第一篇：貪心無厭成語

【成語】：貪心無厭

【拼音】：tān xīn wú yàn

【簡拼】：txwy

【解釋】：厭：滿足。貪心沒有滿足的時候。

【出處】：清·程允升《幼學瓊林？人事》：“同惡相幫，調之助桀為虐；貪心無厭，謂之得隴望蜀。”

【示例】：那知霍氏果然觖望，雖得一門三侯，意中尚嫌未足，第一個～的人物，就是光妻霍顯。蔡東藩《前漢演義》第八十二回

【近義詞】：貪心不足、貪得無厭

【語法】：作謂語、定語；指人的需求

貪心無厭 成語接龍

【順接】：厭厭害害 厭塞眾議 厭故喜新 厭舊喜新 厭聞飫聽 厭難折沖

【順接】：把玩無厭 百聽不厭 百讀不厭 淡而不厭 瀆貨無厭 好學不厭 聚斂無厭 樂而不厭

【逆接】：滌私愧貪 羊很狼貪 羊狠狼貪 厲濁激貪

【逆接】：貪人敗類 貪位取容 貪位慕祿 貪冒無厭 貪冒榮寵 貪利忘義 貪功啟釁 貪功起釁

第二篇：無藉之徒成語

成語：無藉之徒

【成語】：無藉之徒

【拼音】：wú jiè zhī tú

【簡拼】：wjzt

【解釋】：無賴漢；游民。元 本 高明 《琵琶記·五娘請糧被搶》：“人知的道我好心賭是，不知我的道我恃老無藉之徒。”《古今小說·汪信之一死救全家》：“于是將古廟為家，在外糾合無藉之徒，因山作炭，賣炭買鐵，就起箇鐵冶。”一本作“ 無籍之徒 ”。

無藉之徒 成語接龍

【順接】：徒亂人意 徒勞往返 徒勞無功 徒勞無益 徒呼奈何 徒喚奈何 徒增顏汗 徒子徒孫

【順接】：不法之徒 不軌之徒 不逞之徒 讒佞之徒 大簡車徒 東漂西徒 斗筲之徒 耳食之徒

【逆接】：不識之無 稱家有無 出有入無 互通有無 僅識之無 可有可無 聊勝于無 略識之無

【逆接】：無一不備 無一不知 無一塵染 無一是處 無萬大千 無上上品 無上將軍 無上菩提

第三篇：貧無擔石成語

【拼音】：pín wú dàn dàn

【簡拼】：pwds

【解釋】：擔：古代重量單位，1擔＝100市斤；石：容量單位：1石＝10斗。家里窮得連一擔的糧食也沒有。形容沒什么儲備。

【出處】：明·袁宏道《敘四子稿》：“理本荒也，而剽竊二氏之皮膚，如貧無擔石之人，指富家之囷，以夸示鄉里也。”

【語法】：作謂語、定語；用于生活

貧無擔石 成語接龍

【順接】：石中黃子 石人石馬 石華娥綠 石城湯池 石室金匱 石室金鐀 石崇斗奢 石慶數馬

【順接】：安于盤石 安于磐石 安如盤石 安如磐石 不分玉石 補天煉石 餐云臥石 穿云裂石

【逆接】：愛富嫌貧 安富恤貧 辭富居貧 打富濟貧 地瘠民貧 妒富愧貧 濟寒賑貧 濟苦憐貧

【逆接】：貧下中農 貧不失志 貧不學儉 貧不自存 貧于一字 貧兒曝富 貧嘴惡舌 貧嘴滑舌

第四篇：貪心算法實驗報告

實驗報告題目 實驗四 貪心算法

開課實驗室：數學實驗室

指導老師：韓逢慶

時間：2011.12 學院：理學院

專業：信息與計算科學

班級：2009級2班 姓名：古 月

學號：09180230

一、實驗目的 1．加深學生對貪心算法設計方法的基本思想、基本步驟、基本方法的理解與掌握；

2．提高學生利用課堂所學知識解決實際問題的能力；

3．提高學生綜合應用所學知識解決實際問題的能力。

二、實驗內容

題目見P143:4-16,4-23.三、實驗要求

（1）用分治法求解最少加油次數和最少硬幣個數問題；

（2）再選擇自己熟悉的其它方法求解本問題；

（3）上機實現所設計的所有算法；

四、實驗過程設計（算法設計過程）（1）最少加油次數 實驗題目

一輛汽車加滿油以后可以行使n公里，旅途中有若干個加油站，設計一個有效算法，指出應在哪些加油站停靠加油，使沿路加油次數最少。并證明算法能產生一個最優解。過程設計

貪心算法總是作出在當前看來最好的選擇。也就是說貪心算法并不從整體最優考慮，它所作出的選擇只是在某種意義上的局部最優選擇。當然，希望貪心算法得到的最終結果也是整體最優的。雖然貪心算法不能對所有問題都得到整體最優解，但對許多問題它能產生整體最優解。比如說最少加油次數的問題。在這個算法中，我采用的貪心算法的策略。首先人機互動的設定加滿油以后最長能夠行使的距離，然后輸入了各個站點之間的距離，在程序的設計中，首先檢查了程序的可行性。要是遇到當某兩個站點之間的距離大于汽車一次加油以后所能夠行使的最大距離時，我們認為此問題是不可行的。這個在實際情況中也是很容易理解的。然后在滿足可行性條件下，依次采用貪心算法對問題得以實現。采用s這個來保存現在車里面留下的油，當此時留下的有能夠行駛完這一站點到下一站點之間的距離是，在這一站點的時候就不加油。但是若不能行使完這一段路程的時候，就加滿油。核心算法如下：

for(i=0,s=0;i

{

s=s+a[i];

if(s>n)

{

sum++;

s=a[i];

}

}（2）最少硬幣個數問題 實驗題目

考慮下面的用最少硬幣個數找出n分錢的問題：

當使用2角5分，1角，5分和1分四種硬幣面值時，設計一個找n分錢的貪心算法，并證明算法能產生最優解。過程設計

貪心算法總是作出在當前看來最好的選擇。也就是說貪心算法并不從整體最優考慮，它所作出的選擇只是在某種意義上的局部最優選擇。當然，希望貪心算法得到的最終結果也是整體最優的。雖然貪心算法不能對所有問題都得到整體最優解，但對許多問題它能產生整體最優解。比如說找最少硬幣個數的問題。在算法的實現過程中，當剩余的錢數大于2角5分時，我們在記錄找2角5分硬幣的個數的變量里面加一，同時把剩余所找的錢的總數目也減2角5分。不斷重復這個過程，直到剩余所需找的錢的數目小于2角5分時，在記錄找1角硬幣的個數的變量里面加一，同時把剩余所找的錢的總數目也減1角，不斷重復這個過程，直到剩余所需找的錢的數目小于1角。5分和1分的硬幣實現過程同上述過程一樣，一直執行到所剩的錢的數目為0，此時停止計算，得到最優解。

五、實驗結果分析（1）最少加油次數

當加油后行駛的最大距離小于相鄰站點的最小值時，此時，可行，求解結果如下：

當加油后行駛的最大距離大于相鄰站點的最小值時，此時，沒用可行性，為邊沿情況，求解結果如下：

（分析時空復雜性，設計測試用例及測試結果）時間復雜性：該算法的時間復雜度為O(n)空間復雜性分析：該算法的空間復雜度為O(1)（2）最少硬幣問題 當輸入的找零錢數為正常的時候的運行情況如下：

當輸入的找零錢數為不正常的時候（為負）的運行情況如下：

（分析時空復雜性，設計測試用例及測試結果）時間復雜性：該算法的時間復雜性為O(n)空間復雜性分析：該算法的空間復雜性為O(1)

六、實驗體會

貪心算法總是作出在當前看來最好的選擇。也就是說貪心算法并不從整體最優考慮，它所作出的選擇只是在某種意義上的局部最優選擇。當然，希望貪心算法得到的最終結果也是整體最優的。雖然貪心算法不能對所有問題都得到整體最優解，但對許多問題它能產生整體最優解。如單源最短路經問題，最小生成樹問題，相容活動安排問題等。這樣和采用動態規劃的算法相比，算法的思想更加的簡單，實現起來更加的容易。

但是也要明確貪心算法和動態規劃的主要區別。及0-1背包問題可以用動態規劃算法求解，但是貪心選擇算法卻不能用動態規劃算法求解。因為貪心算法無法最終將背包裝滿，部分閑置的背包空間使得每公斤背包空間的價值降低了。

七、附錄：（源代碼）（1）最少加油次數 具體算法的實現如下：

#include void main(){ int n,m,a[100],i,s,sum=0,j;cout<<“請輸入沿途的站點數和每一次加油以后可以行使的路程數”<>n;cin>>m;cout<<“沿途的站點數為：”<

cin>>a[i];} for(i=0;i<=n;i++){

cout<<“第”<

if(a[j]>m)

{

sum=-1;

break;

} if(sum!=-1){

} for(i=0,s=0;i

s=s+a[i];

if(s>n)

{

sum++;

s=a[i];

} } } if(sum==-1)cout<<“沒有可行性”<

#include main(){ double n,m,a,b,c,d,f;a=b=c=d=0;cout<<“請輸入應找的錢!”<>n;if(n<=0)

cout<<“ 您輸入的數據有錯!”<=2.5){

a++;

m=m-2.5;} while(m>=1){

b++;

m=m-1;} while(m>=0.5){

c++;

m=m-0.5;} while(m>=0.1){

d++;

m=m-0.1;} f=a+b+c+d;cout<<“應找的最少的硬幣個數為：”<

第五篇：貪心的紫羅蘭讀后感

貪心的紫羅蘭讀后感

《貪心的紫羅蘭》是著名作家紀伯倫的作品。文章主要寫了一株紫羅蘭幸福愉快地生活在同伴之間，但是它卻不滿意自己的現狀。它想像玫瑰一樣枝插藍天，面朝太陽。但是它的伙伴們都反對它的想法，大自然母親也不同意。在紫羅蘭的再三懇求下，大自然母親終于把它變成了一株玫瑰花。可惜一天傍晚，下了一場暴風雨，這株變成了玫瑰花的紫羅蘭被連根拔起，而其余的紫羅蘭都安然無恙地隱蔽在墻根下。

這篇文章讀到一半的時候我一直這樣認為這是一株貪心的、充滿虛榮心的紫羅蘭，為了外表的美麗，想要化身為高大艷麗的玫瑰。我心中暗自嘲諷它的無知與愚蠢。但最后它的一番話改變了我的想法。它說：生活的目的在于追求比生活更高更遠的東西。它不安于現狀，挑戰風雨，是為了實現自己的人生價值。雖然，最后它被暴風雨折斷了身軀，但是它死后臉上浮現著的那超凡絕俗的微笑，讓我們明白它已經實現了自己的夢想——以高大的玫瑰的眼光看到了這個絢麗多彩的世界。

我想我們也應該像這株不安于現狀、“貪心”的紫羅蘭學習，隨時保持積極向上的勁頭，來面對人生，面對世界。