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2019-2020年高中信息技术 全国青少年奥林匹克联赛教案 贪心法
在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
从贪心算法的定义可以看出，贪心法并不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。
我们看看下面的例子
贪心法应用
例1 均分纸牌（NOIPxxtg）
[问题描述] 有 N 堆纸牌，编号分别为 1，2，…, N。每堆上有若干张，但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌，然后移动。移牌规则为：在编号为 1 堆上取的纸牌，只能移到编号为 2 的堆上；在编号为 N 的堆上取的纸牌，只能移到编号为 N-1 的堆上；其他堆上取的纸牌，可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法，用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如 N=4，4 堆纸牌数分别为：
① 9 ② 8 ③ 17 ④ 6
移动3次可达到目的：
从 ③ 取 4 张牌放到 ④ （9 8 13 10） -> 从 ③ 取 3 张牌放到 ②（9 11 10 10）-> 从 ② 取 1 张牌放到①（10 10 10 10）。
[输 入]：键盘输入文件名。
文件格式：N（N 堆纸牌，1 <= N <= 100）
A1 A2 … An （N 堆纸牌，每堆纸牌初始数，l<= Ai <=10000）
[输 出]：输出至屏幕。格式为：所有堆均达到相等时的最少移动次数。
[输入输出样例]
a.in：
4
9 8 17 6
屏慕显示：3
算法分析：设a[i]为第i堆纸牌的张数（0<=i<=n），v为均分后每堆纸牌的张数，s为最小移到次数。
我们用贪心法，按照从左到右的顺序移动纸牌。如第i堆(0
v，则将a[i]-v张纸牌从第I堆移动到第I+1堆；
（2） 若a[i]v then {贪心选择}
begin
inc(s);{移牌步数计数}
a[i+1]:=a[i+1]+a[i]-v;{使第i堆牌数为v}
end;{then}
writeln(s);
end.
利用贪心算法解题，需要解决两个问题：
一是问题是否适合用贪心法求解。我们看一个找币的例子,如果一个货币系统有3种币值,面值分别为一角、五分和一分，求最小找币数时，可以用贪心法求解；如果将这三种币值改为一角一分、五分和一分，就不能使用贪心法求解。用贪心法解题很方便，但它的适用范围很小，判断一个问题是否适合用贪心法求解，目前还没有一个通用的方法，在信息学竞赛中，需要凭个人的经验来判断何时该使用贪心算法。
二是确定了可以用贪心算法之后，如何选择一个贪心标准，才能保证得到问题的最优解。在选择贪心标准时，我们要对所选的贪心标准进行验证才能使用，不要被表面上看似正确的贪心标准所迷惑，如下面的列子。
例2 （NOIPxxtg）设有n个正整数，将他们连接成一排，组成一个最大的多位整数。例如:n=3时，3个整数13,312,343,连成的最大整数为:34331213
又如:n=4时,4个整数7,13,4,246连接成的最大整数为7424613
输入：N
N个数
输出:连接成的多位数
算法分析：此题很容易想到使用贪心法，在考试时有很多同学把整数按从大到小的顺序连接起来，测试题目的例子也都符合，但最后测试的结果却不全对。按这种贪心标准，我们很容易找到反例：12，121 应该组成12121而非12112,那么是不是相互包含的时候就从小到大呢？也不一定，如：12，123 就是12312而非12112,这样情况就有很多种了。是不是此题不能用贪心法呢？
其实此题是可以用贪心法来求解，只是刚才的贪心标准不对，正确的贪心标准是：先把整数化成字符串，然后再比较a+b和b+a，如果a+b>b+a，就把a排在b的前面，反之则把a排在b的后面。
源程序：
var
s:array[1..20] of string;
t:string;i,j,k,n:longint;
begin
readln(n);
for i:=1 to n do begin
read(k);
str(k,s[i]);
end;
for i:=1 to n-1 do
for j:=i+1 to n do
if s[i]+s[j]
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