对于0/1背包问题没有最好的贪心算法。但是对于部分背包问题有最优的贪心算法,就是以最大价值重量比优先为基础的选择准则。这种贪心算法的原理如下: 根据价值/重量比降序排列所有物件。 根据顺序依次将这些物件添加到背包中直到没有更多的物件或者下一个物件添加后会超出背包的承受范围。 如果背包还是没有超出承受重量...
思路一:贪心 思路二:动态规划 思路三:回溯与分支限界 问题延伸 问题描述:有一个容量为 V 的背包,以及 n 个物品。现在忽略物品实际几何形状,我们认为只要背包的剩余容量大于等于物品体积,那就可以装进背包里,物品只能作为一个整体装入并不能拆分,每个物品都有两个属性,即体积 w 和价值 p,如何向背包装物品才能使...
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0/1背包问题有好几种贪心策略,每种贪心策略都是采用多步过程来完成背包的装入,在每一步中, 都是利用某种固定的贪心准则来选择将某一件物品装入背包。 一种贪心准则为:从剩余的物品中,选出可以装入背包的价值最大的物品。这种贪心准则不能保证得 到最优解。例如,weight=105,n=3,w=[100,10,10],p=[20,15...
假设现在背包的剩余总重量为5kg,存在一个4kg价值为4.5的物品,一个3kg价值为3的物品,一个2kg价值为2的物品,很显然将3kg和2kg的物品放入背包中所获得的价值更高,虽然没有4kg的物品单位重量的价值高。因此通过贪心算法求解01背包的问题可能得不到问题的最优解,得到的是近似最优解的解。
贪心算法实现01背包问题贪心算法实现 算法思想: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。 具体实现过程是:首先可以设置一个备份pvu类型的数组,在不破环原数据的情况下,对此备份数组按单位重量价值从大到小的排序。依次...
所有背包问题实现的例子都是下面这张图 01背包实现之——穷举法: 1.我的难点: (1)在用穷举法实现代码的时候,我自己做的时候认为最难的就是怎么将那么多种情况表示出来,一开开始想用for循环进行多次嵌套,但是太麻烦,而且还需要不断的进行各种标记。我现在的水平实在太菜,然后就在一篇博文中看到一个特别巧妙的枚举...
对于具有NP难度的完全0-1背包问题,提出了一种基于贪心与回溯思想的局部动态规划算法.该算法借鉴贪心与回溯技术快速找到近似最优解,再通过局部动态规划的结果回溯逼近最优解,兼顾了算法的正确性与时间复杂度.相比于传统动态规划算法,该算法在...
1、贪心算法实现01背包问题算法思想: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。具体实现过程是:首先可以设置一个备份pvu类型的数组,在不破环原数据的情况下,对此备份数组按单位重量价值从大到小的排序。依次设立两个指针...
01背包问题是指对于给定的一组物品，每个物品有一个重量和一个价值，在限定的总重量内，如何选择物品使得总价值最大。然而，贪心算法不一定能保证找到全局最优解，特别是在物品的价值与重量比不同时。为了实现这个算法，可以编写一个Python函数。首先定义一个物品列表，每个物品包含重量和价值。然后根据价值...