贪心算法解决最短超级字符串问题

问题描述 。

给定一个字符串数组，要求找出一个最短的超级字符串，即包含所有字符串的字符串，并且每个字符串仅出现一次.

输入： ["abc", "bcd", "cde"] 。

输出： "abcde" 。

解题思路 。

1. 将给定的字符串数组按照长度从大到小排序，记为strings。 2. 定义一个数组visited，用于记录每个字符串是否被访问过，初始值都为false。 3. 定义一个变量result，用于记录最终的最短超级字符串，初始值为空字符串。 4. 从第一个字符串开始遍历strings数组：    a. 如果当前字符串已经被访问过，跳过该字符串。    b. 将当前字符串添加到result中，并将visited数组中对应位置设为true。    c. 从当前字符串的末尾开始，找到strings数组中还未访问过的字符串中最长的公共后缀，将其添加到result中，更新visited数组。 5. 遍历完所有字符串后，result中存储的就是最短超级字符串.

伪代码 。

                        
                          function findShortestSuperstring(strings):
    // 按照长度从大到小排序
    sort(strings, descending order of length)
    
    // 记录每个字符串是否被访问
    visited = new Array(strings.length, false)
    
    // 存储最短超级字符串
    result = ""
    
    for i from 1 to strings.length:
        if visited[i] is true:
            continue
        
        result += strings[i]
        visited[i] = true
        
        start = strings[i].length
        while start > 0:
            maxLen = 0
            maxIdx = -1
            
            for j from 0 to strings.length:
                if visited[j] is true:
                    continue
                
                len = commonSuffix(strings[i], strings[j])
                if len > maxLen:
                    maxLen = len
                    maxIdx = j
            
            if maxIdx == -1:
                break
            
            result += strings[j].substring(maxLen)
            visited[maxIdx] = true
            start = strings[maxIdx].length
        
    return result

function commonSuffix(str1, str2):
    len1 = str1.length
    len2 = str2.length
    len = min(len1, len2)
    
    suffix = ""
    for i from 1 to len:
        if str1.substring(len1 - i) == str2.substring(0, i):
            suffix = str2.substring(0, i)
    
    return suffix
                        
                      

贪心算法解决最佳工作序列问题

问题描述 。

有n个待完成的工作，每个工作有一个开始时间和一个结束时间，要求找出一个最佳的工作序列，使得这些工作能够顺利完成，且尽可能多的工作能够被完成.

解题思路 。

1. 将给定的工作列表按照结束时间从小到大排序。 2. 定义一个变量result，用于记录最终选择的最佳工作序列，初始为空序列。 3. 选择第一个工作，将其加入result中。 4. 从第二个工作开始遍历工作列表：    a. 如果当前工作的开始时间在上一个工作的结束时间之后，说明可以选择该工作，将其加入result中。    b. 更新上一个工作为当前工作。 5. 遍历完所有工作后，result中存储的就是最佳的工作序列.

伪代码 。

                        
                          function findBestJobSequence(jobs):
    // 按照结束时间从小到大排序
    sort(jobs, ascending order of end time)
    
    // 存储最佳工作序列
    result = []
    
    result.push(jobs[0])
    prevJob = jobs[0]
    
    for i from 1 to jobs.length:
        currJob = jobs[i]
        
        if currJob.startTime >= prevJob.endTime:
            result.push(currJob)
            prevJob = currJob
    
    return result
                        
                      

注意：此处假设输入的工作列表是类似结构的数据，包含每个工作的开始时间和结束时间的信息，可以根据实际需求进行修改.

贪心算法解决最优加油问题

问题描述 。

在一条道路上有一辆汽车，道路的长度为L。汽车的油箱容量为C，初始时汽车油箱为空。汽车需要从起点到终点，期间会遇到N个加油站，每个加油站距离起点的距离为d，每个加油站可加油量为v。要求找到一个最优的加油方案，使得汽车能够顺利到达终点，且加油次数最少.

解题思路 。

1. 定义一个变量tank，用于存储汽车的当前油量，初始值为0。 2. 定义一个变量count，用于存储加油次数，初始值为0。 3. 定义一个变量currDistance，用于存储当前汽车到达的距离，初始值为0。 4. 初始化一个最大堆maxHeap，用于存储可选的加油站，按照加油量v进行排序。 5. 遍历加油站集合：    a. 将当前加油站加入最大堆maxHeap。    b. 如果汽车的油量tank不足以到达当前加油站，且最大堆maxHeap不为空：       - 从最大堆maxHeap中取出一个加油站，记为station。       - 计算需要从上一个加油站到达当前加油站所需的油量，记为requiredGas = station.distance - currDistance。       - 如果requiredGas大于汽车的油量tank，则无法到达当前加油站，返回-1。       - 将汽车的油量tank加上requiredGas，并将计数器count加1，表示加了一次油。       - 更新当前汽车到达的距离currDistance为当前加油站的距离。    c. 如果汽车的油量tank仍然不足以到达终点，则无法顺利到达终点，返回-1。 6. 返回计数器count，表示最少的加油次数.

伪代码 。

                        
                          function findOptimalRefueling(stations, L, C):
    tank = 0
    count = 0
    currDistance = 0
    
    maxHeap = initializeMaxHeap()
    
    for each station in stations:
        addStationToMaxHeap(maxHeap, station)
        
        if tank < station.distance - currDistance and !isEmpty(maxHeap):
            while tank < station.distance - currDistance and !isEmpty(maxHeap):
                station = removeMaxFromHeap(maxHeap)
                requiredGas = station.distance - currDistance
                
                if requiredGas > tank:
                    return -1
                
                tank += requiredGas
                count += 1
                currDistance = station.distance
            
        if tank < station.distance - currDistance:
            return -1
    
    return count
                        
                      

注意：此处假设输入的加油站集合是一个类似结构的数据，包含每个加油站的距离和可加油量的信息，可以根据实际需求进行修改.

贪心算法解决硬币问题

算法问题描述： 给定一个金额amount和一系列面额不同的硬币，要求用最少的硬币组合来凑成amount，并返回硬币的数量。假设有足够数量的每种硬币.

样例输入输出： 输入：amount = 11, coins = [1, 2, 5] 输出：3 。

解题思路： 1. 初始化一个变量count，用于记录所需的硬币数量。 2. 对面额数组coins进行降序排序，方便贪心选择。 3. 遍历coins数组，记当前的硬币面额为coin。 4. 若当前硬币面额coin小于等于amount，则将amount除以coin的商记为numCoins，表示可以使用numCoins个硬币coin来凑成amount。    - 将numCoins加到count中。    - 将amount更新为amount减去numCoins个硬币coin的面值。 5. 返回count.

伪代码:

                        
                          function coinChange(amount, coins)
    count = 0
    sort coins in descending order
    for coin in coins
        if coin <= amount then
            numCoins = amount / coin
            count = count + numCoins
            amount = amount - (numCoins * coin)
    return count
                        
                      

说明： 在此问题中，通过贪心选择每次选择最大面额的硬币，因为硬币的面额是固定的，所以这是一个可以使用贪心算法解决的合适情况。由于要求找出最少的硬币数量，因此我们先选择面额最大的硬币是最优的选择。然后逐步减少amount，直到amount变为0。注意，这里贪心选择可能不是全局最优解，但在这个问题中，贪心选择是可以得到最优解的.

贪心算法解决射击游戏问题

问题描述:

在一个射击游戏中，玩家需要射击一些不同颜色的气球。每个气球都有一个指定的得分值和一个爆炸半径。假设玩家的射击点是一个二维平面上的坐标(x, y)，当玩家发射子弹到该点时，子弹会以该点为中心形成一个爆炸范围。任何与爆炸范围相交的气球都会被击中。玩家的得分等于所有被击中气球的得分值之和。现在，给定一些气球的坐标、得分值和爆炸半径，需要确定玩家应该选择哪个射击点来使得得分最大化.

样例输入输出:

输入： 气球列表：[(1,2,3), (2,5,4), (3,1,2), (4,9,5)] 描述：[气球的坐标(x, y)，得分值，爆炸半径] 。

输出： 最大得分值：14 （通过击中(1,2)和(2,5)这两个气球） 。

解题思路:

1. 创建一个空集合visited来保存已击中的气球。 2. 遍历气球列表，每次选择得分值最高的气球，并将其加入visited集合。 3. 定义一个函数is_overlap用来判断两个气球是否有重叠的爆炸范围。两个气球的距离小于等于它们的爆炸半径之和时，表示它们有重叠。 4. 在遍历气球列表的过程中，检查当前气球与visited集合中的气球是否有重叠的爆炸范围。若有重叠，则选择得分值更高的气球加入visited集合，替代原有的气球。 5. 遍历完所有气球后，visited集合中保存的即为玩家应该击中的气球。 6. 计算visited集合中气球的得分值之和，即为最大得分值.

伪代码:

                        
                          function is_overlap(ball1, ball2):
    // 判断两个气球是否有重叠的爆炸范围
    distance = sqrt((ball1.x - ball2.x)^2 + (ball1.y - ball2.y)^2)
    return distance <= ball1.radius + ball2.radius

function shooting_game(balloons):
    visited = set()
    max_score = 0
    
    for i in range(len(balloons)):
        if i not in visited:  // 未被击中过的气球
            visited.add(i)
            max_score += balloons[i].score
            
            for j in range(len(balloons)):
                if i != j and is_overlap(balloons[i], balloons[j]):
                    if balloons[j].score > balloons[i].score:
                        visited.remove(i)
                        max_score -= balloons[i].score
                        visited.add(j)
                        max_score += balloons[j].score
    
    return max_score

// 测试
balloons = [(1,2,3), (2,5,4), (3,1,2), (4,9,5)]
max_score = shooting_game(balloons)
print(max_score)
                        
                      

贪心算法解决数组重组问题

算法问题描述:

给定一个整数数组nums，现在需要将数组中的元素重新排列，使得任意两个相邻的元素之间的差的绝对值尽可能大。请实现一个函数，返回重组后的数组。注意，重组后的数组可能不是唯一的，只需返回任意一个满足条件的数组即可.

样例输入输出:

输入：[1, 2, 3, 4, 5] 输出：[1, 3, 2, 4, 5] 。

解题思路:

1. 对数组进行排序，从小到大。 2. 创建一个空的结果数组result[]，并将排序后的第一个元素nums[0]加入result[]。 3. 从第二个元素开始遍历排序后的数组，逐个将元素插入result[]。 4. 奇数索引位置上的元素应该尽量取较大的值，所以将当前元素插入result[]的奇数索引位置。 5. 偶数索引位置上的元素应该尽量取较小的值，所以将当前元素插入result[]的偶数索引位置。 6. 遍历完所有元素后，result[]即为重组后的数组.

伪代码:

                        
                          function rearrange_array(nums):
    sorted_nums = sort(nums)
    result = []
    result.append(sorted_nums[0])
    
    for i in range(1, len(sorted_nums)):
        if i % 2 == 0: // 偶数索引位置
            result.insert(i, sorted_nums[i])
        else: // 奇数索引位置
            result.append(sorted_nums[i])
            
    return result

// 测试
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
rearranged_nums = rearrange_array(nums)
print(rearranged_nums)
                        
                      

输出：[1, 3, 2, 5, 4] 。

贪心算法解决左右两边元素和相等问题

算法问题描述:

给定一个整数数组nums，现在需要判断是否存在一个索引，使得索引左边的元素之和等于索引右边的元素之和。如果存在这样的索引，返回True；否则，返回False.

样例输入输出:

输入：[1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出：True 。

解题思路:

1. 遍历数组，计算数组中所有元素的和，得到总和total。 2. 初始化左侧元素之和left_sum为0。 3. 从左到右遍历数组，每次将当前元素加入左侧元素之和left_sum，同时将总和total减去当前元素。 4. 在遍历的过程中，检查左侧元素之和left_sum是否等于右侧元素之和total减去当前元素的值。若相等，表示存在满足条件的索引，返回True。 5. 若遍历完所有元素后仍未找到满足条件的索引，则返回False.

伪代码:

                        
                          function equal_sum(nums):
    total = sum(nums)
    left_sum = 0
    
    for i in range(len(nums)):
        total -= nums[i] // 将总和减去当前元素
        if left_sum == total:
            return True
        left_sum += nums[i] // 将当前元素加入左侧元素之和
    
    return False

// 测试
nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6]
has_equal_sum = equal_sum(nums)
print(has_equal_sum)
                        
                      

输出：True 。

贪心算法解决图着色问题

算法问题描述 :

给定一个无向图，图的顶点由一个整数标识，图的边由一个无序的顶点对表示。要求为图的每个顶点分配一个颜色，同时要求相邻的顶点不能有相同的颜色。现在需要设计一个算法，使用贪心算法解决图着色问题，即找到符合要求的最小颜色数量.

Vertices: [1, 2, 3, 4, 5, 6] Edges: [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5), (5, 6)] 。

样例输入 。

graph = {     1: [2, 3],     2: [1, 4],     3: [1, 4],     4: [2, 3, 5],     5: [4, 6],     6: [5] } 。

输出：3 。

解题思路： 1. 创建一个字典colors，用于存储每个顶点的颜色值。初始时，将所有顶点的颜色初始化为-1，表示未分配颜色。 2. 对图中的每个顶点进行遍历，对于每个顶点v，执行以下操作：    1) 创建一个集合used_colors，用于存储v的邻接顶点已经使用的颜色值。    2) 遍历v的邻接顶点，将颜色值加入到used_colors集合中。    3) 遍历颜色值1到无穷大的整数，找到一个未被used_colors集合包含的最小整数，将此整数作为v的颜色值。 3. 返回字典colors中颜色值的种类数量.

伪代码:

                        
                          function graphColoring(graph):
    colors = {}  // 创建一个字典，存储每个顶点的颜色
    for each vertex v in graph:
        used_colors = set()  // 创建集合，存储v的邻接顶点已分配的颜色值
        for each adjacent_vertex in v.adjacent_vertices:
            if colors[adjacent_vertex] != -1:  // 如果邻接顶点已分配颜色
                used_colors.add(colors[adjacent_vertex])
        for color in range(1, infinity):  // 从1到无穷大的整数
            if color not in used_colors:  // 找到一个未被邻接顶点使用的最小颜色
                colors[v] = color
                break
    return number of distinct colors in colors
                        
                      

其中，graph表示输入的无向图，每个顶点的颜色值存储在字典colors中。最后，返回colors中不同颜色值的数量.

  。

最后此篇关于【技术积累】算法中的贪心算法【三】的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于【技术积累】算法中的贪心算法【三】的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。