数据结构贪心算法,数据挖掘算法python

　　介绍了Python贪婪算法。分享仅供参考。具体如下。

　　1.找零问题：假设只有1分、2分、5分、1角、2分、5分、1元硬币。在超市结账时，如果你需要找零，收银员希望给顾客最少数量的硬币。那么，给定需要换的零钱数量，怎么求最少的硬币数呢？

　　#-*-编码：utf-8-*-

　　戴尔大师(:

　　D=[0.01，0.02，0.05，0.1，0.2，0.5，1.0]#保存每枚硬币的面额

　　D_num=[] #存储硬币的数量。

　　s=0

　　#你的找头总数

　　Temp=raw_input(请输入每次更改的数量：)

　　d_num0=temp.split( )

　　forIinrange(0，Len ) d_num0)):

　　d_num.append(int(d_num0[I]))

　　S=d[i] * d_num[i] #计算收银员有多少钱

　　Sum=float(raw_input(请输入“您需要的更改：”))

　　如果总和s:

　　#如果输入的总金额大于收银员的总金额，则不能更改。

　　打印("数据中有错误"

　　返回0

　　s=s和

　　#为了使用最少数量的硬币，必须使用所有大面额的硬币，所以从数组中大面额的元素开始遍历。

　　i=6

　　当i=0时：

　　如果sum=d[i]:

　　n=int(sum/d[I])).

　　如果n=d_num[i]:

　　N=d_num[i] #更新n

　　Sum -=n * d[i] #贪婪的重要步骤是动态改变总和，

　　Print(用过的%d %f元硬币(%) (n，d[i]))

　　i -=1

　　if __name__==__main__ :

　　main())

　　2.求最大分配数组之和的问题：给定一个整数数组(数组元素负责)，求其连续部分数组之和的最大值。

　　#-*-编码：utf-8-*-

　　戴尔大师(:

　　s=[12，- 4，32，- 36，12，6，-6]

　　print()中定义的数组是，s

　　s_max，s _ sum=0，0

　　forIinrange(Len ) s):

　　s_sum=s[i]

　　如果s_sum=s_max:

　　连续更新s_max=s_sum #的值，并重复s_max的值，以尽可能最大化hldfs。

　　elif s_sum 0:

　　s_sum=0

　　打印(最大分配列总和为，s_max))

　　if __name__==__main__ :

　　main())

　　3.汽车忽略冷油后，可以行驶N公里。旅途中有几个加油站。为了最大限度地减少沿途加油次数，设计了一种有效的算法来指示停在哪个加油站加油。对于给定的n(n=5000)和k(k=1000)个加油站位置，编程并计算最短加油时间。

　　#加了车忽略的冷面油可以跑N公里。旅途中有K个加油站。

　　defgreedy(:

　　n=100

　　k=5

　　d=[ 50，80，39，60，40，32 ]

　　#表示加油站之间的距离。

　　数量=0

　　#表示加油次数。

　　forIinrange(k):

　　if d[i] n:

　　打印(无解))。

　　#当距离大于n时，从距离获得的任何值都无法计算。

　　I，s=0，0

　　重复到#s

　　当i=k时：

　　s=d[i]

　　如果s=n:

　　如果#局部和大于N，则将局部和更新为当前距离。

　　s=d[i]

　　#贪婪是指不小心冷面后跑的越远越好。

　　数量=1

　　i=1

　　是，印刷(数字)

　　if __name__==__main__ :

　　贪心() )

　　对Python相关内容感兴趣的读者请参考本网精选文章，《Python数据结构与算法教程》，《Python函数使用技巧总结》，《Python字符串操作技巧汇总》，《Python入门与进阶经典教程》，《Python文件与目录操作技巧汇总》，0103010，0103

　　希望这篇文章能对大家的Python编程有所帮助。

　　标题：Python贪婪算法示例总结

　　本文地址：3358 www . CPP cns.com/jiao本/python/226038.html

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