python独木舟贪心算法
时间: 2023-11-21 10:59:16 浏览: 41
以下是Python实现独木舟贪心算法的例子:
```python
def canoe_num(w, n, weight):
weight.sort() # 将人的重量从小到大排序
left, right = 0, n - 1 # 左右指针
count = 0 # 独木舟数量
while left <= right:
if weight[left] + weight[right] <= w: # 如果左右两人的重量之和小于等于独木舟的最大承载量
left += 1 # 左指针右移
right -= 1 # 右指针左移
else: # 如果左右两人的重量之和大于独木舟的最大承载量
right -= 1 # 右指针左移
count += 1 # 独木舟数量加1
return count
s = int(input()) # 测试数据的组数
for i in range(s):
w, n = map(int, input().split()) # 独木舟的最大承载量和人数
weight = list(map(int, input().split())) # 每个人的重量
print(canoe_num(w, n, weight)) # 输出每组人数所需要的最少独木舟的条数
```
相关问题
python qubon贪心算法
在Python中,可以使用贪心算法来解决多种问题,如活动安排、哈夫曼编码、背包问题、最短路径、最优装载和最小生成树等。其中,活动安排问题是贪心算法的一个经典应用之一。贪心算法通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的目标。
关于Python实现贪心算法和活动安排问题,有一篇文章提供了详细的介绍和实例代码。这篇文章讨论了如何使用Python实现贪心算法解决活动安排问题,可以作为参考。
总结来说,Python可以用来实现贪心算法,并且可以通过贪心算法解决活动安排等一系列问题。如果你对Python实现贪心算法感兴趣,可以参考相关的资料和文章进一步学习和实践。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [greedy_哈夫曼编码_活动安排_背包问题_python_贪心算法_](https://download.csdn.net/download/weixin_42691388/27658494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [浅谈Python实现贪心算法与活动安排问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38623255/12871404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python+贪心算法
Python中的贪心算法是一种基于贪心策略的算法,它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,以期望最终能够得到全局最优解。贪心算法通常适用于满足最优子结构性质的问题,即通过子问题的最优解可以推导出全局最优解。
在Python中实现贪心算法的步骤如下:
1. 确定问题的最优子结构性质,即问题可以分解成一系列子问题;
2. 构建贪心策略,即每一步选择中都选择当前状态下的最优解;
3. 利用贪心策略递归地求解子问题,得到问题的最优解。
举个例子来说,假设有一组活动,每个活动有开始时间和结束时间,目标是安排尽可能多的互不冲突的活动。我们可以按照结束时间排序,然后从第一个活动开始依次选择结束时间最早的活动,直到无法选择为止。