使用Python怎么实现一个贪心算法-创新互联
本篇文章给大家分享的是有关使用Python怎么实现一个贪心算法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
1. 找零钱问题：假设只有 1 分、 2 分、五分、 1 角、二角、 五角、 1元的硬币。在超市结账 时，如果 需要找零钱， 收银员希望将最少的硬币数找给顾客。那么，给定 需要找的零钱数目，如何求得最少的硬币数呢？
# -*- coding:utf-8 -*-
def main():
d = [0.01,0.02,0.05,0.1,0.2,0.5,1.0] # 存储每种硬币面值
d_num = [] # 存储每种硬币的数量
s = 0
# 拥有的零钱总和
temp = raw_input('请输入每种零钱的数量：')
d_num0 = temp.split(" ")
for i in range(0, len(d_num0)):
d_num.append(int(d_num0[i]))
s += d[i] * d_num[i] # 计算出收银员拥有多少钱
sum = float(raw_input("请输入需要找的零钱:"))
if sum > s:
# 当输入的总金额比收银员的总金额多时，无法进行找零
print("数据有错")
return 0
s = s - sum
# 要想用的钱币数量最少，那么需要利用所有面值大的钱币，因此从数组的面值大的元素开始遍历
i = 6
while i >= 0:
if sum >= d[i]:
n = int(sum / d[i])
if n >= d_num[i]:
n = d_num[i] # 更新n
sum -= n * d[i] # 贪心的关键步骤，令sum动态的改变，
print("用了%d个%f元硬币"%(n, d[i]))
i -= 1
if __name__ == "__main__":
main()2. 求大子数组之和问题：给定一个整数数组（数组元素有负有正），求其连续子数组之和的大值。
# -*- coding:utf-8 -*-
def main():
s = [12,-4,32,-36,12,6,-6]
print("定义的数组为：",s)
s_max, s_sum = 0, 0
for i in range(len(s)):
s_sum += s[i]
if s_sum >= s_max:
s_max = s_sum # 不断更新迭代s_max的值，尽可能的令其大
elif s_sum < 0:
s_sum = 0
print("大子数组和为：",s_max)
if __name__ == "__main__":
main()3. 一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。 对于给定的n(n <= 5000)和k(k <= 1000)个加油站位置，编程计算最少加油次数。
# 设汽车加满油后可行驶n公里，且旅途中有k个加油站
def greedy():
n = 100
k = 5
d = [50,80,39,60,40,32]
# 表示加油站之间的距离
num = 0
# 表示加油次数
for i in range(k):
if d[i] > n:
print('no solution')
# 如果距离中得到任何一个数值大于n 则无法计算
return
i, s = 0, 0
# 利用s进行迭代
while i <= k:
s += d[i]
if s >= n:
# 当局部和大于n时则局部和更新为当前距离
s = d[i]
# 贪心意在令每一次加满油之后跑尽可能多的距离
num += 1
i += 1
print(num)
if __name__ == '__main__':
greedy()以上就是使用Python怎么实现一个贪心算法，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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