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C++ 搬水果贪心算法实现代码

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-06-05
C++ 搬水果贪心算法实现代码 (1)题目描述: 在一个果园里,小明已经将所有的水果打了下来,并按水果的不同种类分成了若干堆,小明决定把所有的水果合成一堆。每一次合并,小明

C++ 搬水果贪心算法实现代码

(1)题目描述:

    在一个果园里,小明已经将所有的水果打了下来,并按水果的不同种类分成了若干堆,小明决定把所有的水果合成一堆。每一次合并,小明可以把两堆水果合并到一起,消耗的体力等于两堆水果的重量之和。当然经过 n‐1 次合并之后,就变成一堆了。小明在合并水果时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。

    假定每个水果重量都为 1,并且已知水果的种类数和每种水果的数目,你的任务是设计出合并的次序方案,使小明耗费的体力最少,并输出这个最小的体力耗费值。例如有 3 种水果,数目依次为 1,2,9。可以先将 1,2 堆合并,新堆数目为3,耗费体力为 3。然后将新堆与原先的第三堆合并得到新的堆,耗费体力为 12。所以小明总共耗费体力=3+12=15,可以证明 15 为最小的体力耗费值。

输入:

    每组数据输入包括两行,第一行是一个整数 n(1<=n<=10000),表示水果的种类数,如果 n 等于 0 表示输入结束,且不用处理。第二行包含 n 个整数,用空格分隔,第 i 个整数(1<=ai<=1000)是第 i 种水果的数目。

输出:

对于每组输入,输出一个整数并换行,这个值也就是最小的体力耗费值。输入数据保证这个值小于 2^31。

样例输入:

3
9 1 2
0

样例输出:

15

(2)这种问题考虑到可以使用贪心算法(每次都将最小的一堆水果进行合并),问题与赫夫曼编码类似。代码也是根据Huffman编码算法的基础上的改动,实现代码为:

     PS:代码只是实现其功能,没有优化。使用Vector作为容器,存放耗费的体力值,每执行一次Extract_MIN操作就会遍历一次Vector,实际当中效率是很低的,所以实际应用当中应该采用 最小堆结构 来存放耗费的体力值,这样会节省很多时间。

#include <iostream> 
#include <vector> 
 
using namespace std; 
/* 
* 得到队列中的最小元素 
*/ 
int Extract_MIN(vector<int>& v) 
{ 
  if(v.size() == 0) 
    return -1; 
  int i=0, min_pos = 0; 
  vector<int>::iterator iter = v.begin(); 
  vector<int>::iterator min_iter = v.begin(); 
  for(; iter!=v.end(); ++iter) 
    if((*iter)<(*min_iter)) 
      min_iter = iter; 
  int min_value = *(min_iter); 
  v.erase(min_iter); 
  return min_value; 
} 
/* 
*计算过程,类似于构建哈夫曼树 
*/ 
int MoveFruit(int data[], int n) 
{ 
  //将元素初始化到队列中 
  vector<int> v; 
  int i=0; 
  for(i=0; i<n; ++i) 
    v.push_back(data[i]); 
  int total = 0;//总体力消耗值 
  //依次组合 
  int left = 0, right=0, parent=0;//每次合并一堆,选取队列中最小的两个数作为左孩子和右孩子 
  for(i=1; i<n; ++i) 
  { 
     left = Extract_MIN(v); 
     right = Extract_MIN(v); 
     parent = left+right; 
    total += parent; 
    v.push_back(parent); 
  } 
  return total; 
} 
 
int main() 
{ 
  int n; 
  while(cin>>n) 
  { 
    if(n == 0) 
      break; 
    int* data = new int[n]; 
     
    int i=0; 
    for(; i<n; ++i) 
      cin>>data[i]; 
    cout<<MoveFruit(data, n)<<endl; 
        delete[] data; 
    } 
   
} 

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