六、贪婪法 fM,U|
q@1!v
贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。 ZO vMA]Rf
例如平时购物找钱时，为使找回的零钱的硬币数最少，不考虑找零钱的所有各种发表方案，而是从最大面值的币种开始，按递减的顺序考虑各币种，先尽量用大面值的币种，当不足大面值币种的金额时才去考虑下一种较小面值的币种。这就是在使用贪婪法。这种方法在这里总是最优，是因为银行对其发行的硬币种类和硬币面值的巧妙安排。如只有面值分别为1、5和11单位的硬币，而希望找回总额为15单位的硬币。按贪婪算法，应找1个11单位面值的硬币和4个1单位面值的硬币，共找回5个硬币。但最优的解应是3个5单位面值的硬币。 F M:ax{
【问题】 装箱问题 ^;4nHH7z-,
问题描述：装箱问题可简述如下：设有编号为0、1、…、n-1的n种物品，体积分别为v0、v1、…、vn-1。将这n种物品装到容量都为V的若干箱子里。约定这n种物品的体积均不超过V，即对于0≤i＜n，有0＜vi≤V。不同的装箱方案所需要的箱子数目可能不同。装箱问题要求使装尽这n种物品的箱子数要少。 4L\bT;dQ|.
若考察将n种物品的集合分划成n个或小于n个物品的所有子集，最优解就可以找到。但所有可能划分的总数太大。对适当大的n，找出所有可能的划分要花费的时间是无法承受的。为此，对装箱问题采用非常简单的近似算法，即贪婪法。该算法依次将物品放到它第一个能放进去的箱子中，该算法虽不能保证找到最优解，但还是能找到非常好的解。不失一般性，设n件物品的体积是按从大到小排好序的，即有v0≥v1≥…≥vn-1。如不满足上述要求，只要先对这n件物品按它们的体积从大到小排序，然后按排序结果对物品重新编号即可。装箱算法简单描述如下： Vvu+gP'z.
{ 输入箱子的容积； i 2`i 5&*
输入物品种数n； "mr;|$Y
按体积从大到小顺序，输入各物品的体积； i3g;B?54
预置已用箱子链为空； 9NLO{kN
预置已用箱子计数器box_count为0； M6U/.
n
for (i=0;i<n;i++) os*QW Ss
{ 从已用的第一只箱子开始顺序寻找能放入物品i 的箱子j； } XVz?6
if （已用箱子都不能再放物品i） "J^M@k\!
{ 另用一个箱子，并将物品i放入该箱子； 3Qmok@4e)
box_count++； ^,[V;3
} `r;e\Cp
else U WYLT-^x
将物品i放入箱子j； Q|Uq.UjY
} Q| >
\{M
} W o=Q7~
上述算法能求出需要的箱子数box_count，并能求出各箱子所装物品。下面的例子说明该算法不一定能找到最优解，设有6种物品，它们的体积分别为：60、45、35、20、20和20单位体积，箱子的容积为100个单位体积。按上述算法计算，需三只箱子，各箱子所装物品分别为：第一只箱子装物品1、3；第二只箱子装物品2、4、5；第三只箱子装物品6。而最优解为两只箱子，分别装物品1、4、5和2、3、6。 R r+Y::E
若每只箱子所装物品用链表来表示，链表首结点指针存于一个结构中，结构记录尚剩余的空间量和该箱子所装物品链表的首指针。另将全部箱子的信息也构成链表。以下是按以上算法编写的程序。 {<%zcNKl^L
【程序】 4KF
1vw
# include <stdio.h> 99 /fI
# include <stdlib.h> ?r C^@)
typedef struct ele >v^Bn|_/
{ int vno; j.OPDe{LU
struct ele *link; Cc^`M9dP
} ELE; -:wC 920+
typedef struct hnode P<y d
{ int remainder; \:ntqj&A|
ELE *head; |u, 2A1
Struct hnode *next; 7Fb |~In<Z
} HNODE; tn}; [r
K|
#%u2C
void main() -~T? xs0_
{ int n, i, box_count, box_volume, *a; fbp6lE
HNODE *box_h, *box_t, *j; Av[L,4A
ELE *p, *q; Pda(O;aNU
Printf(“输入箱子容积\n”); &A>Hq/Y
Scanf(“%d”,&box_volume); Y0iL+=[k`m
Printf(“输入物品种数\n”); vhiP8DQ
Scanf(“%d”,&n); aR30w xW&)
A=(int *)malloc(sizeof(int)*n); f;M7y:A8q,
Printf(“请按体积从大到小顺序输入各物品的体积：”); qYLOq `<f
For (i=0;i<n;i++) scanf(“%d”,a+i); 44_7gOZ
Box_h=box_t=NULL; bj^YB,iSM
Box_count=0; xh
Sp<|X_
For (i=0;i<n;i++) vG 9A'R'P
{ p=(ELE *)malloc(sizeof(ELE)); , W"Q)cL
p->vno=i; |NFX"wv:c<
for (j=box_h;j!=NULL;j=j->next) >AIkkQT
if (j->remainder>=a) break; ]v96Q /a
if (j==NULL) @4dB$QF`&
{ j=(HNODE *)malloc(sizeof(HNODE)); DP`$gd
j->remainder=box_volume-a; rQgRD)_%w
j->head=NULL; 6+HpN"?e
if (box_h==NULL) box_h=box_t=j; Zn&S7a >7
else box_t=boix_t->next=j; X]d["
j->next=NULL; l%@>)%LA
box_count++; |KFR C)g
} Yy]^_,r
else j->remainder-=a; D/pc)3Ofe
for (q=j->next;q!=NULL&&q->link!=NULL;q=q->link); }WXO[ +l
if (q==NULL) g|_-O" l
{ p->link=j->head; Kj;gxYD>6
j->head=p; $8#zPJR&
} z;`o>Ja2
else {~7V A
{ p->link=NULL; KsI[
q->link=p; ((L=1]w
} "1P 8[
} #:"F-3A0
printf(“共使用了%d只箱子”，box_count); 7+';&2M)n~
printf(“各箱子装物品情况如下：”); c0M=T
for (j=box_h,i=1;j!=NULL;j=j->next,i++) afY~Y?PJ<
{ printf(“第%2d只箱子，还剩余容积%4d，所装物品有；\n”,I,j->remainder); sE7!U|
for (p=j->head;p!=NULL;p=p->link) 'P( S*sr
printf(“%4d”,p->vno+1); 6c-y<J+&s
printf(“\n”); j]i:~9xKW
} tEP~` $9
} ;QbMVY
【问题】 马的遍历 y)N57#e
问题描述：在8×8方格的棋盘上，从任意指定的方格出发，为马寻找一条走遍棋盘每一格并且只经过一次的一条路径。 o#Q0J17i?
马在某个方格，可以在一步内到达的不同位置最多有8个，如图所示。如用二维数组board[ ][ ]表示棋盘，其元素记录马经过该位置时的步骤号。另对马的8种可能走法（称为着法）设定一个顺序，如当前位置在棋盘的（i，j）方格，下一个可能的位置依次为（i+2，j+1）、（i+1，j+2）、（i-1，j+2）、（i-2，j+1）、（i-2，j-1）、（i-1，j-2）、（i+1，j-2）、（i+2，j-1），实际可以走的位置尽限于还未走过的和不越出边界的那些位置。为便于程序的同意处理，可以引入两个数组，分别存储各种可能走法对当前位置的纵横增量。 >]uV
4 3 | ~vo
5 2 1? s]nU
马 Sgp$B:
6 1 lN"%~n?
7 0 t~m > \(&
pX3Q@3,$
对于本题，一般可以采用回溯法，这里采用Warnsdoff策略求解，这也是一种贪婪法，其选择下一出口的贪婪标准是在那些允许走的位置中，选择出口最少的那个位置。如马的当前位置（i，j）只有三个出口，他们是位置（i+2，j+1）、（i-2，j+1）和（i-1，j-2），如分别走到这些位置，这三个位置又分别会有不同的出口，假定这三个位置的出口个数分别为4、2、3，则程序就选择让马走向（i-2，j+1）位置。 $,R
QA^gxW
由于程序采用的是一种贪婪法，整个找解过程是一直向前，没有回溯，所以能非常快地找到解。但是，对于某些开始位置，实际上有解，而该算法不能找到解。对于找不到解的情况，程序只要改变8种可能出口的选择顺序，就能找到解。改变出口选择顺序，就是改变有相同出口时的选择标准。以下程序考虑到这种情况，引入变量start，用于控制8种可能着法的选择顺序。开始时为0，当不能找到解时，就让start增1，重新找解。细节以下程序。 6rlafISvO
【程序】 h3y0bV[g=
# include <stdio.h> FWpcWmS`s
int delta_i[ ]={2,1,-1,-2,-2,-1,1,2}; m":lKXpQ
int delta_j[ ]={1,2,2,1,-1,-2,-2,-1}; o>lk+Q#L @
int board[8][8]; wc# #'u
int exitn(int i,int j,int s,int a[ ]) `!{m#BBT}
{ int i1,j1,k,count; K~Lh'6
for (count=k=0;k<8;k++) #hPa:I$Oc
{ i1=i+delta_i[(s+k)%8]; A?I/[zkc
j1=i+delta_j[(s+k)%8]; ,YzrqVY
if (i1>=0&&i1<8&&j1>=0&&j1<8&&board[I1][j1]==0) )`5k fj
a[count++]=(s+k)%8; YSi[s*.G
} YB{hQ<W
return count; a~>.
} M_@%*y\o
--*Jv"/0
int next(int i,int j,int s) t,|`#6 Ft
{ int m,k,mm,min,a[8],b[8],temp; _kR);\V.8
m=exitn(i,j,s,a); yxq+<A4,a
if (m==0) return –1; .9X, )^D
for (min=9,k=0;k<m;k++) &c< 0 g`x
{ temp=exitn(I+delta_i[a[k]],j+delta_j[a[k]],s,b); a?#v,4t^
if (temp<min) !qe ,& JL
{ min=temp; !.>TF+]
kk=a[k]; tHgn -Dhzr
} ge*(w{|x
} +RLHe]9&
return kk; \[</|]'[
} =ZdP0l+V=k
7!.#:+rg5#
void main() QR4!r@*=
{ int sx,sy,i,j,step,no,start; LliOhr4
for (sx=0;sx<8;sx++) D=*3Xd
for (sy=0;sy<8;sy++)
/~`4a
{ start=0;
[7d>c
do { 26n+v(re
for (i=0;i<8;i++) P~Ss\PT
for (j=0;j<8;j++) 2 0gl z(
board[j]=0; t#
cm |
board[sx][sy]=1; .ET@J`"M
I=sx; j=sy; $kPC"!X\
For (step=2;step<64;step++) >|h$d:~n
{ if ((no=next(i,j,start))==-1) break; ^id9_RU
I+=delta_i[no]; YCJc Dab
j+=delta_j[no]; {s^vAD<~x3
board[j]=step; s~OGl PK
} uA]Z"
if (step>64) break; yk
r5bS
start++; 0< i]ph
} while(step<=64) ^&gu{kP
for (i=0;i<8;i++) d&mSoPf
{ for (j=0;j<8;j++) " sh%8
<N
printf(“%4d”,board[j]); (.6~t<DRv
printf(“\n\n”); a "*DJ&
} |8,|>EyqK
scanf(“%*c”); ;2lKo ="
} 'F3cvpc`
}
