C++贪心算法解决删数问题
时间: 2023-11-20 14:52:03 浏览: 71
C++贪心算法解决删数问题是一种常见的算法思想。该算法的基本思路是从高位到低位,尽可能地保留较大的数字,以达到最终结果最大的目的。具体实现时,可以使用一个字符串来存储原始数字n,然后从左到右遍历该字符串,如果当前数字比前一个数字小,则删除前一个数字,直到删除的数字个数达到k为止。最后再去掉前导零即可。
在这个问题中,引用、引用和引用都提供了不同的C++代码实现。其中,引用使用了while循环和erase函数来删除数字,引用使用了for循环和pop_back函数来删除数字,引用则使用了while循环和pop_back函数来删除数字。这些实现方式都是基于贪心算法的思想,只是具体实现方式略有不同。
相关问题
C++用贪心算法解决背包问题的实例
当用贪心算法解决背包问题时,我们需要根据一定的策略选择物品放入背包中。下面是一个用C++实现的贪心算法解决背包问题的示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 物品结构体
struct Item {
int weight; // 物品重量
int value; // 物品价值
};
// 比较函数,按照单位重量价值从大到小排序
bool compare(Item a, Item b) {
double valuePerWeightA = (double)a.value / a.weight;
double valuePerWeightB = (double)b.value / b.weight;
return valuePerWeightA > valuePerWeightB;
}
// 贪心算法解决背包问题
double knapsackGreedy(vector<Item>& items, int capacity) {
// 按照单位重量价值从大到小排序
sort(items.begin(), items.end(), compare);
double totalValue = 0.0; // 总价值
int currentWeight = 0; // 当前背包重量
for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
if (currentWeight + items[i].weight <= capacity) {
// 如果当前物品可以完全放入背包中
currentWeight += items[i].weight;
totalValue += items[i].value;
} else {
// 如果当前物品只能部分放入背包中
int remainingCapacity = capacity - currentWeight;
totalValue += (double)remainingCapacity / items[i].weight * items[i].value;
break;
}
}
return totalValue;
}
int main() {
vector<Item> items = {{10, 60}, {20, 100}, {30, 120}};
int capacity = 50;
double maxValue = knapsackGreedy(items, capacity);
cout << "背包能够装下的最大价值为:" << maxValue << endl;
return 0;
}
```
贪心算法解决tsp问题c++
贪心算法可以用来解决TSP问题,但是它并不能保证得到全局最优解。
在TSP问题中,贪心算法的一种实现方式是选择一个起点城市,然后每次从当前城市出发,选择下一个最近的未访问过的城市进行访问,直到所有城市都被访问过,最后回到起点城市。
这个算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是城市的数量。但是,这个算法得到的结果通常不是最优解,因为它只考虑了当前最优的选择,而没有考虑全局最优的选择。
因此,如果要得到TSP问题的全局最优解,需要使用更复杂的算法,如动态规划、分支定界等。
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