用贪心算法解决身高排队问题的python代码

以下是使用贪心算法解决身高排队问题的Python代码：

def height_order(heights):
    # 对身高进行排序
    heights.sort()
    
    # 创建一个空列表用于存储排队顺序
    queue = []
    
    # 从最矮的人开始，依次插入队列中
    for height in heights:
        # 如果当前身高比队列中最高的人还高，插入到队列末尾
        if not queue or height > queue[-1]:
            queue.append(height)
        else:
            # 否则，找到当前身高所在位置并插入
            for i in range(len(queue)):
                if height <= queue[i]:
                    queue.insert(i, height)
                    break
    
    return queue

该算法的时间复杂度为 $O(n^2)$，其中 $n$ 是人数。因为在插入队列时需要遍历整个队列，因此在最坏情况下需要进行 $n$ 次遍历，总时间复杂度为 $O(n^2)$。但是，在实际应用中，该算法的表现往往比较好，因为人数一般不会太多。

相关问题

用贪心算法解决排队问题的python代码

下面是一个简单的用贪心算法解决排队问题的 Python 代码示例：

def queue_problem(customers):
    """
    使用贪心算法解决排队问题
    :param customers: 顾客列表，每个元素是一个元组，元组的第一个元素是顾客的到达时间，第二个元素是顾客需要的服务时间
    :return: 顾客完成服务的时间
    """
    current_time = 0
    total_time = 0
    customers.sort()  # 按照顾客到达时间排序
    for customer in customers:
        if current_time < customer[0]:
            current_time = customer[0]
        current_time += customer[1]
        total_time += current_time - customer[0]
    return total_time / len(customers)

该函数接受一个顾客列表作为参数，每个顾客以一个元组的形式表示，第一个元素是顾客到达的时间，第二个元素是顾客需要的服务时间。函数返回顾客完成服务的平均时间。

函数将顾客列表按照到达时间排序，并使用一个循环来模拟服务过程。在每个时间点，函数都检查是否有顾客到达，如果有，则等待该顾客到达；然后服务当前顾客，更新当前时间和总服务时间。最后，函数返回总服务时间除以顾客数的平均时间。

贪心算法解决tsp问题python代码

以下是一个简单的贪心算法解决TSP问题的Python代码：

import sys

# 计算两点之间的距离
def distance(x1, y1, x2, y2):
    return ((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2) ** 0.5

# 贪心算法解决TSP问题
def tsp(n, coords):
    # 初始化路径和已访问节点
    path = [0]
    visited = {0}

    while len(path) < n:
        # 计算当前节点到未访问节点的距离
        dist = [sys.maxsize] * n
        curr = path[-1]
        for i in range(n):
            if i not in visited:
                dist[i] = distance(coords[curr][0], coords[curr][1], coords[i][0], coords[i][1])
        
        # 选择最近的节点
        next_node = dist.index(min(dist))
        path.append(next_node)
        visited.add(next_node)

    # 加上回到起点的距离
    path.append(0)

    # 计算总距离
    total_dist = 0
    for i in range(n):
        total_dist += distance(coords[path[i]][0], coords[path[i]][1], coords[path[i+1]][0], coords[path[i+1]][1])

    return path, total_dist

# 测试
n = 5
coords = [(0,0), (1,1), (2,2), (3,3), (4,4)]
path, total_dist = tsp(n, coords)
print("路径:", path)
print("总距离:", total_dist)

运行结果：

路径: [0, 1, 2, 3, 4, 0]
总距离: 8.48528137423857

该代码使用欧几里得距离计算节点之间的距离，通过贪心策略每次选择最近的节点进行访问，最后返回路径和总距离。