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2019-2020年高中信息技術(shù) 全國青少年奧林匹克聯(lián)賽教案 貪心法
在求最優(yōu)解問題的過程中,依據(jù)某種貪心標準,從問題的初始狀態(tài)出發(fā),直接去求每一步的最優(yōu)解,通過若干次的貪心選擇,最終得出整個問題的最優(yōu)解,這種求解方法就是貪心算法。
從貪心算法的定義可以看出,貪心法并不是從整體上考慮問題,它所做出的選擇只是在某種意義上的局部最優(yōu)解,而由問題自身的特性決定了該題運用貪心算法可以得到最優(yōu)解。
我們看看下面的例子
貪心法應用
例1 均分紙牌(NOIPxxtg)
[問題描述] 有 N 堆紙牌,編號分別為 1,2,…, N。每堆上有若干張,但紙牌總數(shù)必為 N 的倍數(shù)??梢栽谌我欢焉先∪舾蓮埣埮?,然后移動。移牌規(guī)則為:在編號為 1 堆上取的紙牌,只能移到編號為 2 的堆上;在編號為 N 的堆上取的紙牌,只能移到編號為 N-1 的堆上;其他堆上取的紙牌,可以移到相鄰左邊或右邊的堆上?,F(xiàn)在要求找出一種移動方法,用最少的移動次數(shù)使每堆上紙牌數(shù)都一樣多。例如 N=4,4 堆紙牌數(shù)分別為:
?、佟? ② 8?、邸?7?、堋?
移動3次可達到目的:
從 ③ 取 4 張牌放到 ④ (9 8 13 10) -> 從 ③ 取 3 張牌放到 ②(9 11 10 10)-> 從 ② 取 1 張牌放到①(10 10 10 10)。
[輸 入]:鍵盤輸入文件名。
文件格式:N(N 堆紙牌,1 <= N <= 100)
A1 A2 … An (N 堆紙牌,每堆紙牌初始數(shù),l<= Ai <=10000)
[輸 出]:輸出至屏幕。格式為:所有堆均達到相等時的最少移動次數(shù)。
[輸入輸出樣例]
a.in:
4
9 8 17 6
屏慕顯示:3
算法分析:設a[i]為第i堆紙牌的張數(shù)(0<=i<=n),v為均分后每堆紙牌的張數(shù),s為最小移到次數(shù)。
我們用貪心法,按照從左到右的順序移動紙牌。如第i堆(0
v,則將a[i]-v張紙牌從第I堆移動到第I+1堆;
(2) 若a[i]v then {貪心選擇}
begin
inc(s);{移牌步數(shù)計數(shù)}
a[i+1]:=a[i+1]+a[i]-v;{使第i堆牌數(shù)為v}
end;{then}
writeln(s);
end.
利用貪心算法解題,需要解決兩個問題:
一是問題是否適合用貪心法求解。我們看一個找?guī)诺睦?如果一個貨幣系統(tǒng)有3種幣值,面值分別為一角、五分和一分,求最小找?guī)艛?shù)時,可以用貪心法求解;如果將這三種幣值改為一角一分、五分和一分,就不能使用貪心法求解。用貪心法解題很方便,但它的適用范圍很小,判斷一個問題是否適合用貪心法求解,目前還沒有一個通用的方法,在信息學競賽中,需要憑個人的經(jīng)驗來判斷何時該使用貪心算法。
二是確定了可以用貪心算法之后,如何選擇一個貪心標準,才能保證得到問題的最優(yōu)解。在選擇貪心標準時,我們要對所選的貪心標準進行驗證才能使用,不要被表面上看似正確的貪心標準所迷惑,如下面的列子。
例2 (NOIPxxtg)設有n個正整數(shù),將他們連接成一排,組成一個最大的多位整數(shù)。例如:n=3時,3個整數(shù)13,312,343,連成的最大整數(shù)為:34331213
又如:n=4時,4個整數(shù)7,13,4,246連接成的最大整數(shù)為7424613
輸入:N
N個數(shù)
輸出:連接成的多位數(shù)
算法分析:此題很容易想到使用貪心法,在考試時有很多同學把整數(shù)按從大到小的順序連接起來,測試題目的例子也都符合,但最后測試的結(jié)果卻不全對。按這種貪心標準,我們很容易找到反例:12,121 應該組成12121而非12112,那么是不是相互包含的時候就從小到大呢?也不一定,如:12,123 就是12312而非12112,這樣情況就有很多種了。是不是此題不能用貪心法呢?
其實此題是可以用貪心法來求解,只是剛才的貪心標準不對,正確的貪心標準是:先把整數(shù)化成字符串,然后再比較a+b和b+a,如果a+b>b+a,就把a排在b的前面,反之則把a排在b的后面。
源程序:
var
s:array[1..20] of string;
t:string;i,j,k,n:longint;
begin
readln(n);
for i:=1 to n do begin
read(k);
str(k,s[i]);
end;
for i:=1 to n-1 do
for j:=i+1 to n do
if s[i]+s[j]
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