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...
cout<<"press <1> to run agian"<<endl; cout<<"press <0> to exit"<<endl; cin>>j; } } 四、实验结果: 对于 0-1 背包问题,贪心选择之所以不能得到最优解是因为在这种情况 下,它无法保证最终能将背包装满,部分闲置的背包空间使每公斤背包空间的 价值降低了。 以上算法的时间和空间复杂度为 O(n*...
允许选择一件物品的一部分。【与01背包的不同之处】 2.1 贪心算法:每次都做出对于目前情况最好的选择,注意这里说的使对于目前情况。 也就是说寻求问题对于决策时刻的局部最有解。而不是对于整个问题。 所以贪心算法往往只能得到最优解的近似解,对于有些问题使用贪心算 法就不太合适了。 贪心:哈哈,喜欢占小便宜。
[背包问题:给定n种物品和一个背包,物品i的重量是w[i], 其价值是p[i], 背包的容量为c。设物品已按单位重量价值递减的次序排序。每种物品不可以装入背包多次,但可以装入部分的物品i。问应如何选择装入背包中的物品,使得背包的总价值最大?]相关知识点: 试题...
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...
C++背包问题与贪心算法 1. 背包问题的基本概念和场景 背包问题(Knapsack Problem)是计算机科学和组合优化中的经典问题之一。它描述了在给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价值,在限定的最大承重(背包容量)下,如何选择物品使得背包内物品的总价值最大。背包问题有多种变种,如0/1背包问题、完全背包问题等。 2....
贪心算法求解背包问题C语言描述贪心算法求解背包问题: #include<stdio.h> #define maxnumber 20 typedef struct node { float w; float v; int i; }Object; float find(Object wp[],int n,float M) { float x[maxnumber]; int i; float maxprice=0; for(i=1;i<=n;i++)//初始化x[n]; { x...
【算法竞赛】贪心算法:01部分背包问题 问题描述: 有n 个物体,第 i 个物体的重量为 wi,价值为 vi。在总重量不超过 C 的情况下,让总价值尽量高。每一个物体都可以只取走一部分,价值和重量按比例计算。 解题思路: 优先拿“价值除以重量的值”(性价比)最高的,直到重量和正好为 C。
第一种: 选当前的背包 第二种: 不选当前背包 如果放不下背包 则直接赋值给下一个P[ i , c ] 最后发现递推求解合适,且效率高。 动态规划与分治法的区别 P1048 [NOIP2005 普及组] 采药 题目描述 辰辰是个天资聪颖的孩子,他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此,他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了...
哈夫曼编码问题 相关知识点: 试题来源: 解析 C 【详解】 本题考查的是贪心算法。背包问题(特别是0/1背包问题)不能使用贪心算法得到全局最优解,因为贪心算法可能会过早地做出不可逆的决策,导致全局最优解无法得到。其他选项中的问题都可以使用贪心算法得到全局最优解。故选C。反馈 收藏 ...