貪心：

• 原理：區域性選擇最優解，當前選擇對後續不產生影響

• 基本思路：

  ① 建立數學模型來描述問題

  ② 分解為若干子問題

  ③ 依序對每一個子問題求最優解(下一個包含上一個的最優解)

  ④ 把所有子問題的區域性最優解合併為原問題的一個解

1. 活動安排問題

   • 會場安排活動：即按活動的結束時間排序，讓剩餘時間最大化，安排更多的活動

   • 程式碼：

     bool cmp1(node a, node b)
     {
         return a.end < b.end ;      //結束時間從小到大排序
     }
     
     sort(Num+1, Num+n+1, cmp1);
     
     for(int i=2; i<=n; i++)
         {
             if(Num[i].begin >= Num[1].end)
             {
                 Num[1].end = Num[i].end ; //更新結束時間 
                 count++;            
             }       
         }
      
     

   • 活動安排會場：按活動的開始時間排序，如果時間衝突則加一個會場

   • 程式碼：

     bool cmp(node a,node b) {
         return a.start < b.start;
     }
     
     sort(Num,Num+n,cmp);
     
     b[0]=p[0].end ;
     sum = 1;
     for(i=1; i<n; i++)
     {
        for(j=0; j<sum; j++)
        {
           if(b[j] <= p[i].start )//找到房間，更新結束時間
           {
              b[j]=p[i].end ;
              break;
           }      
        }
        if(j==sum)//未找到房間，更新結束時間
        {
           b[sum]=p[i].end ;
           ++sum;
        }
     }
      
     

2. 找零錢問題：

   • 問題描述：找錢，有幾種不同面值的貨幣，求最少使用多少張

   • 策略：優先使用面值大的貨幣

   • 程式碼：

     int num = 4; //4種 
     int m[] = {25,10,5,1}; //面值
     int target = 99; //要找
     int count[4]; //記錄每種面值需多少
     for(int i=0; i<num; i++) {
     	count[i] = target / m[i];
     	target = target % m[i];
     }
     

3. 揹包問題：

   • 問題描述：一堆物品，在負重允許下取最高價值
   • 策略：
     1. 優先選擇價值最大者（value）
     2. 優先選擇重量最小者（weight）
     3. 優先選擇價效比最高者（value / weight）
   • 以上三者無具體情況無法確定究竟是哪種策略最優

4. 均分紙牌：

   • 問題描述：N堆紙牌，從任一堆上去任意張到臨邊牌堆，最少多少次使牌堆一樣多

   • 策略：每次都考慮從i牌堆取來a[i]-avg張牌使a[i+1]達到均值

   • 程式碼：

     for(int i=0; i<n-1; i++) {
         if(a[i] != avg ) {
             int move = a[i] - avg;
             a[i] -= move;
             a[i+1] += move;
             times ++;
         }
     }