背包问题(贪心算法) - 360文档中心

贪心算法之背包问题

贪⼼算法之背包问题问题描述：给定n种物品，1个背包，背包容量为c,每个物品i的价值为vi，重量为wi，如何选择装⼊物品能使背包的总价值最⼤？注意：与0-1背包问题不同，在选择物品i装⼊背包时，可以选择物品i的⼀部分，⽽不⼀定要全部装⼊背包，1<=i<=n形式化描述：给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找⼀n元向量A=(x1,x2,…,xn), 0<=xi<=1【0~1表⽰取物品的某⼀部分】,1<=i<=n，使得 ∑wixi≤c【物品的重量和⼩于背包总容量】⽽且∑ vixi达到最⼤。

算法思路：将物品按照单位重量价值进⾏排序（从⼤到⼩），将尽可能多的单位重量价值最⾼的物品装⼊背包，若将这种物品全部装⼊背包后，背包还有多余容量，则选择单位重量价值次⾼的并尽可能多地装⼊背包。

如果最后⼀件物品⽆法全部装⼊，则计算可以装⼊的⽐例，然后按⽐例装⼊。

代码实现：数据结构：结构体1 #include <iostream>2 #include <algorithm>3using namespace std;4struct item{5int weight;//物品的重量6int value;//物品的价值7float bi;//物品单位重量的价值8float rate;//使⽤率：1代表物品完整放⼊，⼩于1代表被分割后放⼊9 }items[100];10bool cmp(const item &a,const item &b){11return a.bi>b.bi;12 }13int main(){14int n;//n件物品15float c;//背包容量为c16 cout<<"输⼊物品件数和背包容量："<<endl;17 cin>>n>>c;18 cout<<"依次输⼊每件物品的价值和重量："<<endl;19float v[n],w[n];//v[n]：n件物品的价值，w[n]：n件商品的重量20for(int i=0;i<n;i++){21 cin>>items[i].value>>items[i].weight;22 items[i].bi=items[i].value/items[i].weight;//计算单位重量价值23 items[i].rate=0;//初始化每件物品的使⽤率24 }25 sort(items,items+n,cmp);//按照单位重量的价值排序26int sum=0,j=0;27for(j=0;j<n;j++){28if(items[j].weight<=c){//选择单位价值重量最⼤的并且不超过背包容量的29 items[j].rate=1;30 sum+=items[j].weight;31 c-=items[j].weight;32 cout<<"重："<<items[j].weight<<"、价值："<<items[j].value<<"的物品被放⼊了背包"<<endl<<"放⼊⽐例："<<items[j].rate<<endl;33 }34else break;35 }36if(j<n){//物品未装完37 items[j].rate=c/items[j].weight;//背包容量还剩c,计算出未装⼊的物品能装多少的⽐例38 sum+=items[j].rate*items[j].weight;//加上装⼊部分⽐例物品的重量39 cout<<"重："<<items[j].weight<<"、价值："<<items[j].value<<"被放⼊了背包"<<endl<<"放⼊⽐例："<<items[j].rate<<endl;40 }41return0;424344 }。

贪心算法-01背包问题

贪⼼算法-01背包问题1、问题描述：给定n种物品和⼀背包。

物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。

问:应如何选择装⼊背包的物品，使得装⼊背包中物品的总价值最⼤?形式化描述：给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找⼀n元向量(x1,x2,…,xn,), xi∈{0,1}, ∋ ∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最⼤.即⼀个特殊的整数规划问题。

2、最优性原理：设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的⼀个最优解.则(y2,…,yn)是下⾯相应⼦问题的⼀个最优解:证明:使⽤反证法。

若不然,设(z2,z3,…,zn)是上述⼦问题的⼀个最优解,⽽(y2,y3,…,yn)不是它的最优解。

显然有∑vizi > ∑viyi (i=2,…,n)且 w1y1+ ∑wizi<= c因此 v1y1+ ∑vizi (i=2,…,n) > ∑ viyi, (i=1,…,n)说明(y1,z2, z3,…,zn)是(3.4.1)0-1背包问题的⼀个更优解,导出(y1,y2,…,yn)不是背包问题的最优解,⽭盾。

3、递推关系：设所给0-1背包问题的⼦问题的最优值为m(i，j)，即m(i，j)是背包容量为j，可选择物品为i，i+1，…，n时0-1背包问题的最优值。

由0-1背包问题的最优⼦结构性质，可以建⽴计算m(i，j)的递归式:注:(3.4.3)式此时背包容量为j，可选择物品为i。

此时在对xi作出决策之后,问题处于两种状态之⼀:(1)背包剩余容量是j,没产⽣任何效益；(2)剩余容量j-wi,效益值增长了vi ；使⽤递归C++代码如下：#include<iostream>using namespace std;const int N=3;const int W=50;int weights[N+1]={0,10,20,30};int values[N+1]={0,60,100,120};int V[N+1][W+1]={0};int knapsack(int i,int j){int value;if(V[i][j]<0){if(j<weights[i]){value=knapsack(i-1,j);}else{value=max(knapsack(i-1,j),values[i]+knapsack(i-1,j-weights[i]));}V[i][j]=value;}return V[i][j];}int main(){int i,j;for(i=1;i<=N;i++)for(j=1;j<=W;j++)V[i][j]=-1;cout<<knapsack(3,50)<<endl;cout<<endl;}不使⽤递归的C++代码：简单⼀点的修改//3d10-1 动态规划背包问题#include <iostream>using namespace std;const int N = 4;void Knapsack(int v[],int w[],int c,int n,int m[][10]);void Traceback(int m[][10],int w[],int c,int n,int x[]);int main(){int c=8;int v[]={0,2,1,4,3},w[]={0,1,4,2,3};//下标从1开始int x[N+1];int m[10][10];cout<<"待装物品重量分别为："<<endl;for(int i=1; i<=N; i++){cout<<w[i]<<" ";}cout<<endl;cout<<"待装物品价值分别为："<<endl;for(int i=1; i<=N; i++){cout<<v[i]<<" ";}cout<<endl;Knapsack(v,w,c,N,m);cout<<"背包能装的最⼤价值为："<<m[1][c]<<endl;Traceback(m,w,c,N,x);cout<<"背包装下的物品编号为："<<endl;for(int i=1; i<=N; i++){if(x[i]==1){cout<<i<<" ";}}cout<<endl;return 0;}void Knapsack(int v[],int w[],int c,int n,int m[][10]){int jMax = min(w[n]-1,c);//背包剩余容量上限范围[0~w[n]-1] for(int j=0; j<=jMax;j++){m[n][j]=0;}for(int j=w[n]; j<=c; j++)//限制范围[w[n]~c]{m[n][j] = v[n];}for(int i=n-1; i>1; i--){jMax = min(w[i]-1,c);for(int j=0; j<=jMax; j++)//背包不同剩余容量j<=jMax<c{m[i][j] = m[i+1][j];//没产⽣任何效益}for(int j=w[i]; j<=c; j++) //背包不同剩余容量j-wi >c{m[i][j] = max(m[i+1][j],m[i+1][j-w[i]]+v[i]);//效益值增长vi }}m[1][c] = m[2][c];if(c>=w[1]){m[1][c] = max(m[1][c],m[2][c-w[1]]+v[1]);}}//x[]数组存储对应物品0-1向量,0不装⼊背包，1表⽰装⼊背包void Traceback(int m[][10],int w[],int c,int n,int x[]){for(int i=1; i<n; i++){if(m[i][c] == m[i+1][c]){x[i]=0;}else{x[i]=1;c-=w[i];}}x[n]=(m[n][c])?1:0;}运⾏结果：算法执⾏过程对m[][]填表及Traceback回溯过程如图所⽰：从m(i，j)的递归式容易看出，算法Knapsack需要O(nc)计算时间; Traceback需O(n)计算时间；算法总体需要O(nc)计算时间。

背包问题解析（一）-贪心算法

背包问题解析（⼀）-贪⼼算法⼀、题⽬:有N件物品和⼀个容量为V的背包。

第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。

求解将哪些物品装⼊背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最⼤。

⼆、解决思路:本题刚开始的解题的时候,想采取贪⼼算法来解决,也就是将放⼊的物品的性价⽐按照从⾼到低进⾏排序，然后优先放优先级⾼的，其次优先级低的。

三、代码实现（python）1# 重量w=[5,4,3,2]2# 价值v=[6,5,4,3]3 b=[]4 m=int(input("请输⼊背包的最⼤重量:"))5 n=int(input("请输⼊商品的数量:"))6for i in range(n):7 a=input("请分别输⼊重量和价值,以空格隔开:")8 a=a.split("")9for i in range(len(a)):10 a[i]=int(a[i])11 b.append(a)12print("加载初始化:",b)13for i in range(len(b)):14for j in range(i+1,len(b)):15if b[i][1]/b[i][0]<b[j][1]/b[j][0]:16 b[i],b[j]=b[j],b[i]17print("性价⽐排序:",b)18 v=019 c=[]20for i in range(len(b)):21if m-b[i][0]>0:22 m=m-b[i][0]23 c.append(b[i])24 v+=b[i][1]25print("放⼊背包:",c)26print("最⼤价值为:",v)打印结果：四、算法分析：贪⼼选择是指所求问题的整体最优解可以通过⼀系列局部最优的选择，即贪⼼选择来达到。

贪心算法求连续背包问题

实验项目名称：贪心算法求连续背包问题一、实验目的：明确连续背包问题的概念；利用贪心算法解决连连续续背包问题；并通过本例熟悉贪心算法在程序设计中的应用方法。

二、实验原理：贪心算法原理：在贪婪算法（greedy method ）中采用逐步构造最优解的方法。

在每个阶段，都作出一个看上去最优的决策（在一定的标准下）。

决策一旦作出，就不可再更改。

作出贪婪决策的依据称为贪婪准则（greedy criterion ）。

三、实验内容与步骤：贪心算法求连续背包问题问题描述：已知n 个物体和1个背包，其中物体i 有重量w i 和价值v i ，背包承重量为W 。

求一装载方案，要求在不超过背包负重的前提下，背包中装入的物品价值最大。

很明显，如果1ni i w W =≤∑，则最优解就是装入全部物体，因此下面假设1n i i w W =>∑。

注：连续背包问题中的物体可以任意分割，即部分装入背包。

分析：连续背包问题可形式化为如下模型：{}11max ..[0,1],1,,ni ii ni ii i x v x w W s t x i n ==⎧≤⎪⎨∈∈⎪⎩∑∑对于连续背包问题，可用贪心技术求得最优解。

贪心策略是单位重量价值高者优先。

例如：所给物体的重量和价值如下，则，程序可以得到如下结果：最大价值为163.0；所选各物体的数量为：1.0 1.0 1.0 0.8参考程序段如下//连续背包问题的贪心算法，最大单位重量价值优先//输入：各物体重量w 、价值v 和背包重量W ，已按v/w 降序排列#include<stdio.h>int knapsack(int n1,float w1[],float v1[],float W1){ int i; float weight; float x[10],s=0; for(i=1;i<=n1;i++) x[i]=0; weight=0; i=1;while(weight<W1) {if(weight+w1[i]<W1){x[i]=1;weight=weight+w1[i];}else{x[i]=(W1-weight)/w1[i];weight=W1;}i++;}for(i=1;i<=n1;i++) s=s+x[i]*v1[i];printf("背包所能容纳商品的最大价值为:%f\n",s);printf("所选择的商品的一个序列为：\n");for(i=1;i<=n1;i++)printf("%8.3f",x[i]);}void main(){int n,i,j;float w[10],v[10],W;clrscr();printf("输入商品数量n 和背包容量W:\n");scanf("%d,%f",&n,&W);printf("输入每件商品的重量,价值:\n");for(i=1;i<=n;i++)scanf("%f,%f",&w[i],&v[i]);knapsack(n,w,v,W);printf("\n");system("pause");}。

贪心算法实验(求解背包问题)

算法分析与设计实验报告第四次实验
}
}
输入较小的结果：
测试结
果
输入较大的结果：
附录：
完整代码（贪心法）
;
cout<<endl;
cout<<"待装物品的价值为："<<endl;
for (i=0;i<n;i++)
cin>>item[i].v;
cout<<endl;
erval=item[i].v/item[i].w;
clock_t start,end,over; ;
实验心
得
首先这个实验，需要注意的点是背包问题与0-1背包不同，物品可以部分的放入背包中，所以思路也不一样，首先就是将物品按照单位质量价值排序，只这一点就有一点难度。

难度在于要是排序后物品的编号就会发生改变，输出的就不是之前的编号的物品，导致错误，后来发现如果为每一个物品保存一个副本，然后将它们的编号进行对比，就可以进行正确的输出了。

其中这个实验
让我学到了两点：一是结构体的使用，之前一直没有怎么用过，现在才发现自己其实不会用；二十对于库函数sort 函数的使用。

感觉每一次实验都有学到东西，很开心。

实验得
分助教签名
sort(item,item+n,comparison); >c)
break;
tem[i]=1;
c-=item[i].w;
}
if(i<n) ;
for(i=0;i<n;i++) ==tmp[j])
x[j]=tem[i];
}
}
}。

01背包贪心算法

0—1背包问题一、实验目的学习掌贪心算法法思想。

二、实验内容用分支限定法求解0—1背包问题，并输出问题的最优解。

0—1背包问题描述如下：给定n种物品和一背包。

物品i的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量是c，问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。

三、实验条件Jdk1.5以上四、需求分析对于给定n种物品和一背包。

在容量最大值固定的情况下，要求装入的物品价值最大化。

五、基本思想：总是对当前的问题作最好的选择，也就是局部寻优。

最后得到整体最优。

总是选择单位价值最高的物品六、详细设计package sunfa;/**** @author Administrator*/import java.util.*;public class Greedy_Algorithm {static Element dd[];static int CurrentV ;static int CurrentC;static StringBuffer stb= new StringBuffer();public static int knapasck(int c, int[] w, int[] v, int[] x) {int n = v.length;Element d [] = new Element[n];for(int i = 0 ;i< n; i++){d[i]=new Element(w[i],v[i],i+1);}//按单位重量价值升序排序Arrays.sort(d);dd =d;/*for(int i = 0; i<d.length ;i++){System.out.println("重量" +d[i].ww+ "单位价值"+d[i].wv);}*/int i = 0;int MaxV2 = 0;for(i=0;i<n;i++)x[i] = 0;for(i=0;i<n;i++){if(d[i].ww>c)break;else{x[i] = d[i].tag; //x【】中存的是原元素的序号MaxV2 = MaxV2+d[i].value;c = c -d[i].ww;CurrentC =c ;stb.append("选择第" + d[i].tag + "个当前价值:"+MaxV2+ "剩余容量:"+c+"\n");}}return MaxV2;}}class Element implements Comparable{int ww; //物品重量int value; //物品价值double wv;//物品单位重量的价值int tag;//物品的标志是第一个物品public Element(int w ,int vv ,int tag){this.tag = tag;this.ww = w;this.value = vv;wv = (double)vv/w;}//对象比较的方法public int compareTo(Object x){Element temp = (Element)x;double rate = (double)ww/value;double temprate = (double)temp.ww/temp.value;if(rate<temprate)return -1;if(rate==temprate)return 0;elsereturn 1;}}运行结果(用列一)用列二上述结果显示:贪心算法不是总是最优的.动态规划与贪心算法比较;动态规划法又和贪婪算法有些一样，在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果。

背包问题的贪心算法20页PPT文档

，
则用j比i好，∵装入A， V i 2 ;而装入B,Vi=3
对例。4.3的数据使用按效益值的非增次序的选择策略.
V 125,X 11 ,W 118 背包剩：C－18＝2；物品2有次大效益值
(V2=24 )但w2=15,背包装不下物品2。使用 x2=2/15,刚好装满背
包
6
，且物品2的24/15 = v2/w2 较物品3的15/10＝ v3/w3效益值高。按此选择策略,得②即(1, 2/15, 0),∑vixi=28.2 .此解是一个次优解。显然，按物品效益值的非增次序装包不能得最优解。
背包问题：
与0-1背包问题类似，所不同的是在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包， 1≤i≤n。
这2类问题都具有最优子结构性质，极为相似，但背包问题可以用贪心算法求解，而0-1背包问题却不能用贪心算法求解。
2
例4.3 贪心算法不能求得0-1背包问题得最优解。
考虑背包问题: n＝3,c＝50kg,(v1,v2,v3)=(60,100,120), (w1,w2,w3)=(10,20,30). vi/wi=(6,5,4).贪心算法解是(1,1,0), ∑vixi=60+100 , ∑wixi=30;最优解是(0,1,1), ∑vixi=100+120, ∑wixi=50,
实际上，动态规划算法的确可以有效地解0-1背包问题。
3
4.2 背包问题
已知有n种物品和一个可容纳c重量的背包，每种物品i的
重量为wi。假定物品i的一部分放入背包会得到vixi的效益。其
中0≤xi≤1,vi>0 . 采用怎样的装包方法才会使装入背包物品的总
效益最大呢？即求解 n

背包问题的贪心算法

Wi Xi
16.5 20 20 20
Vi X i
24.25 28.2 31 31.5
先检验这四个为可行解*,即满足约束条件(4.2.2),(4.2.3).再比较目标函数值,∑vixi .知④组解效益值最大.该组解是背包问题的最优解。(见定理4.2）
6
例4.4 n＝3,c＝20, (V1,V2,V3) (25, 24,15) (W1,W2,W3) (18,15,10)
7
，且物品2的24/15 = v2/w2 较物品3的15/10＝ v3/w3效益值高。按此选择策略,得②即(1, 2/15, 0),∑vixi=28.2 .此解是一个次优解。显然，按物品效益值的非增次序装包不能得最优解。
原因：背包可用容量消耗过快。
（2）以容量作为量度。即按物品重量的非降次序将物
—选取最优的量度标准实为用贪心方法求解问题的核心.
16
4.3 贪心算法的基本要素
1.贪心选择性质
所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。
动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题，而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。
品装包。如例4.4中的解③（让背包尽可能慢被消耗）
排序 : (w3,w2,w1)= (10,15,18)
(V3,V2,V1) (15, 24, 25)
V3=15,x3=1,w3=10,背包剩余C－10＝10;物品2有次大重量(w2＝15), 但包装不下。使用x2＝2/3，刚好装满背包且物品2装入2/3与物品1 装入5/9的容量均为10个单位。但前者的效益值24×2/3=16 >后者

算法设计和分析实验四：贪心算法求解背包问题

实验五：贪心算法求解背包问题实验内容应用贪心算法求解离散背包问题，分析时间复杂度。

有一个承重为W的背包和n个物品，它们各自的重量和价值分别是wi和vi （1<=i<=n），设求这些物品中最有价值的一个子集。

如果每次选择某一个物品的时候，只能全部拿走，则这一问题称为离散（0-1）背包问题；如果每次可以拿走某一物品的任意一部分，则这一问题称为连续背包问题。

算法思想•动态规划的思想：–对较小的子问题进行一次求解，并把结果记录下来，然后利用较小问题的解，求解出较大问题的解，直到求解出最大问题的解。

–引进一个二维数组ch[MAX][MAX]，用ch[i][j]记录CH1与CH2的LCS的长度，b[i][j]记录ch[i][j]是通过哪一个子问题的值求得的，以决定搜索的方向。

我们是自底向上进行递推计算，那么在计算ch[i,j]之前，ch[i-1][j-1]，ch[i-1][j]与ch[i][j-1]均已计算出来。

此时我们根据CH1 [i] = CH2[j]还是CH1[i] !=CH2[j]，就可以计算出ch[i][j]。

算法length(string CH1,string CH2,int b[MAX][MAX])//用于构建动态数组//输入：两字符窜//输出：最长公共子序列for(i=1;i<=ch1Len;i++)//二重循环求解for(int j=1;j<=ch2Len;j++){if(CH1[i-1]==CH2[j-1])//相等字符{ch[i][j]=ch[i-1][j-1]+1;b[i][j]=0;}else if(ch[i-1][j]>=ch[i][j-1])//上比较大{ch[i][j]=ch[i-1][j];b[i][j]=1;}else//左比较大{ch[i][j]=ch[i][j-1];b[i][j]=-1;}}printCS(int b[MAX][MAX],string x,int i,int j) //回溯求出最长子序列输出//输入：标记数组//输出：最长子序列if(i == 0 || j == 0)//边界，返回return;if(b[i][j] == 0){printCS(b, x, i-1, j-1);//左上cout<<x[i-1]<<" ";}else if(b[i][j] == 1)printCS(b, x, i-1, j);//上elseprintCS(b, x, i, j-1);//左源程序//应用贪心算法求解离散背包问题#include<iostream>using namespace std;#define MAX 100//结构体struct Elem{double W;double V;double P;int number;};//顺序表struct SqList{Elem *elem;int length;int listsize;};//构造一个空的线性顺序表void InitList_Sq(SqList &L){L.elem=(Elem *)malloc(100*sizeof(Elem)); L.length=0;L.listsize=100;}//******************************** //构造背包,顺序表//******************************void input(SqList &L){cout<<"请输入物品的个数：";cin>>L.length;for(int i=0;i<L.length;i++){cout<<"请输入第"<<i+1<<"个物品的重量和价值：";cin>>L.elem[i].W>>L.elem[i].V;L.elem[i].P=L.elem[i].V/L.elem[i].W;cout<<"价值比为："<<L.elem[i].P<<endl;L.elem[i].number=i+1;}}//*********************************//插入排序由大到小//*******************************void inser(SqList &L){Elem inserter;int index;//inserter待插入合适位置的元素,index指示插入位置for(int pass=1;pass<L.length;pass++){//共比较size-1轮inserter=L.elem[pass];//第pass轮时,待插入的对象是a[pass] index=pass-1;while(index>=0&&inserter.P>L.elem[index].P){ //寻找插入位置L.elem[index+1]=L.elem[index];index--;//指针前移，再比较}L.elem[index+1]=inserter;//跳出while时，找到插入位置}//end of forcout<<"按照价值比由大到小排列的顺序为：";for(pass=0;pass<L.length;pass++)cout<<L.elem[pass].number<<" ";cout<<endl;}//*************************************************8 //背包程序//采用贪心算法//根据价值和重量的比来实现贪心算法//************************************************ void bag(SqList L){double w,sumV=0,sumW=0;int list[MAX],a=0;cout<<"请输入背包承重量W:";cin>>w;inser(L);for(int i=0;i<L.length;i++){while(sumW+L.elem[i].W<=w){sumW=sumW+L.elem[i].W;sumV=sumV+L.elem[i].V;list[a++]=L.elem[i].number;}}cout<<"最后包里的总重量为："<<sumW<<endl; cout<<"最后包里的总价值为："<<sumV<<endl; cout<<"放到背包中的物品的序号列表为："; for(i=0;i<a;i++){cout<<list[i]<<" ";}}int main(){cout<<"贪心算法求解背包问题"<<endl;SqList L;InitList_Sq(L);input(L);bag(L);return 0;}实验结论1、运行截图查找最长公共子序列长度时的动态规划两个for循环，时间复杂度为Ｏ（ｎ＊ｎ）。

贪心算法与背包问题的求解策略

贪心算法与背包问题的求解策略贪心算法是一种常用的优化算法，特别适用于一些具有最优子结构性质的问题。

而背包问题是一个经典的组合优化问题，它涉及到在限定容量下如何选择物品，使得总价值最大化。

本文将探讨贪心算法在背包问题求解中的应用策略。

一、背包问题的定义与分类背包问题是在给定容量的背包和一组物品的情况下，如何选择物品放入背包中，使得物品的总价值最大化。

背包问题可以分为0-1背包问题、分数背包问题和多重背包问题三种。

1. 0-1背包问题：每种物品只能选择放入背包一次或者不放入。

目标是使得背包中物品价值最大化。

2. 分数背包问题：物品可以分割成较小的部分放入背包，即可以选择部分物品放入。

目标是使得背包中物品价值最大化。

3. 多重背包问题：物品有多个可选的数量限制，每种物品可以选择放入多次但不能超过其数量限制。

目标是使得背包中物品价值最大化。

二、贪心算法在背包问题求解中的应用策略在求解背包问题时，贪心算法通常采取以下两种策略：1. 价值密度优先策略：对于0-1背包问题和分数背包问题，贪心算法可以根据物品的单位价值（价值与重量的比率）进行排序，然后按照价值密度从大到小的顺序选择物品放入背包。

这样可以保证每次选择的物品是当前局部最优解，进而得到全局最优解。

算法步骤如下：a) 计算每种物品的单位价值。

b) 对物品按照单位价值进行排序。

c) 从价值最大的物品开始，依次尝试放入背包直至放满或无法继续放入。

2. 数量优先策略：对于多重背包问题，贪心算法可以根据物品的剩余数量进行排序，优先选择剩余数量最多的物品。

这样可以尽可能多地选择该物品，以使总价值最大化。

算法步骤如下：a) 对物品按照剩余数量进行排序。

b) 从剩余数量最多的物品开始，依次尝试放入背包直至放满或无法继续放入。

值得注意的是，贪心算法在某些情况下可能无法得到最优解。

对于一些特殊的背包问题，如存在约束条件或物品具有特殊属性时，贪心算法可能会得出次优解或错误解。

贪心算法之背包问题

贪⼼算法之背包问题贪⼼算法（⼜称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。

也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。

贪⼼算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪⼼策略的选择，选择的贪⼼策略必须具备⽆后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

完全背包问题：给定n个物品和⼀个容量为C的背包，物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择⼊背包的物品，使得装⼊背包的物品的总价值最⼤，与0-1背包的区别是，在完全背包问题中，可以将物品的⼀部分装⼊背包，但不能重复装⼊。

设计算法的思路很简单，计算物品的单位价值，然后尽可能多的将单位重量价值⾼的物品放⼊背包中。

python实现代码如下：1# coding=gbk2# 完全背包问题，贪⼼算法3import time4__author__ = 'ice'567class goods:8def__init__(self, goods_id, weight=0, value=0):9 self.id = goods_id10 self.weight = weight11 self.value = value121314# 不适⽤于0-1背包15def knapsack(capacity=0, goods_set=[]):16# 按单位价值量排序17 goods_set.sort(key=lambda obj: obj.value / obj.weight, reverse=True)18 result = []19for a_goods in goods_set:20if capacity < a_goods.weight:21break22 result.append(a_goods)23 capacity -= a_goods.weight24if len(result) < len(goods_set) and capacity != 0:25 result.append(goods(a_goods.id, capacity, a_goods.value * capacity / a_goods.weight))26return result272829 some_goods = [goods(0, 2, 4), goods(1, 8, 6), goods(2, 5, 3), goods(3, 2, 8), goods(4, 1, 2)]3031 start_time = time.clock()32 res = knapsack(6, some_goods)33 end_time = time.clock()34print('花费时间：' + str(end_time - start_time))3536for obj in res:37print('物品编号:' + str(obj.id) + ' ,放⼊重量:' + str(obj.weight) + ',放⼊的价值:' + str(obj.value), end=',')38print('单位价值量为:' + str(obj.value / obj.weight))394041# 花费时间：2.2807240614677942e-0542# 物品编号:3 ,放⼊重量:2,放⼊的价值:8,单位价值量为:4.043# 物品编号:0 ,放⼊重量:2,放⼊的价值:4,单位价值量为:2.044# 物品编号:4 ,放⼊重量:1,放⼊的价值:2,单位价值量为:2.045# 物品编号:1 ,放⼊重量:1,放⼊的价值:0.75,单位价值量为:0.75。

第8章贪心算法-分数背包问题

贪心算法:
算法GREEDY_KANPSACK
输入：表示背包容量的实数C,物品数n,表示n个物品的体积和价值的实数数组s[1..n]和v[1..n]。

输出：装入背包物品的最大总价值maxv和相应的最优解x[1..n]。

for i=1 to n
y[i]=v[i]/s[i]//求n个物品的单位体积价值y[1..n]。

end for
//对y[1..n]按降序地址排序，排序结果返回到数组d[1..n]//中,使得
y[d[1]]>=y[d[2]]>=…>=y[d[n]]。

d=sort(y, n)
for i=1 to nx[i]=0//对x[1..n]初始化。

i=1;maxv=0;rc=C//以下rc表示当前背包的剩余容量。

while rc>0 and i<=n
j=d[i]// u
j为当前考虑选择的物品
if s[j]<=rc then
x[j]=1;rc=rc-s[j]//物品u
j全部装入背包。

else
x[j]=rc/s[j]//选择物品u
j的一部分将背包填满。

rc=0
end if
maxv=maxv+v[j]*x[j]
i=i+1
end while
return maxv, x[1..n]
end GREEDY_KNAPSACK
●算法的时间复杂性：Θ(nlogn)
间)
思考：0/1背包问题可否用贪心法解？(主要为排序的时。

部分背包问题的贪心算法正确性证明

部分背包问题的贪⼼算法正确性证明⼀，部分背包问题介绍⾸先介绍下0-1背包问题。

假设⼀共有N件物品，第 i 件物品的价值为 V i，重量为W i，⼀个⼩偷有⼀个最多只能装下重量为W的背包，他希望带⾛的物品越有价值越好，请问：他应该选择哪些物品？0-1背包问题的特点是：对于某件（更适合的说法是：某类）物品，要么被带⾛（选择了它），要么不被带⾛（没有选择它），不存在只带⾛⼀部分的情况。

⽽部分背包问题则是：可以带⾛⼀部分。

即，部分背包问题可带⾛的物品是可以⽆限细分的。

（连续与离散的区别）可以把0-1背包问题中的物品想象的⼀个⾦⼦，你要么把它带⾛，要么不带⾛它；⽽部分背包问题中的物品则是⼀堆⾦粉末，可以取任意部分的⾦粉末⼆，部分背包问题的贪⼼算法部分背包问题可以⽤贪⼼算法求解，且能够得到最优解。

贪⼼策略是什么呢？将物品按单位重量所具有的价值排序。

总是优先选择单位重量下价值最⼤的物品。

单位重量所具有的价值：V i / W i举个例⼦：假设背包可容纳50Kg的重量，物品信息如下：物品 i 重量(Kg) 价值单位重量的价值1 10 60 62 20 100 53 30 120 4按照我们的贪⼼策略，单位重量的价值排序：物品1 > 物品2 > 物品3因此，我们尽可能地多拿物品1，直到将物品1拿完之后，才去拿物品2.....最终贪⼼选择的结果是这样的：物品1全部拿完，物品2也全部拿完，物品3拿⾛10Kg（只拿⾛了物品3的⼀部分）这种选择获得的价值是最⼤的。

在（三）会给出证明。

⽽对于0-1背包问题，如果也按“优先选择单位重量下价值最⼤的物品”这个贪⼼策略，那么，在拿了物品1和物品2之后，就不能在拿物品3了。

因为，在拿了物品1和物品2之后，背包中已经装了10+20=30Kg的物品了，已经装不下物品3了（50-30 < 30）（0-1背包：⼀件物品要么拿，要么不拿，否能只拿⼀部分）,此时得到的总价值是 160。

贪心算法解决0-1背包问题

贪心算法--0-1背包问题1、问题的描述有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品，它们的重量分别是2,4,2,1,3，它们的价值分别是3,5,6,4,6，现在给你个承重为10的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？贪心算法的思想：贪心原则为单位价值最大且重量最小，不超过背包最大承重量为约束条件。

也就是说，存在单位重量价值相等的两个包，则选取重量较小的那个背包。

2、代码及注释#include <stdio.h>#define M 5//定义一个node结构体，用来存放物体的重量和价值struct node{float value;//价值float weight;//重量int flag; //用来判别这个物体是否装进背包}Node[M],temp;float Value,curvalue=0;//总价值和当前价值float Weight,curweight=0;//背包的最大承受重量和现有重量//按性价比排序void sort(){int i,j;//遍历所有物品for(i=0;i<M-1;i++){//与之后的物品进行比较for(j=i+1;j<M;j++){//判断性价比较最高性价比if((Node[i].value/(float)Node[i].weight)<Node[j].value/(float)Node[j].weight) {//进行交换temp=Node[i];Node[i]=Node[j];Node[j]=temp;}}}}//装载主要方法void load(){int i;//遍历所有物品for(i=0;i<M;i++){//判断加入物品否是否大于背包所能承载的最大重量 if((Node[i].weight+curweight)<=Weight){curvalue+=Node[i].value;curweight+=Node[i].weight;Node[i].flag=1;//进行标记}else{//进行标记Node[i].flag=0;}}}//进行结果的输出void putout(){int i;printf("选中物品的重量分别为：");for(i=0;i<M;i++){if(Node[i].flag){printf("%.2f ",Node[i].weight);}}printf("\n总价值为:%.2f",curvalue);}int main(){int i;printf("请输入物品的重量和价值：\n");for(i=0;i<M;i++){printf("请输入第%d个物品的重量和价值",i+1); scanf("%f%f",&Node[i].weight,&Node[i].value);}printf("\n请输入背包容积：");scanf("%f",&Weight);sort();load();putout();return 0;}3、运行结果(1)在某种情况下可以通过局部最优选择达到整体最优。

贪心法求解背包问题

贪心法求解背包问题
问题描述
•
已知有n种物品和一个可容纳M重量的背包，每种物品i的重量为。假定将物品i的一部分放入背包就会得到的效益，这里，, 。显然，由于背包容量是M，因此，要求所有选中要装入背包的物品总重量不得超过M.。如果这n件物品的总重量不超过M，则把所有物品装入背包自然获得最大效益。现需解决的问题是，在这些物品重量的和大于M的情况下，该如何装包，使得得到更大的效益值。由以上叙述，可将这个问题形式表述如下： p i xi • 极大化目标函数 1i n • 约束条件 wi xi M • 1i n
0 xi 1, pi 0, wi 0,1 i n
算法分析
•
首先需确定最优的量度标准。这里考虑三种策略： • 策略1：按物品价值p降序装包， • 策略2：按物品重w升序装包 • 策略3：按物品价值与重量比值p/w的降序装包分别以上面三种策略分别求以下情况背包问题的解： • n=7，M=15， 7 • （ p1 ,, p） =（10，5，15，7，6，18，3） • （ w1 ,, w7）=（2，3，5，7，1，4，1）
结果
The end,thank you!
请提问！
与其他算法比较
• 1.贪心法：处理问题的速度快，思想简单。使用该方法的必要条件是寻找好的贪心法则。不足之处在于很多时候它只能求的似优解，却不能求的最优解 • 2.动态规划法：可以求解最优解，重点在于徐兆最优决策序列但是速度较慢。 • 3.分支限界法：可以求解最优解，重点在于寻找限界值。易求最优解，但是空间花费较高，效率不是很高。 • பைடு நூலகம்择哪一种算法，不仅要根据问题本身还需要考虑到其他因素，例如时间复杂度，空间复杂度，易求解等等因素。

算法分析与设计-贪心算法求解背包问题

算法分析与设计-贪心算法求解背包问题用贪心算法求解背包问题D软件101 薛思雨511020825一、贪心算法介绍顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。

也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。

当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。

虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。

如单源最短路经问题，最小生成树问题等。

在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。

贪心算法求解的问题一般具有两个重要性质：贪心选择性质和最优子结构性质。

所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解的选择，即贪心选择来达到。

这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。

当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。

问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。

二、贪心法的基本思路从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。

当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。

该算法存在问题：1. 不能保证求得的最后解是最佳的；2. 不能用来求最大或最小解问题；3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。

三、关于贪心算法在背包问题中的应用的探讨①问题描述：0-1背包问题：给定n种物品和一个背包。

物品i的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。

应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品i 只有2种选择，即装入背包(1)或不装入背包(0)。

不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。

背包问题：与0-1背包问题类似，所不同的是在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包，1≤i≤n。

②贪心算法解决背包问题有几种策略：(i) 一种贪婪准则为：从剩余的物品中，选出可以装入背包的价值最大的物品，利用这种规则，价值最大的物品首先被装入（假设有足够容量），然后是下一个价值最大的物品，如此继续下去。

贪心算法实现背包问题算法设计与分析实验报告

算法设计与分析实验报告实验名称贪心算法实现背包问题评分实验日期年月日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1. 优化问题有n个输入，而它的解就由这n个输入满足某些事先给定的约束条件的某个子集组成，而把满足约束条件的子集称为该问题的可行解。

可行解一般来说是不唯一的。

那些使目标函数取极值(极大或极小)的可行解，称为最优解。

2.贪心法求优化问题算法思想：在贪心算法中采用逐步构造最优解的方法。

在每个阶段，都作出一个看上去最优的决策（在一定的标准下）。

决策一旦作出，就不可再更改。

作出贪心决策的依据称为贪心准则（greedy criterion）。

3.一般方法1）根据题意，选取一种量度标准。

2）按这种量度标准对这n个输入排序3）依次选择输入量加入部分解中。

如果当前这个输入量的加入，不满足约束条件，则不把此输入加到这部分解中。

procedure GREEDY(A，n) /*贪心法一般控制流程*///A(1：n)包含n个输入//solutions←φ //将解向量solution初始化为空／for i←1 to n dox←SELECT(A)if FEASIBLE(solution，x)then solutions←UNION(solution，x)endifrepeatreturn(solution)end GREEDY4. 实现典型的贪心算法的编程与上机实验，验证算法的时间复杂性函数。

二.实验内容1. 编程实现背包问题贪心算法。

通过具体算法理解如何通过局部最优实现全局最优，并验证算法的时间复杂性。

2.输入5个的图的邻接矩阵，程序加入统计prim算法访问图的节点数和边数的语句。

3.将统计数与复杂性函数所计算比较次数比较，用表格列出比较结果，给出文字分析。

三.程序算法1. 背包问题的贪心算法procedure KNAPSACK(P，W，M，X，n)//P(1：n)和W(1；n)分别含有按P(i)/W(i)≥P(i+1)/W(i+1)排序的n件物品的效益值和重量。

贪心算法与背包问题的求解策略

贪心算法与背包问题的求解策略贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常用的算法策略，用于求解最优化问题。

背包问题（Knapsack Problem）则是一个经典的组合优化问题，涉及在限制条件下如何选择物品以最大化价值。

本文将探讨贪心算法在解决背包问题时的应用与求解策略。

一、背包问题简介背包问题是一个常见的动态规划问题，其基本形式为：有一个背包，容量为C（常为非负整数），有n个物品，每个物品的重量为w[i]，价值为v[i]。

现在需要从这些物品中选择一部分装入背包，使得在满足背包容量的限制下，所装入物品的总价值最大化。

二、贪心算法的基本思想贪心算法的基本思想是，每一步都选择当前情况下的最优解，希望通过每一步的最优解最终达到全局最优解。

然而，贪心算法并不是适用于所有问题的通用解决方法，它适用于一些特定的问题，如背包问题。

三、贪心算法在背包问题中的应用在背包问题中，常见的贪心策略有两种：按价值密度排序和按重量排序。

下面将分别介绍这两种贪心策略的具体应用。

1. 按价值密度排序按价值密度排序是指将物品按照单位重量的价值从大到小进行排序。

具体操作步骤如下：（1）计算每个物品的价值密度，即v[i]/w[i]。

（2）按照价值密度从大到小的顺序对物品进行排序。

（3）从价值密度最高的物品开始，依次将物品放入背包，直至背包容量达到上限或无物品可放。

2. 按重量排序按重量排序是指将物品按照重量从小到大进行排序。

具体操作步骤如下：（1）按照物品的重量从小到大进行排序。

（2）从重量最小的物品开始，依次将物品放入背包，直至背包容量达到上限或无物品可放。

四、贪心算法的优缺点贪心算法相比其他算法具有简单、高效的特点。

然而，贪心算法并不是万能的，它在某些情况下可能无法得到最优解。

例如，在背包问题中，贪心算法按照价值密度排序的策略并不能保证一定能得到最优解，因为可能存在某些物品的价值密度很高，但重量也很大，无法放入背包。

五、贪心算法的应用场景贪心算法常被应用于一些特定的问题领域，如最小生成树、调度问题、图着色等。

背包问题贪心法和动态规划方案法求解

背包问题贪心法和动态规划方案法求解嘿，大家好！今天咱们来聊聊那个让人又爱又恨的背包问题。

这个问题可是算法领域的经典难题，不过别怕，今天我会用贪心法和动态规划两种方法帮你轻松搞定它！来个简单直接的背景介绍。

背包问题，简单来说，就是给定一组物品，每个物品都有一定的价值和重量，你需要在不超过背包承载重量的前提下，挑选出价值最大的物品组合。

听起来是不是有点像生活中的购物决策？哈哈，没错，这就是背包问题的魅力所在。

好，下面咱们直接进入主题。

一、贪心法贪心法，顾名思义，就是每一步都选择当前看起来最优的方案。

对于背包问题，贪心法的核心思想就是：每次都选取价值密度最大的物品。

1.计算每个物品的价值密度，即价值除以重量。

2.然后，按照价值密度从大到小排序。

3.从排序后的列表中依次选取物品，直到背包装满或者没有物品可选。

二、动态规划法动态规划，这是一种更加严谨、也更复杂的方法。

它的核心思想是：通过把大问题分解成小问题，逐步求解，最终得到最优解。

1.定义一个二维数组dp[i][j]，表示在前i个物品中选择，背包容量为j时的最大价值。

2.我们考虑第i个物品是否放入背包。

如果放入，则前i-1个物品在容量为j-w[i]时的最大价值加上w[i]的价值，即dp[i][j]=dp[i-1][j-w[i]]+w[i]。

如果不放入，则前i-1个物品在容量为j时的最大价值，即dp[i][j]=dp[i-1][j]。

3.通过比较这两种情况，取最大值作为dp[i][j]的值。

整个过程中，我们需要遍历所有物品和所有可能的背包容量，最终得到dp[n][W]就是我们要找的最大价值。

现在，让我们用一段代码来具体实现一下动态规划法：defknapsack(W,weights,values):n=len(values)dp=[[0for_inrange(W+1)]for_inrange(n+1)]foriinrange(1,n+1):forjinrange(1,W+1):ifj>=weights[i-1]:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weights[i-1]]+values[i -1])else:dp[i][j]=dp[i-1][j]returndp[n][W]测试数据W=50weights=[10,20,30]values=[60,100,120]print(knapsack(W,weights,values))怎么样？是不是觉得动态规划法虽然复杂，但逻辑清晰，更容易找到最优解？通过上面的分析，我们可以看到，贪心法简单高效，但有时候并不能得到最优解；而动态规划法虽然计算复杂度较高，但可以得到最优解。