。通过这个例子，我们可以看到贪心算法的两个重要特点：1. 每一步只考虑当前最优解。2. 最终结果必须为最优解。但是，贪心算法也有其局限性，它不一定能够找到全局最优解，而只能得到一个近似最优解。因此，在实际应用中，我们需要结合问题特点，选择合适的算法，避免贪心算法带来的误差。