(1)贪心算法O(nlog(n)) 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,背包内的物品总重量未超过C,则选择单位重量价值次高的物品并尽可能多地装入背包。依此策略一直地进行下去,直到背包装满为止。 具体算法可描述如下: (2...
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...
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...
//3d10-1 动态规划 背包问题#include <iostream>usingnamespacestd;constintN =4;voidKnapsack(intv[],intw[],intc,intn,intm[][10]);voidTraceback(intm[][10],intw[],intc,intn,intx[]);intmain() {intc=8;intv[]={0,2,1,4,3},w[]={0,1,4,2,3};//下标从1开始intx[N+1];in...
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。
摘要:针对现有动态规划算法求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)缓慢的问题,基于动态规划思想并结合新型贪心修复优化算法(NGROA)与核算法,通过缩小问题规模加速问题求解来提出一种贪心核加速动态规划(GCADP)算法。首先利用NGROA对问题进行贪心求解,得到非完整项;然后通过计算得到模糊核区间的半径和模糊核区间范围;最后对...
贪心算法——0-1背包问题 0/1 背包问题 有一个容量为weight的背包,现在要从n件物品中选取若干件装入背包中,每件物品i的重量为w[i], 价值为p[i]。定义一种可行的背包装载为:背包中物品的总重不能超过背包的容量,并且一件物品要么全部选取,要么不选取。定义最佳装载是指所装入的物品价值最高,并且是可行的背...
0_1背包问题的贪心局部搜索算法研究
伪代码是用来表示算法思路的半形式化方法,它不受特定编程语言的语法限制。贪心算法、0-1背包问题、伪代码是解决优化问题中的重要概念。0-1背包问题的贪心算法选择基于特性来决定物品的选取,这种特性是物品价值与重量的比值(即单位价值)。为了使用贪心策略,我们按单位价值降序排列物品,然后依序选择物品直至背包无法再容纳...