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    题目描述
    某公司雇有N名员工,每名员工可以负责多个项目,但一个项目只能交由一名员工负责。现在该公司接到M个项目,令Aij表示第i名员工负责第j个项目所带来的收益,那么如果项目分配得当,总收益最大是多少?
    输入
    第一行两个整数N和M,1 <= N,M <= 1000
    接下来N行,每行包含M个整数,第i行的第j个整数表示Aij
    输入
    总收益的最大值

    题目比较简单,就是对每一个项目,都找到一个最大值,最后累计。

    package com.my.data;
    
    import java.util.Scanner;
    
    public class NiuKe {
    	public static void main(String[] args){
    		Scanner in = new Scanner(System.in);
    		int n = in.nextInt();
    		int m = in.nextInt();
    		int[][] a = new int[n][m];
    		for(int i = 0; i < n; i++)
    			for(int j = 0; j < m; j++)
    				a[i][j] = in.nextInt();
    		
    		int[] max = new int[m];
    		for(int j = 0; j < m; j++){
    			max [j] = a[0][j];
    			for(int i = 0; i < n; i++)
    				if(max[j] < a[i][j])
    					max[j] = a[i][j];
    		}
    		
    		int result = 0;
    		for(int k = 0; k < m; k++)
    			result += max[k];
    		System.out.println(result);
    		
    	}
    }
    

    输入

    3 3
    1 3 3
    2 2 2
    3 2 1
    

    输出

    9
    
    展开全文
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  • 贪心算法实现最大收益

    千次阅读 2018-12-22 12:01:41
    一、问题分析 T: a1,a2...an 任务 time: t1,t2...tn 消耗时间 D: d1,d2...dn 截止时间 G: g1,g2...gn 收益 ...要求:使用贪心算法实现最大收益 二、模型 贪心算法是指:在每一步求解的步骤中,它要求...

    一、问题分析

    T:           a1,a2...an       任务

    time:    t1,t2...tn         消耗时间

    D:          d1,d2...dn             截止时间

    G:          g1,g2...gn             收益

    要求:使用贪心算法实现最大收益

    二、模型

    贪心算法是指:在每一步求解的步骤中,它要求“贪婪”的选择最佳操作,并希望通过一系列的最优选择,能够产生一个问题的(全局的)最优解。

    贪心算法每一步必须满足以下条件:

    1、可行的:即它必须满足问题的约束。

    2、局部最优:他是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择。

    3、不可取消:即选择一旦做出,在算法的后面步骤就不可改变了。

    三、算法基本思想

    贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止。

    四、程序代码

    #include <iostream>
    using namespace std;
     
    
    struct act
    {
    	int constTime;
    	int endTime;
    	int value;
    };
    
    void printArray(act a[],int N);
    void sort(act a[],int N);
    void greedyChoose(act a[],int N,bool flag[]);
    void printChosenArray(act a[],int N,bool flag[]);
     
    int main()
    {	
    	//测试例1
    	act a[]={{3,5,7},{4,6,2},{5,8,9},{8,16,6},{5,12,1}}; //不能使用小括号,会出错
    	bool flag_a[]={0,0,0,0,0};
    	sort(a,5);   //按收益降序排序
    	printArray(a,5);
    	greedyChoose(a,5,flag_a);
    	printChosenArray(a,5,flag_a);
    
    
    	//测试例2
    	act b[]={{4,5,10},{3,6,3},{5,7,7},{4,10,8},{2,20,3},{8,22,13},{9,23,14}}; //不能使用小括号,会出错
    	bool flag_b[]={0,0,0,0,0,0,0};
    	sort(b,7);   //按收益降序排序
    	printArray(b,7);
    	greedyChoose(b,7,flag_b);
    	printChosenArray(b,7,flag_b);
    
    
    	//测试例3
    	act c[]={{2,9,5},{5,12,12},{8,18,9},{4,19,7},{2,8,10},{3,9,9}}; //不能使用小括号,会出错
    	bool flag_c[]={0,0,0,0,0};
    	sort(c,6);   //按收益降序排序
    	printArray(c,6);
    	greedyChoose(c,6,flag_c);
    	printChosenArray(c,6,flag_c);
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    
    
    void printArray(act a[],int N)  //打印数组
    {
    	for (int i = 0; i < N; i++)
    	{
    		printf("%d  %d  %d \t", a[i].constTime, a[i].endTime, a[i].value);
    	}
    	printf("\n");
    }
    
    void sort(act a[],int N){   //冒泡排序
    	act temp;
    	for(int i=0;i<N;++i){
    		for(int j=0;j<N-1-i;++j){
    			if(a[j].value<a[j+1].value){
    				temp=a[j];
    				a[j]=a[j+1];
    				a[j+1]=temp;
    			}else if(a[j].value==a[j+1].value){
    				if(a[j].constTime>a[j+1].constTime){    //先判断收益,如果收益相同,则按消耗时间排序,用时短的在前
    					temp=a[j];
    					a[j]=a[j+1];
    					a[j+1]=temp;
    				}
    			}
    		}
    	}
    }
    
    void greedyChoose(act a[],int N,bool flag[])
    {
    	int totalTime=0;
        for(int j=0;j<N;j++)  
        {  
    		if(a[j].endTime>=(a[j].constTime+totalTime))  
            {  
                flag[j]=1;
    			totalTime+=a[j].constTime;
            }  
        } 
    }
    
    void printChosenArray(act a[],int N,bool flag[])  //打印选中的数组
    {
    	int totalValue=0;
    	for (int i = 0; i < N; i++)
    	{
    		if(flag[i]==1){
    			totalValue+=a[i].value;
    			printf("%d  %d  %d \t", a[i].constTime, a[i].endTime, a[i].value);
    		}
    	}
    	printf("totalValue=%d\n",totalValue);
    }

    六、运行结果

     

    展开全文
  • 思路: 计算差值: 后一天的价格 - 前一天的价格 如果是正数,说明股票上涨,连续为正则为持续上涨,仍然是赚的 如果是负数,股票下跌,不持有该股,不管我们的事 代码: import random ...股票最大收益 113


    思路:

    计算差值: 后一天的价格 - 前一天的价格
    如果是正数,说明股票上涨,连续为正则为持续上涨,仍然是赚的
    如果是负数,股票下跌,不持有该股,不管我们的事


    代码:

    import random
    
    listOne = []
    for i in range(10):
        temp = random.randint(10,100)
        listOne.append(temp)
    
    # 测试数据 股票价格
    print("股票价格", listOne)
    
    print("-"*20)
    
    
    def maxProfit(tempList):
        # 计算股票最大收益
    
        newList = []
        for i in range(len(tempList)):
            if i < len(listOne) - 1:
                # 后一天-前一天
                chazhi = tempList[i + 1] - tempList[i]
                newList.append(chazhi)
    
        # 股票价格差值
        print("股票价格差值", newList)
    
        # 股票增值数
        newList2 = []
        for i in newList:
            # 将增值保存到列表
            if i > 0:
                newList2.append(i)
    
        print("股票增值数", newList2)
        return sum(newList2)
    
    if __name__ == '__main__':
        result = maxProfit(listOne)
        print("股票最大收益", result)
    
    
    
    
    

    最后打印结果:

    股票价格 [77, 84, 59, 56, 69, 38, 53, 77, 35, 89]
    --------------------
    股票价格差值 [7, -25, -3, 13, -31, 15, 24, -42, 54]
    股票增值数 [7, 13, 15, 24, 54]
    股票最大收益 113
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    给定比特币n天内的价格表,完成一个算法计算你通过买卖能获得的最大收益。要求考虑执行效率。
    (你不能在第一次买入前卖出,而且一次买或者卖只能是一份,买卖次数不限,但你必须在再次购买前卖出之前买入的比特币。)
    举例:
    价格表:[5,3,1,5,4,7,8,6] 输出: 8
    解释:
    第3题(价格1)买,第4天(价格5)卖,收益4;然后第五天(价格4)买,第7天(价格8)的时候卖出,收益4;总共收益8.。

    一开始看的时候其实被题目中的解释误导了,其实简单来看,只要是有卖出的价格比买入高就可以出售,收益的总值其实是一样的,比如,第五天价格4买,然后7卖,7再买,8卖,总收益为4;跟4买,8卖,收益为4是相同的。所以就有了如下判断 if (prices[i + 1] > prices[i])

        function getSum (prices) {
            let sum = 0;
            for (let i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
                if (prices[i + 1] > prices[i]) {
                    sum += prices[i + 1] - prices[i];
                }
            }
            return sum;
        }
        getSum([5,3,1,5,4,7,8,6]) // 8
    
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