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计算机二级C语言实例讲解(10月21日)思维导图

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思维导图大纲

计算机二级C语言实例讲解(10月21日)思维导图模板大纲

计算机二级C语言实例讲解(10月21日)

汽车加油问题之贪心算法

(一) 问题描述

一辆汽车加满油后可以行驶N千米。旅途中有若干个加油站。指出若要使沿途的加油次数最少,设计一个有效的算法,指出应在那些加油站停靠加油。

给出N,并以数组的形式给出加油站的个数及相邻距离,指出若要使沿途的加油次数最少,设计一个有效的算法,指出应在那些加油站停靠加油。要求:算法执行的速度越快越好。

(二) 问题分析(前提行驶前车里加满油)

对于这个问题我们有以下几种情况:设加油次数为k,每个加油站间距离为a[i];i=0,1,2,3……n

1.始点到终点的距离小于N,则加油次数k=0;

2.始点到终点的距离大于N,

A 加油站间的距离相等,即a[i]=a[j]=L=N,则加油次数最少k=n;

B 加油站间的距离相等,即a[i]=a[j]=L>N,则不可能到达终点;

C 加油站间的距离相等,即a[i]=a[j]=L

D 加油站间的距离不相等,即a[i]!=a[j],则加油次数k通过以下算法求解。

(三)算法描述

贪心算法的基本思想

该题目求加油最少次数,即求最优解的问题,可分成几个步骤,一般来说,每个步骤的最优解不一定是整个问题的最优解,然而对于有些问题,局部贪心可以得到全局的最优解。贪心算法将问题的求解过程看作是一系列选择,从问题的某一个初始解出发,向给定目标推进。推进的每一阶段不是依据某一个固定的递推式,而是在每一个阶段都看上去是一个最优的决策(在一定的标准下)。不断地将问题实例归纳为更小的相似的子问题,并期望做出的局部最优的选择产生一个全局得最优解。

贪心算法的适用的问题

贪心算法适用的问题必须满足两个属性:

(1) 贪心性质:整体的最优解可通过一系列局部最优解达到,并且每次的选择可以依赖以前做出的选择,但不能依赖于以后的选择。

(2) 最优子结构:问题的整体最优解包含着它的子问题的最优解。

贪心算法的基本步骤

(1) 分解:将原问题分解为若干相互独立的阶段。

(2) 解决:对于每一个阶段求局部的最优解。

(3) 合并:将各个阶段的解合并为原问题的解。

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