C++实现贪心算法：硬币找零问题

"这篇资源是关于C++实现贪心算法的代码示例，具体应用在硬币找零问题上，出自王晓东的《算法设计与分析》一书。实验目标包括理解贪心算法的基本概念、要素和解题步骤，并通过实际编程解决找零问题。程序中定义了找零的数额，通过循环计算出每种面值硬币的最小数量，以达到找零目标。" 贪心算法是一种解决问题的方法，它在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，希望以此导致全局最优解。在这个C++代码中，贪心算法用于解决硬币找零问题，即如何用最少数量的硬币找零。问题描述中有6种不同面值的硬币，从2元到5分不等，程序的目标是找出找零金额最小的硬币组合。 代码首先定义了找零数额`n`，并创建了一个浮点型数组`result`存储找零后剩余的金额，以及一个整型数组`a`存储每种面值硬币的数量。然后，通过循环遍历硬币面值，每次计算出当前面值硬币的最大数量，同时更新剩余找零金额。这个过程持续到所有面值的硬币都被考虑过。 在循环中，`fmod`函数用来求找零金额对当前面值硬币的余数，然后将余数除以下一硬币面值，得到下一硬币的可能数量。这个过程不断迭代，直到找零金额为0。最后，程序输出每种面值硬币的数量。 实验总结指出，通过编写和调试程序，学习者加深了对贪心算法的理解，熟悉了其基本步骤，并能将其应用于实际问题中，提升了动手能力。虽然代码没有完全展示，但关键部分已经足够理解算法的核心思想。 此实验展示了贪心算法在解决实际问题中的应用，特别是在优化问题中寻找局部最优解进而达到全局最优解的能力。在找零问题中，贪心策略是每次都选择最大面值的硬币，因为这样可以尽可能减少硬币的数量。不过，需要注意的是，贪心算法并不总是能保证得到全局最优解，只有在问题具有贪心选择性质时，贪心算法才有效。在这个特定的硬币找零问题中，由于每次选择最大面值的硬币确实能够达到最小硬币数量的全局最优解，所以贪心算法是适用的。