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贪心算法java代码 贪心算法Java
求解一道贪心算法
因为这个问题涉及到高维求解（大于3维），所以不推荐你用贪心算法或遗传算法之类的算法。这里给出一种升级的蒙特卡罗算法——自适应序贯数论算法，这是一种以GLP集合为基础的随机遍历算法，可以很轻易的解决一系列的高维求解问题，目前根据网上能找到的资料最多可以做到18维。
专注于为中小企业提供做网站、网站制作服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业雁山免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上千多家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
下面就根据你给出的例子讲解一下：
对于6000的料来说
1185最多做到5根（要求4根，所以一根木料对于1185的产品来说最多有0到45种可能）；1079最多做到5根；985最多做到6根；756最多做到7根。
所以第一次加工一根木料最多有5*6*7*8=1680种加工可能（当然其中包括那些产品总长度大于料长的可能，但是我们可以通过罚函数来避免这些情况），那么利用GLP算法我们可以一次性产生这1680种可能，然后逐个比较那种可能最省木料；
设第一加工出的产品量分别为1 1 3 1
那么1185加工量剩3，1079剩5，985剩7，756剩7，所以第二次加工的可能性有（3+1）*（5+1）*（6+1）*（7+1）=1120种
关于自适应序贯数论算法，根据这道题你可以这样理解，4种尺寸构成了一个4维的空间，四种尺寸的每一种组合相当于空间中的一个点（1185的1根，1079的1根，985的3根，756的1根，这就组成了这个4维空间中的(1,1,3,1)点) ，自适应序贯数论算法就是先根据GLP算法在这个4维空间中随机的，均匀的分布一定的点（也就是尺寸的组合），然后根据目标函数确定其中哪一个点是最优点，我们认为最优点的附近出现最优解的可能性最大，那么我们就以最优点为中心，以一定的尺度为半径将原空间缩小，然后我们在心空间中再一次利用GLP算法均匀，随机的充满这个空间，然后重复以上过程，直到这个空间小到我们事先规定的大小，这样我们就找到了最优解。
也许你会担心算法一上来就收敛到了局部最优解，然后一直在这里打转，不用担心，GLP最大的优点就是均匀的充斥整个空间，尽量将每一种可能都遍历到。
这种算法的缺点在于充斥空间用的点需要生成向量来生成，每一种充斥方式都需要不同的向量，你可以在《数论方法在统计中的应用》这本书中查到已有的每种充斥方式对应的那些生成向量。
下面是我跟据对你给出的例子的理解算出的结果。
1185:1根
1079:1根
985:3根
756:1根
剩余木料0
1185:1根
1079:1根
985:3根
756:1根
剩余木料0
1185:1根
1079:1根
985:3根
756:1根
剩余木料0
1185:1根
1079:0根
985:1根
756:5根
剩余木料15
1185:0根
1079:3根
985:0根
756:0根
剩余木料2748
用去木料：5根
请按任意键继续. . .
程序代码如下：（变量都是用汉语拼音标的）
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include math.h
#include iostream.h
#include iomanip.h
#include time.h
#include fstream.h
#include windows.h
#include "glp.h"
#define jiedeweishu 4
#define glpgeshu 10007
#define glpgeshu1 5003//100063
#define glpgeshu2 6007//33139//71053//172155//100063
#define yuanmuchang 6000
#define qiegesushi 5
#define chicun1 1185
#define chicun2 1079
#define chicun3 985
#define chicun4 756
#define chicun1shuliang 4
#define chicun2shuliang 6
#define chicun3shuliang 10
#define chicun4shuliang 8
float xuqiuchicun[jiedeweishu]={chicun1,chicun2,chicun3,chicun4};
float chicunxuqiuliang[jiedeweishu]={chicun1shuliang,chicun2shuliang,chicun3shuliang,chicun4shuliang};
float zuobianjie0[jiedeweishu];//{-19,1,-11,1.5,0,200};//{0.39111,-18.5,1,-11,1,0,2};//左边界
float youbianjie0[jiedeweishu];//{-17,1.5,-7,2,0.05,900};//{0.393,-17,2,-9,2,0.1,6};//右边界
float zuobianjie[jiedeweishu];
float youbianjie[jiedeweishu];
float zuobianjie1[jiedeweishu];//过度用
float youbianjie1[jiedeweishu];
float zuobianjie2[jiedeweishu];//局部边界
float youbianjie2[jiedeweishu];
float zuobianjie3[jiedeweishu];//大边界
float youbianjie3[jiedeweishu];
float sheng_cheng_xiang_liang[jiedeweishu]={1,1206,3421,2842};//生成向量
float sheng_cheng_xiang_liang1[jiedeweishu]={1,792,1889,191};//{1,39040,62047,89839,6347,30892,64404};//生成向量
float sheng_cheng_xiang_liang2[jiedeweishu]={1,1351,5080,3086};//{1,18236,1831,19143,5522,22910};//{1,18010,3155,50203,6065,13328};//{1,167459,153499,130657,99554,61040,18165};
struct chushi
{
float geti[jiedeweishu];
float shiyingdu;
};
chushi *zuiyougeti;//精英保存策略
chushi *zuiyougetijicunqi;
int sishewuru(float);
float chazhi;//左右边界的差
int biaozhi;//判断寻优是否成功1表示成功0表示不成功
int maxgen;//最大计算代数
int gen;//目前代数
void initialize();//算法初始化
void jingyingbaoliu();//精英保存的实现
void mubiaohanshu1(chushi bianliang);//适应度的计算使用残差法
int cmpshiyingdujiang(const void *p1,const void *p2)
{
float i=((chushi *)p1)-shiyingdu;
float j=((chushi *)p2)-shiyingdu;
return ij ? 1:(i==j ? 0:-1);//现在是按降序牌排列，将1和-1互换后就是按升序排列
}
int cmp1(const void *p1,const void *p2)
{
float i= *(float*)p1;
float j= *(float*)p2;
return ij ? 1:(i==j ? 0:-1);//现在是按降序牌排列，将1和-1互换后就是按升序排列
}
void main()
{
float bianjiebianhuashuzu[jiedeweishu];
float yiwanchengshuliang[jiedeweishu];
zuiyougeti=new chushi;//最优个体的生成
zuiyougetijicunqi=new chushi;
int i;
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
zuiyougeti-geti[i]=0;
yiwanchengshuliang[i]=0;
}
int muliaoshuliang=0;
while(1)
{
if(yiwanchengshuliang[0]==chicun1shuliangyiwanchengshuliang[1]==chicun2shuliangyiwanchengshuliang[2]==chicun3shuliangyiwanchengshuliang[3]==chicun4shuliang)
break;//都加工完了就退出程序
biaozhi=1;
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
bianjiebianhuashuzu[i]=chicunxuqiuliang[i]-yiwanchengshuliang[i];
}
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
zuobianjie0[i]=0;
if(bianjiebianhuashuzu[i](int)(yuanmuchang/xuqiuchicun[i]))
{
youbianjie0[i]=(int)(yuanmuchang/xuqiuchicun[i]);
}
else
{
youbianjie0[i]=bianjiebianhuashuzu[i];
}
}
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
zuobianjie[i]=zuobianjie0[i];
youbianjie[i]=youbianjie0[i];
}
for(i=0;ijiedeweishu;i++)//在这套程序中边界分为两个部分,其中一组是根据最优解的收敛范围进行局部寻优,如果在局部找不到最优解则以现有最优解为中心进行全局搜索
{
zuobianjie2[i]=zuobianjie[i];
youbianjie2[i]=youbianjie[i];
zuobianjie3[i]=zuobianjie[i];
youbianjie3[i]=youbianjie[i];
}
zuiyougeti-shiyingdu=-3000;
//cout zuiyougeti-shiyingduendl;
initialize();
//for(i=0;ijiedeweishu;i++)/////
//{////
// coutzuiyougeti-geti[i]",";////
//}/////////
//coutendl;/////
// cout"初始最优解："" "-zuiyougeti-shiyingduendl;/////////////
for(gen=1;genmaxgen;gen++)
{
jingyingbaoliu();
if(chazhi1e-1)
break;
}
//cout"最终在收敛的范围内左右边界的最大差值: "chazhiendl;
//for(i=0;ijiedeweishu;i++)
//{
// coutsetiosflags(ios::fixed)setprecision(6)zuiyougeti-geti[i]",";
// }
//coutendl;
//cout"共用代数"genendl;
cout"1185:"zuiyougeti-geti[0]"根"endl;
cout"1079:"zuiyougeti-geti[1]"根"endl;
cout"985:"zuiyougeti-geti[2]"根"endl;
cout"756:"zuiyougeti-geti[3]"根"endl;
cout"剩余木料"(-zuiyougeti-shiyingdu)endl;////////////////
coutendl;
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
yiwanchengshuliang[i]=yiwanchengshuliang[i]+zuiyougeti-geti[i];
}
muliaoshuliang++;
}
cout"用去木料："muliaoshuliang"根"endl;
delete [] zuiyougetijicunqi;
delete [] zuiyougeti;
system("pause");
}
void initialize()
{
maxgen=20;//最大代数
gen=0;//起始代
chazhi=100;
chushi *chushizhongqunji;
chushizhongqunji=new chushi[glpgeshu];
int i,j;
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
zuobianjie1[i]=zuobianjie[i];
youbianjie1[i]=youbianjie[i];
}
float **glp_shu_zu;//第一次求解，为了使解更精确这一次求解需要的点最多
glp_shu_zu=new (float *[glpgeshu]);
for(i=0;iglpgeshu;i++)
{
glp_shu_zu[i]=new float[jiedeweishu];//生成的glp向量用glp_shu_zu储存
}
glp glp_qiu_jie_first(glpgeshu,jiedeweishu);//定义生成多少组glp向量和向量的维数
glp_qiu_jie_first.glp_qiu_jie(glp_shu_zu,sheng_cheng_xiang_liang);//将生成的glp向量用glp_shu_zu储存，同时将生成向量带入glp类
for(i=0;iglpgeshu;i++)//产生初始种群
{
for(j=0;jjiedeweishu;j++)
{
chushizhongqunji[i].geti[j]=sishewuru((zuobianjie[j]+(youbianjie[j]-(zuobianjie[j]))*glp_shu_zu[i][j]));
if(j==3glp_shu_zu[i][j]0)
{
cout"274"endl;/////////////
coutzuobianjie[j]" "glp_shu_zu[i][j]" "youbianjie[j]endl;////////////////////
system("pause");///////////////////
}
}
}
for(i=0;iglpgeshu;i++)//计算初始种群的适应度
{
mubiaohanshu1(chushizhongqunji[i]);
}
qsort(chushizhongqunji,glpgeshu,sizeof(chushi),cmpshiyingdujiang);//根据适应度将初始种群集按降序进行排列
chushi *youxiugetiku;//建立一个储存优秀个体的库
youxiugetiku=new chushi[glpgeshu];//建立一个储存优秀个体的库
int jishuqi=0;
i=0;
while(chushizhongqunji[i].shiyingduzuiyougeti-shiyingdu)//凡是比上一代的最优个体还要好的个体都放入优秀个体库
{
for(int j=0;jjiedeweishu;j++)
{
youxiugetiku[i].geti[j]=chushizhongqunji[i].geti[j];
//coutyouxiugetiku[i].geti[j]endl;
}
//system("pause");
i++;
}
// coutiendl;//////////////
//system("pause");//////////////////////////////////////
jishuqi=i;//将得到的优秀个体的数量放入jishuqi保存
float *bianjiezancunqi;//下面就要以优秀个体库中个体的范围在成立一个局部搜索区域，所以先建立一个边界暂存器
bianjiezancunqi=new float[jishuqi];
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
for(int j=0;jjishuqi;j++)
{
bianjiezancunqi[j]=youxiugetiku[j].geti[i];//将优秀个体库每一维的数据都放入bianjiezancunqi
}
qsort(bianjiezancunqi,jishuqi,sizeof(float),cmp1);//对这些数据按降序排列，取两个边界又得到一个局部范围
//将得到的范围进行保存
zuobianjie[i]=bianjiezancunqi[jishuqi-1];
youbianjie[i]=bianjiezancunqi[0];
//coutzuobianjie[i]endl;//////////////////////////
// coutyoubianjie[i]endl;///////////////////////////
//coutendl;///////////////////
//
if(zuobianjie[i]zuobianjie2[i])//如果新得到的局部左边界在上一代局部左边界左边，则左边界取上一代的
{
zuobianjie[i]=zuobianjie2[i];
}
if(youbianjie[i]youbianjie2[i])//如果新得到的局部右边界在上一代局部右边界右边，则右边界取上一代的
{
youbianjie[i]=youbianjie2[i];
}
}
if(chushizhongqunji[0].shiyingduzuiyougeti-shiyingdu)//本代种群的最优个体比历史最有个个体好，则用本代的代替之，并将标志位赋值为1表示寻优成功
{
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
zuiyougeti-geti[i]=chushizhongqunji[0].geti[i];
}
zuiyougeti-shiyingdu=chushizhongqunji[0].shiyingdu;
biaozhi=1;
}
delete [] bianjiezancunqi;
delete [] youxiugetiku;
for(i=0;iglpgeshu;i++)
{
delete [] glp_shu_zu[i];
}
delete [] glp_shu_zu;
delete [] chushizhongqunji;
}
void jingyingbaoliu() //精英保留的实现
{
float glpshuliang,xiangliang[jiedeweishu];
if(biaozhi==1)//如果寻优成功则利用局部搜索的数据
{
glpshuliang=glpgeshu1;
for(int i=0;ijiedeweishu;i++)
{
xiangliang[i]=sheng_cheng_xiang_liang1[i];
}
}
else//否则利用全局搜索的数据
{
glpshuliang=glpgeshu2;
for(int i=0;ijiedeweishu;i++)
{
xiangliang[i]=sheng_cheng_xiang_liang2[i];
}
}
chushi *chushizhongqunji;//建立一个用来储存种群的容器
chushizhongqunji=new chushi[glpshuliang];
int i,j;
float **glp_shu_zu;//生成一个glp数组
glp_shu_zu=new (float *[glpshuliang]);
for(i=0;iglpshuliang;i++)
{
glp_shu_zu[i]=new float[jiedeweishu];//生成的glp向量用glp_shu_zu储存
}
glp glp_qiu_jie_first(glpshuliang,jiedeweishu);//定义生成多少组glp向量和向量的维数
glp_qiu_jie_first.glp_qiu_jie(glp_shu_zu,xiangliang);//将生成的glp向量用glp_shu_zu储存，同时将生成向量带入glp类
//cout"377"endl;
if(biaozhi!=1)//如果寻优不成功则进入全局搜索
{
//cout"380"endl;////////////
float bianjiecha[jiedeweishu];
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
bianjiecha[i]=youbianjie3[i]-zuobianjie3[i];//计算上一代全局每一维范围的宽度
}
static float rou=0.9;//定义收缩比
//float rou=pow(0.5,gen);
for(i=0;ijiedeweishu;i++)//确定新的范围
{
zuobianjie1[i]=zuiyougeti-geti[i]-rou*bianjiecha[i];//左边界为以最优个体为中心-范围宽度乘以收缩比
if(zuobianjie1[i]zuobianjie2[i])//如果新的左边界比目前局部左边界大，那么以目前的为全局寻优的左边界
{
zuobianjie[i]=zuobianjie1[i];
zuobianjie3[i]=zuobianjie1[i];
}
else//否则以局部左边界为全局左边界
{
zuobianjie[i]=zuobianjie2[i];
zuobianjie3[i]=zuobianjie2[i];
}
youbianjie1[i]=zuiyougeti-geti[i]+rou*bianjiecha[i];//右边界为以最优个体为中心+范围宽度乘以收缩比
if(youbianjie1[i]youbianjie2[i])
{
youbianjie[i]=youbianjie1[i];
youbianjie3[i]=youbianjie1[i];
}
else
{
youbianjie[i]=youbianjie2[i];
youbianjie3[i]=youbianjie2[i];
}
}
qsort(bianjiecha,jiedeweishu,sizeof(float),cmp1);
if(chazhi==bianjiecha[0])//如果最大边界差不变的话就将收缩因子变小
{
rou=pow(rou,2);
}
chazhi=bianjiecha[0];
}
//cout"421"endl;/////////////////////
for(i=0;iglpshuliang;i++)//根据新产生的最优个体确定glp群
{
for(j=0;jjiedeweishu;j++)
{
chushizhongqunji[i].geti[j]=sishewuru((zuobianjie[j]+(youbianjie[j]-(zuobianjie[j]))*glp_shu_zu[i][j]));
}
}
for(i=0;iglpshuliang;i++)
{
mubiaohanshu1(chushizhongqunji[i]);
}
qsort(chushizhongqunji,glpshuliang,sizeof(chushi),cmpshiyingdujiang);
zuiyougetijicunqi-shiyingdu=zuiyougeti-shiyingdu;
if(chushizhongqunji[0].shiyingduzuiyougeti-shiyingdu)
{
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
zuiyougeti-geti[i]=chushizhongqunji[0].geti[i];
}
zuiyougeti-shiyingdu=chushizhongqunji[0].shiyingdu;
biaozhi=1;
}
else
{
// cout"446"endl;/////////////
biaozhi=0;
}
if(biaozhi==1)//如果寻优成功了就需要确立一个新的局部最优解范围
{
chushi *youxiugetiku;
youxiugetiku=new chushi[glpshuliang];
int jishuqi=0;
i=0;
while(chushizhongqunji[i].shiyingduzuiyougetijicunqi-shiyingdu)
{
for(int j=0;jjiedeweishu;j++)
{
youxiugetiku[i].geti[j]=chushizhongqunji[i].geti[j];
}
i++;
}
jishuqi=i;
float *bianjiezancunqi;
bianjiezancunqi=new float[jishuqi];
for(i=0;ijiedeweishu;i++)
{
for(int j=0;jjishuqi;j++)
{
bianjiezancunqi[j]=youxiugetiku[j].geti[i];
}
qsort(bianjiezancunqi,jishuqi,sizeof(float),cmp1);
zuobianjie[i]=bianjiezancunqi[jishuqi-1];
youbianjie[i]=bianjiezancunqi[0];
// coutzuobianjie[i]endl;//////////////
// coutyoubianjie[i]endl;/////////////
// coutendl;///////////////
if(zuobianjie[i]zuobianjie2[i])
{
zuobianjie[i]=zuobianjie2[i];
}
if(youbianjie[i]youbianjie2[i])
{
youbianjie[i]=youbianjie2[i];
}
}
delete [] bianjiezancunqi;
delete [] youxiugetiku;
}
for(i=0;iglpshuliang;i++)
{
delete [] glp_shu_zu[i];
}
delete [] glp_shu_zu;
delete [] chushizhongqunji;
}
void mubiaohanshu1(chushi bianliang)//计算shiyingdu
{
int i=0;
int sunshi,chanpin;
sunshi=qiegesushi*(bianliang.geti[0]+bianliang.geti[1]+bianliang.geti[2]+bianliang.geti[3]-1);
chanpin=chicun1*bianliang.geti[0]+chicun2*bianliang.geti[1]+chicun3*bianliang.geti[2]+chicun4*bianliang.geti[3];
bianliang.shiyingdu=yuanmuchang-sunshi-chanpin;
if(bianliang.shiyingdu!=0)//如果不能正好将木料分成所需尺寸则要多切一刀
{
sunshi=qiegesushi*(bianliang.geti[0]+bianliang.geti[1]+bianliang.geti[2]+bianliang.geti[3]);
}
if(bianliang.shiyingdu0)//罚函数
{
bianliang.shiyingdu=bianliang.shiyingdu+1e5;
}
bianliang.shiyingdu=-bianliang.shiyingdu;
}
int sishewuru(float x)
{
float y;
int z;
y=x-(int)x;
if(y0.5)
{
z=(int)(x);
}
else
{
z=(int)x;
z=z+1;
}
return z;
}
glp.h源文件贴不下了，把你邮箱给我我发给你
邮箱：hu_hu605@163.com
找零钱问题 [贪心算法](java实现）
public getMin{
public int MinNumber=0;
public int findMax(int[] a){
for(int i=0;ia.length;i++){
if(a[i]==0) return a[--i];
}
return a[a.length-1];
}
public boolean Compare(int a,int b){
public boolean flag=true;
if(ab) flag=flase;
return flag;
}
public int getMinNumber(int[] M,int Money){
int[] findM=new int[M.length];
int index=0;
for(int i=0;iM.length;i++){
boolean f = this.Compare(M[i],money)
if(f) findM[index++]=M[i];
}
int max = this.findMax(findM);
MinNumber++;
if((Money-max)!=0) {
getMinNumber(M,Money-max)
}
return MinNumber;
}
public int[] Start(){
System.out.println("请输入查询组数");
int group=System.in.read();
int[] M={1,2,5,10,20,50,100};
int[] Result = new Int[group];
int index=0;
while (group-- 0){
System.out.println("请输入金额");
int money=System.in.read();
Result[index++] = getMinNumber(M,money);
MinNumber=0;
}
}
public void print(int[] MinNumber){
for(int i=0;iMinNumber.length.i++){
System.out.println(MinNumber[i]+" ");
}
}
}
public static void main(String[] args){
new getMin().print(new getMin().Start());
}
没测试啊，有问题请勿喷，呵呵
JAVA-数组转化问题
public class test6 {
int a[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 };
int b[] = { 2, 1, 4, 3, 6, 5, 7 };
public static void main(String args[]) {
test6 test = new test6();
test.go();
}
public void go() {
if (smart(a, b))
System.out.println("n=" + n(a, b));
}
public boolean smart(int[] a, int[] b) {
int a_[] = array(a);
int b_[] = array(b);
if (a.length == b.length) {
for (int c = 0; c a.length; c++) {
if (a_[c] != b_[c]) {
System.out.println("cannot transform");
return false;
}
}
for (int c = 0; c a.length; c++)
System.out.print(a[c]+" ");
System.out.println();
for (int c = 0; c b.length; c++)
System.out.print(b[c]+" ");
System.out.println();
return true;
} else {
System.out.println("cannot transform");
return false;
}
}
public int[] array(int[] a) {
int[] z = new int[a.length];
for (int c = 0; c a.length; c++)
z[c] = a[c];
for (int c = 0; c z.length - 1; c++) {
for (int d = c + 1; d z.length; d++) {
if (z[c] z[d]) {
int x = z[c];
z[c] = z[d];
z[d] = x;
}
}
}
return z;
}
public int n(int[] a, int[] b) {
int c = 0;
for (int d = 0; d a.length; d++)
if (a[d] != b[d])
c += 5;
return (c + 8) / 10;
}
}
java算法设计问题（贪心算法）
第一、你说的那个东西不叫框架
第二、你用的算法不是多路合并
第三、题目不是让你合并、是让你找出最优解
解答，我晕这题目有啥解答的啊，你不是自己编的吧，假如合并两个有序序列只要m+n-1次比较，那么不单单这两个序列各自有序，同时其中一个序列任意元素大于另外一个序列所有元素
那么答案就是按照k的序号从前想后依次合并啊
java代码，多机调度问题，怎么解释
多机调度问题的Java实现（贪心算法）
具体问题描述以及C/C++实现参见网址
[java] view plain copy print?
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 多机调度问题--贪心算法
* @author Lican
*
*/
public class JobMachine {
public static class JobNode implements Comparable{
int id;//作业的标号
int time;//作业时间
public JobNode(int id,int time){
this.id=id;
this.time=time;
}
@Override
public int compareTo(Object x) {//按时间从大到小排列
int times=((JobNode)x).time;
if(timetimes) return -1;
if(time==times) return 0;
return 1;
}
}
public static class MachineNode implements Comparable{
int id;//机器的标号
int avail;//机器空闲的时间（即机器做完某一项工作的时间）
public MachineNode(int id,int avail){
this.id=id;
this.avail=avail;
}
@Override
public int compareTo(Object o) {//升序排序，LinkedList的first为最小的
int xs=((MachineNode)o).avail;
if(availxs) return -1;
if(avail==xs) return 0;
return 1;
}
}
public static int greedy(int[] a ,int m){
int n=a.length-1;//a的下标从1开始，所以n（作业的数目）=a.length-1
int sum=0;
if(n=m){
for(int i=0;in;i++)
sum+=a[i+1];
System.out.println("为每个作业分别分配一台机器");
return sum;
}
ListJobNode d=new ArrayListJobNode();//d保存所有的作业
for(int i=0;in;i++){//将所有的作业存入List中，每一项包含标号和时间
JobNode jb=new JobNode(i+1,a[i+1]);
d.add(jb);
}
Collections.sort(d);//对作业的List进行排序
LinkedListMachineNode h=new LinkedListMachineNode();//h保存所有的机器
for(int i=1;i=m;i++){//将所有的机器存入LinkedList中
MachineNode x=new MachineNode(i,0);//初始时，每台机器的空闲时间（完成上一个作业的时间）都为0
h.add(x);
}
int test=h.size();
for(int i=0;in;i++){
Collections.sort(h);
MachineNode x=h.peek();
System.out.println("将机器"+x.id+"从"+x.avail+"到"+(x.avail+d.get(i).time)+"的时间段分配给作业"+d.get(i).id);
x.avail+=d.get(i).time;
sum=x.avail;
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) {
int[] a={0,2,14,4,16,6,5,3};
int m=3;
int sum=greedy(a,m);
System.out.println("总时间为："+sum);
}
}
/**
运行结果：
将机器1从0到16的时间段分配给作业4
将机器2从0到14的时间段分配给作业2
将机器3从0到6的时间段分配给作业5
将机器3从6到11的时间段分配给作业6
将机器3从11到15的时间段分配给作业3
将机器2从14到17的时间段分配给作业7
将机器3从15到17的时间段分配给作业1
总时间为：17
*/
如何用Java语言编程实现下面这道题？
贪心算法: 思路就是对花到第一个喷泉距离从近到远排序，然后找到另一个喷泉距离最大的一个
复杂度O(n^2)。
import java.util.*;
public class Demo {
static long[][] flowers;
public static void main(String[] args) {
Scanner in=new Scanner(System.in);
int n=in.nextInt();
int x1=in.nextInt();
int y1=in.nextInt();
int x2=in.nextInt();
int y2=in.nextInt();
flowers=new long[n][2];
for (int i = 0; i n; i++) {
int x=in.nextInt();
int y=in.nextInt();
flowers[i][0]=dis(x,y,x1,y1);
flowers[i][1]=dis(x,y,x2,y2);
}
Arrays.sort(flowers, (o1, o2) - {
if (o1[0]o2[0])
return -1;
else if (o1[0]==o2[0])
return 0;
else return 1;
});
long temp=0;
long temp2=0;
for (int i = 0; i flowers.length; i++) {
temp=Math.max(temp,flowers[i][1]);
}
for (int i = 0; i flowers.length; i++) {
for (int j = i+1; j flowers.length ; j++) {
if (flowers[j][1]temp2)
temp2=flowers[j][1];
}
temp=Math.min(temp,flowers[i][0]+temp2);
temp2=0;
}
System.out.println(temp);
}
public static long dis(int x,int y,int x1,int y1){
return (long) (x1 - x) *(x1-x)+ (long) (y1 - y) *(y1-y);
}
}
名称栏目：贪心算法java代码 贪心算法Java
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