经典算法思想应用：贪心算法解决硬币找零与会场安排

"本次作业练习主要涉及两个问题：硬币找钱问题和会场安排问题，这些问题需要通过贪心算法来解决。同时，这是一份关于算法设计与分析的PPT，强调掌握经典算法思想并运用到实际问题中，以及算法分析的基本技巧，课程定位为软件工程专业的基础课程，通过理论学习和实践案例来提升分析和解决问题的能力。" 硬币找钱问题是一个经典的贪心算法问题。在人民币的硬币系统中，包括100, 60, 20, 10, 5, 2, 1, 0.5, 0.2, 0.1, 0.05, 0.01元的硬币。贪心算法的基本思路是在每一步选择当前最优的决策，即每次都找最大面额的硬币，直到找足所需金额。具体算法步骤如下： 1. 设定一个变量`change`来存储待找零的金额，初始化一个空列表`coins`用于存储所使用的硬币。 2. 遍历硬币面额，从大到小，每次检查当前面额的硬币是否能被放入找零中，若能，则尽可能多地放入，直至无法再放入为止。 3. 更新`change`，减去已找到的硬币总和，重复步骤2，直到`change`为0。 4. 返回`coins`列表，即为最少的硬币找零方案。 会场安排问题同样可以通过贪心策略解决。假设每个活动都有开始时间和结束时间，目标是使用最少的会场安排所有活动。算法步骤如下： 1. 按照活动结束时间对所有活动进行排序。 2. 初始化一个空的会场列表`venues`，并设置当前会场数量为0。 3. 遍历排序后的活动，对于每个活动，如果它的开始时间晚于当前所有活动的结束时间，那么这个活动可以与之前的所有活动共用一个会场，否则需要新开一个会场。 4. 更新当前会场数量，将新活动添加到对应会场中。 5. 继续遍历，直至所有活动都安排完毕。 6. 返回最少会场的数量`venues`。 在学习算法的过程中，除了理解算法思想，还需要掌握算法的分析，如时间复杂度和空间复杂度的计算，以便评估算法的效率。算法复杂度的表示通常使用大O记法，如O(1)、O(n)、O(n²)等，它们分别表示常数时间、线性时间、平方时间等。了解这些基础知识对于成为一名合格的软件工程师至关重要，因为它们能帮助我们在设计和实现算法时做出合理的选择。