贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或
最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法
不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题它能产生整体
最优解或整体最优解的近似解。
一个典型的贪心算法应用是找零问题：假设我们有 1 元、5 元、10 元、25 元的硬
币，给定一个金额，如何用最少数量的硬币凑齐这个金额？
以下是一个使用 Python 编写的找零问题的贪心算法示例：
python 复制代码
def make_change(amount, coins):
# 按硬币面值从大到小排序
coins.sort(reverse=True)
# 用于存储所需硬币的数量
num_coins = 0
# 用于存储剩余金额
remaining_amount = amount
# 遍历硬币列表
for coin in coins:
# 当剩余金额大于当前硬币的面值时
while remaining_amount >= coin:
# 减去当前硬币的面值
remaining_amount -= coin
# 硬币数量加一
num_coins += 1
return num_coins
# 示例：给定金额 123，使用 1 元、5 元、10 元、25 元硬币
coins = [1, 5, 10, 25]
amount = 123
print(f"最少需要 {make_change(amount, coins)} 枚硬币来凑齐 {amount}
元。")
这个算法从面值最大的硬币开始，尽可能多地使用它，直到无法再使用，然后转向
面值次大的硬币，依此类推。这就是贪心算法的核心思想：每一步都选择当前状态
下最好的选择。
资源评论
CrazyMax_zh
- 粉丝: 645
- 资源: 112
最新资源
- 打包和分发Rust工具.pdf
- SQL中的CREATE LOGFILE GROUP 语句.pdf
- C语言-leetcode题解之第172题阶乘后的零.zip
- C语言-leetcode题解之第171题Excel列表序号.zip
- C语言-leetcode题解之第169题多数元素.zip
- ocr-图像识别资源ocr-图像识别资源
- 图像识别：基于Resnet50 + VGG16模型融合的人体细胞癌症分类模型实现-图像识别资源
- C语言-leetcode题解之第168题Excel列表名称.zip
- C语言-leetcode题解之第167题两数之和II-输入有序数组.zip
- C语言-leetcode题解之第166题分数到小数.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
