0-1背包问题是指在限定的重量内,挑选价值最大的物品组合;贪心算法每一步选取当前最优的选择,以达到全局最优。尽管贪心算法可能不总是适用于0-1背包问题获得最优解,但它可以快速给出一个解决方案。在应用贪心算法时,一种常见的策略是基于物品的单位重量价值(即价值除以重量)进行排序,然后按顺序选择单位重量价值最...
%对当前解用改进贪心算法修复,使不可行解变为可行解,并使可行解尽量增加其价值 function [xn]=f_GA(xn,M,n,V,P,W) [fn,index]=sort(P./W,'ascend'); coresV=sum((W.*xn)');%当前背包重量 for i=1:M if coresV(i)>V for j=1:n if xn(i,index(j))==1 coresV(i)=coresV(i)-W(...
普通0-1背包问题——无法得到最优解，但所得解不小于最优解（满足约束条件下的最大价值）的一半。对...
Q: 贪心算法是否一定能找到最优解? A: 贪心算法并不是一种适用于所有情况的算法。在某些问题中,贪心算法可以得到全局最优解,但在其他问题中只能得到近似解或局部最优解。 对于0-1背包问题,贪心算法只能得到一个近似解,而不一定能得到最优解。因为贪心算法仅基于当前情况下的最优选择,没有考虑到后续选择对当前...
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。 在这个程序中,采用性价比的方式来做出当前最好的选择,然后再不大于背包所能承载的最大重量的时候将他标记成1,否则标记成0. 最后在输出的时候选择标记为1 的输出,用来实现贪心算法。
贪心算法在解决0-1背包问题时，通常追求每一步的最优选择。例如，首先选择具有最高价值的物品，然后是下一个最高价值的，直至背包容量耗尽。尽管这种方法简单且高效，但它并不总是能保证找到最优解。比如，当n=2, w=[100,10,10], p=[20,15,15], c=105时，使用价值贪婪准则得到的解为x=[1...
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。这种策略不能保证得到最优解。例如，考虑n=2, w=[100,10,10], p =[20,15,15...
0-1背包问题与部分背包问题的区别在于( )。A.没有区别,它们的含义相同B.若用贪心算法解决0-1背包问题,只能得到近似最优解C.在0-1背包问题中,物品只有装入和不装
百度试题 结果1 题目下列算法中不能解决0/1背包问题的是()。 A. 贪心法 B. 动态规划 C. 回溯法 D. 分支限界法 相关知识点: 试题来源: 解析 参考答案:A 反馈 收藏
贪心法解决0-1背包问题可以得到最优解A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具