pta人民币兑换贪心算法

PTA是一个在线编程练习平台，其中有一道题目是关于贪心算法的人民币兑换问题。

该问题的描述为：给定一些不同面值的人民币和一个要兑换的金额，计算出最少需要多少张人民币才能完成兑换。可以假设每种面值的人民币都有足够多的存货。

解决该问题的一种有效方法就是使用贪心算法。具体步骤如下：

1. 对于给定的不同面值的人民币，按照面值从大到小排序。
2. 从大到小遍历每种面值的人民币，尽可能多地选择当前面值的人民币直到兑换完成或者不能再选择当前面值的人民币为止。
3. 如果当前选择了一些当前面值的人民币后兑换完成，那么停止遍历并输出选择的人民币数量即为最优解；否则继续遍历剩下的面值的人民币。

使用贪心算法解决人民币兑换问题的原因在于，当我们在选择当前面值的人民币时，尽可能选择数量最大的那些可以确保我们得到一个最优解。

相关问题

pta田忌赛马贪心算法c语言完整代码

PTA（Problem Translation Archive）田忌赛马是一个经典的动态规划或贪心算法问题。在C语言中实现田忌赛马的贪心策略涉及找到最优的比赛顺序以达到胜利。以下是简化的C代码示例：

#include <stdio.h>

#define RACE_1 0
#define RACE_2 1
#define RACE_3 2

// 定义每匹马在三个比赛中的得分
int horses = {
    {3, 0, 0}, // 马A vs B: A胜
    {0, 2, 0}, // 马B vs C: B胜
    {0, 0, 1}  // 马C vs A: C胜
};

// 贪心函数，选择当前最有利的比赛
int greedy_strategy(int *remaining_horses) {
    int best_score = -1;
    int best_race = -1;

    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        if (remaining_horses[RACE_1] && remaining_horses[RACE_2] && remaining_horses[RACE_3]) {
            // 计算三种组合的胜负情况，找出最高分
            int score = horses[i] + horses[(i+1)%3] + horses[(i+2)%3];
            if (score > best_score) {
                best_score = score;
                best_race = i;
            }
        }
    }

    return best_race;
}

int main() {
    int a_remaining = 3, b_remaining = 3, c_remaining = 3; // 初始化每匹马的剩余次数

    while (a_remaining > 0 && b_remaining > 0 && c_remaining > 0) {
        int race = greedy_strategy(&a_remaining);
        switch (race) {
            case RACE_1:
                a_remaining--;
                break;
            case RACE_2:
                b_remaining--;
                break;
            case RACE_3:
                c_remaining--;
                break;
        }
        printf("Round %d: A wins against B or C\n", a_remaining+b_remaining+c_remaining);
    }

    return 0;
}

PTA的贪心算法：拨打最少电话数

### PTA 平台上的贪心算法最小化拨打电话数量问题

对于PTA平台上涉及的贪心算法最小化拨打电话次数的问题，可以借鉴类似的优化思路来构建解决方案。当面对此类问题时，核心在于如何通过合理的策略减少不必要的通话操作。

假设存在一组待处理的任务列表，每个任务对应一位联系人及其优先级或紧急程度不同，则可以通过如下方式应用贪心算法：

#### 定义数据结构
为了便于管理和调度这些呼叫请求，定义一个包含所有潜在被叫方的数据集合，并赋予其相应的权重值表示重要性和紧迫感。

class Contact:
    def __init__(self, name, urgency):
        self.name = name  # 被叫人的名字
        self.urgency = urgency  # 紧急度评分（数值越大越紧急）

#### 排序并选择最高优先级者先行沟通
基于上述提到的原则，在每次迭代过程中总是挑选当前剩余未接通名单里最亟需解决的对象先进行尝试连接。这一步骤能够有效降低整体等待时间以及后续可能产生的额外成本开销。

def call_minimization(contacts_list):
    sorted_contacts = sorted(contacts_list, key=lambda c: c.urgency, reverse=True)

    calls_made = []
    
    while sorted_contacts:
        top_priority_contact = sorted_contacts.pop(0)
        
        if try_to_call(top_priority_contact):  # 假设有一个函数try_to_call()用于模拟实际拨打过程
            calls_made.append((top_priority_contact.name, "成功"))
        else:
            calls_made.append((top_priority_contact.name, "失败"))

    return calls_made

此方法确保了每一次决策都是局部最优的选择，即尽可能早地解决了最重要的人物之间的交流需求，从而间接实现了全局意义上的效率最大化[^1]。

然而值得注意的是，并非所有的场景都适合采用这种简单的线性扫描加排序的方法；具体实现还需考虑更多因素如网络延迟、重试机制等实际情况的影响。因此建议针对特定应用场景做适当调整以达到最佳效果。