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贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常用的算法思想，通常用来解决最优化问题。可以使用贪心算法来解决一些问题，例如找零钱、任务调度等。
以找零钱为例，简单介绍一下贪心算法的应用
假设有一堆不同面额的硬币，现在需要用最少数量的硬币凑出某个金额。这时可以使用贪心算法来解决。
#include <stdio.h>void findMinCoins(int coins[], int n, int amount) {int count = 0;printf("使用的硬币面额为：");// 从面额最大的硬币开始尽可能多地使用for (int i = 0; i < n; i++) {while (amount >= coins[i]) {amount -= coins[i];count++;printf("%d ", coins[i]);}}printf("\n总共使用了 %d 枚硬币\n", count);
}int main() {int coins[] = {25, 10, 5, 1}; // 硬币的面额int n = sizeof(coins) / sizeof(coins[0]);int amount = 93; // 需要凑出的金额findMinCoins(coins, n, amount);return 0;
}
我们定义了一个findMinCoins函数来找零，并在main函数中调用它。该算法每次都选择面额最大的硬币来尽量多地凑出金额。这样就能保证所需硬币数量最小，这就是贪心算法的思想。
在实际应用中，贪心算法可能不适用于所有场景，但对于特定类型的问题，它是一种简单而高效的解决方案。
活动选择问题
#include <stdio.h>// 假设活动已经按照结束时间非降序排列
void activitySelection(int start[], int finish[], int n) {printf("Following activities are selected:\n");// 第一个活动总是被选中int i = 0;printf("%d ", i);// 对剩下的活动进行遍历for (int j = 1; j < n; j++) {// 如果这个活动的开始时间大于或等于上一个活动的结束时间，那么选择这个活动if (start[j] >= finish[i]) {printf("%d ", j);i = j;}}
}int main() {int start[] = {1, 3, 0, 5, 8, 5};int finish[] = {2, 4, 6, 7, 9, 9};int n = sizeof(start) / sizeof(start[0]);activitySelection(start, finish, n);return 0;
}
在这个例子中，我们首先将活动按照结束时间非降序排列，然后从第一个活动开始，依次检查后续活动的开始时间是否满足条件。
如果满足条件，就选择该活动并更新当前活动的索引。活动选择问题是一个典型的可以通过贪心算法解决的问题，基本思路是每一步都做出一个局部最优的选择，以期望最终能得到全局最优解。
贪心算法的活动选择问题是一个经典的应用场景，通常涉及到安排一系列活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，而资源（例如会议室）只能同时被一个活动使用。目标是安排出尽可能多的互不相交的活动。
也可以运用结构体
#include <stdio.h>// 活动结构体，包含开始时间和结束时间
struct Activity {int start;int finish;
};// 将活动按照结束时间非降序排列的比较函数
int compare(const void *a, const void *b) {return (((struct Activity *)a)->finish - ((struct Activity *)b)->finish);
}// 贪心算法解决活动选择问题
void activitySelection(struct Activity arr[], int n) {printf("Following activities are selected:\n");// 第一个活动总是被选中int i = 0;printf("%d ", i);// 对剩下的活动进行遍历for (int j = 1; j < n; j++) {// 如果这个活动的开始时间大于或等于上一个活动的结束时间，那么选择这个活动if (arr[j].start >= arr[i].finish) {printf("%d ", j);i = j;}}
}int main() {struct Activity arr[] = {{1, 2}, {3, 4}, {0, 6}, {5, 7}, {8, 9}, {5, 9}};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);// 按照结束时间非降序排列qsort(arr, n, sizeof(arr[0]), compare);activitySelection(arr, n);return 0;
}
在这个例子中，我们首先定义了一个包含开始时间和结束时间的活动结构体，并实现了一个按照结束时间非降序排列的比较函数。然后使用贪心算法来解决活动选择问题，在主函数中定义了一些活动并按照结束时间排序，然后调用activitySelection函数进行活动选择。