用C++代码写一个贪心算法

贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择，以期最终得到全局最优解的算法。

以下是C语言实现贪心算法的示例代码，其中贪心策略是选择局部最优解，即每次选择当前能取到的最大值。

#include <stdio.h>

// 定义数组长度
#define LENGTH 10

int main() {
    int arr[LENGTH] = {5, 2, 8, 9, 3, 1, 4, 6, 7, 10};
    int i, j, temp;

    // 选择排序
    for (i = 0; i < LENGTH; i++) {
        for (j = i + 1; j < LENGTH; j++) {
            if (arr[i] < arr[j]) {
                temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
            }
        }
    }

    // 输出排序后的数组
    for (i = 0; i < LENGTH; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

这个算法是基于选择排序的思想，通过比较找出最大值，并将其放在数组最前面。需要注意的是这只是一种贪心算法的模型，需要根据具体问题来实现。

相关问题

帮我写一个贪心算法的c++代码

以下是一个简单的贪心算法的C代码，该算法用于找到一组数字中的最大和子序列：

#include <stdio.h>

int findMaxSum(int arr[], int n) {
    int maxSum = arr[0], sum = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += arr[i];
        if (sum > maxSum) {
            maxSum = sum;
        }
        if (sum < 0) {
            sum = 0;
        }
    }
    return maxSum;
}

int main() {
    int arr[] = {1, -2, 3, 4, -5, 8};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    printf("Max sum of subsequence is %d\n", findMaxSum(arr, n));
    return 0;
}

该算法的基本思想是在遍历数组时，从当前位置开始向后遍历，只要加上当前数字后得到的和比之前的最大和大，就更新最大和。如果当前的和变成了负数，那么将其归零。这种方法可以保证得到最大和的子序列。

用c++写一个贪心算法的例子

以下是一个使用贪心算法解决集合覆盖问题的 C 语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

// 集合覆盖问题：选择最少的广播台，覆盖全州各地
int main(void)
{
    // 各个广播台覆盖的地区
    const char *states_needed[] = {"mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"};
    const int num_states_needed = 8;

    const char *stations[][5] = {
        {"id", "nv", "ut"},                         // k1
        {"wa", "id", "mt"},                         // k2
        {"or", "nv", "ca"},                         // k3
        {"nv", "ut"},                               // k4
        {"ca", "az"}                                // k5
    };
    const int num_stations = 5;

    bool states_covered[num_states_needed];
    for (int i = 0; i < num_states_needed; ++i)
        states_covered[i] = false;

    // 选择的广播台
    int stations_selected[num_stations];
    int num_stations_selected = 0;

    while (true) {
        // 选择覆盖最多未覆盖地区的广播台
        int max_covered = 0;
        int max_station = -1;
        for (int i = 0; i < num_stations; ++i) {
            int num_covered = 0;
            for (int j = 0; j < 5; ++j) {
                for (int k = 0; k < num_states_needed; ++k) {
                    if (strcmp(stations[i][j], states_needed[k]) == 0 && !states_covered[k]) {
                        ++num_covered;
                        break;
                    }
                }
            }
            if (num_covered > max_covered) {
                max_covered = num_covered;
                max_station = i;
            }
        }

        if (max_station == -1)
            break;

        // 将该广播台覆盖的地区标记为已覆盖
        for (int i = 0; i < 5; ++i) {
            for (int j = 0; j < num_states_needed; ++j) {
                if (strcmp(stations[max_station][i], states_needed[j]) == 0) {
                    states_covered[j] = true;
                    break;
                }
            }
        }

        // 记录选择的广播台
        stations_selected[num_stations_selected++] = max_station;
    }

    // 输出选择的广播台
    printf("Selected stations: ");
    for (int i = 0; i < num_stations_selected; ++i)
        printf("k%d ", stations_selected[i] + 1);
    printf("\n");

    return 0;
}

该代码实现了一个简单的集合覆盖问题解决方案，其中：

- `states_needed` 数组存储了需要覆盖的各地区，`num_states_needed` 记录了需要覆盖的地区数量。
- `stations` 数组存储了各个广播台覆盖的地区，`num_stations` 记录了广播台的数量。
- `states_covered` 数组记录了各个地区是否已经被覆盖。
- `stations_selected` 数组记录了选择的广播台的编号，`num_stations_selected` 记录了选择的广播台数量。
- 在 `while` 循环中，通过遍历广播台，找到能够覆盖最多未覆盖地区的广播台，并将其覆盖的地区标记为已覆盖，同时记录选择的广播台编号，直到所有地区都被覆盖，或者找不到能够覆盖任何未覆盖地区的广播台为止。