解析 对于部分背包问题,依照贪心选择策略,可以得到最优解。而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。因而我们选择的判断标准出现了误差。。反馈 收藏
(B)0-1背包问题可用贪心算法求解,但背包问题则不能用贪心算法求解 (C)0-1背包问题不能用贪心算法求解,但可以使用动态规划或搜索算法求解,而背包问题则可以用贪心算法求解 (D)因为0-1背包问题不具有最优子结构性[1]质,所以不能用贪心算法求解相关知识点: 试题...
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...
第二次由于背包容量问题,我只能装重量为3、价值为20的物品,那么,此时的背包总价值为28,显然会有一个30的更优解。 所以,贪心算法肯定不行,但是动态规划是可以的,网上有很多讲解动态规划的大佬,我这就不班门弄斧了,推荐一个《代码随想录》,B站上也有他的教程,很nice! 这也说明了用动态规划求解的问题不能用贪...
虽然两个问题相似,但我们用贪心策略可以求解背包问题,而不能求解0-1背包问题,为了求解部分数背包问题,我们首先计算每个商品的每磅价值vi/wi。遵循贪心策略,小偷首先尽量多地拿走每磅价值最高的商品,如果该商品已全部拿走而背包未装满,他继续尽量多地拿走每磅价值第二高的商品,依次类推,直到达到重量上限W。因此,通过...
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背包中物品的总价值最大?核心算法:贪心(k-优化算法)、动态规划...
贪心算法是将所有物品按照价重比 (p/ω) 由大到小排序, 然后从大到小依次装入背包, 直到背包无法装下为止。由于0-1背包问题不一定能将背包装满, 部分空间的闲置会使背包的总价值降低, 于是本文采用一种改进贪心算法, 其算法步骤如算法1。 算法1 改进的贪心算法 ...
二、贪婪算法思想 在贪婪算法中,我们要逐步构造一个最优解。每一步,我们都在一定的标准下,作出一个最优决策。在每一步做出的决策,在以后的步骤中都不可更改。做出决策所依据的标准称为贪婪准则 贪婪算法又称贪心算法 三、实际应用之找零钱 问题描述 顾客用美元来购买糖果,售货员希望用数目最少的硬币找给...
贪心算法总是作出在当前看来是最好的选择,即贪心算法并不从整体最优解上加以考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优解。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。用贪心算法求解背包问题的步骤是,首先计算每种物品单位重量的价值vi/wi;然后,依贪心选择策略,将尽可能多的单位重量价...
会导致得的解并不是真正的全局最优解,但是贪心算法得到的依然是一个近似最优解。 0-1背包问题 问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。 通俗解释:假如你有一个只能承重100的背包,你往里面装一些重量和价值不等的东西,怎样才可以...