贪心算法Android的实现代码

以下是一个简单的贪心算法在Android中的实现代码，该代码用于找到一组数中的最大子序列和：

public class GreedyAlgorithm {

    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        int maxSum = nums[0];
        int currentSum = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            currentSum = Math.max(nums[i], currentSum + nums[i]);
            maxSum = Math.max(maxSum, currentSum);
        }
        return maxSum;
    }
}

在上面的代码中，我们从数组中的第一个元素开始遍历，将当前元素与当前和相比较。如果当前元素大于当前和，则从当前元素重新开始计算当前和。否则，将当前元素添加到当前和中。

在遍历过程中，我们保留最大的子序列和，并在遍历结束时返回它。

相关问题

贪心算法实现代码

贪心算法通常没有一个固定的实现方式，因为它是根据问题的特殊性质来设计的。下面是一个简单的贪心算法实现代码，以解决背包问题为例：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

struct Goods{
    int w;
    int v;
    double ratio;   //性价比
    bool operator <(const Goods& g)const{
        return ratio>g.ratio;
    }
};

Goods goods[100];

int main(){
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>goods[i].w>>goods[i].v;
        goods[i].ratio=1.0*goods[i].v/goods[i].w;
    }

    sort(goods,goods+n);

    double ans=0.0;
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(m>=goods[i].w){
            ans+=goods[i].v;
            m-=goods[i].w;
        }else{
            ans+=m*goods[i].ratio;
            break;
        }
    }

    printf("%.2f",ans);
    return 0;
}

这段代码实现了一个简单的贪心算法，用于解决背包问题。在这个问题中，我们需要选择一些物品放入一个容量为 $m$ 的背包中，使得背包中的物品总价值最大。我们定义每个物品的价值为 $v_i$，重量为 $w_i$，性价比为 $v_i/w_i$。我们将物品按照性价比从高到低排序，然后依次将性价比高的物品放入背包中，直到背包装不下为止。如果当前物品不能完全装入背包，我们可以选择部分装入，以达到最优解。

贪心算法的Matlab实现代码

以下是贪心算法的 Matlab 实现代码：

function [selected_items, total_value] = greedy_algorithm(values, weights, capacity)
% values: 物品价值数组
% weights: 物品重量数组
% capacity: 背包的容量

n_items = length(values);
selected_items = zeros(1, n_items);
total_weight = 0;
total_value = 0;

% 按照物品的单位价值排序
unit_values = values ./ weights;
[~, sorted_idx] = sort(unit_values, 'descend');

% 选择单位价值最高的物品，直到不能再添加为止
for i = 1:n_items
    item_idx = sorted_idx(i);
    if total_weight + weights(item_idx) <= capacity
        selected_items(item_idx) = 1;
        total_weight = total_weight + weights(item_idx);
        total_value = total_value + values(item_idx);
    end
end

end

使用示例：

values = [60, 100, 120];
weights = [10, 20, 30];
capacity = 50;

[selected_items, total_value] = greedy_algorithm(values, weights, capacity);
disp(selected_items); % [1, 1, 0]
disp(total_value); % 160

注意，贪心算法并不能保证一定得到最优解，但它的时间复杂度较低，适用于某些特定的背包问题。