1importjava.util.Arrays;23/**4* 贪心算法--->背包问题5* 假设有一个背包最大可以装 150kg 物品6* 某物品 重量 价值(元) 性价比(单位重量的价格)7* a 35kg 10 10/358* b 30kg 40 40/309* c 60kg 30 30/6010* d 50kg 50 50/5011* e 40kg 35 35/4012* f 10kg 40 40/1013* g 25kg ...
分别用贪心算法、动态规划法、回溯法设计0-1背包问题。要求:说明所使用的算法策略;写出算法实现的主要步骤;分析算法的时间。
③:该策略总是能让装入包中的物品总价值最大,所以该策略是正确的贪心策略。 注:(http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/41314549该篇博客说第三种情况在一下情况是错的, 物品:A B C 重量:28 20 10 价值:28 20 10 其实该情况是符合贪心策略的,因为该总情况不管先选哪两个都会把背包塞满,因为...
2.首先这是0/1背包问题,在数组b[]中存放的就是0或者1。第一个循环语句初始化为0,表示还没有装物品。 0或1表示的是:物品一整个全部装进去物品比例为1,完全没有装进去物品比例为0,如果背包容量未满,还能装下一个物品的一部分,那么就用剩余的背包容量/这个物品的重量(装进去的物品比例 :c/w[i] )---为...
分数背包问题是指在背包容量一定的情况下,每个物品可以选择放入部分或全部,要求放入背包中的物品的总价值最大化或者总重量最小化。 解决方法 动态规划和贪心算法 动态规划算法: 动态规划算法是解决背包问题的经典方法。它的基本思路是将问题分解成更小的子问题,然后逐步解决这些子问题,并将结果合并为最终解决方案。动态...
1. 贪心算法的基本原理: 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。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题,最小生...
贪心算法解决背包问题的时间复杂度通常为O(nlogn),但这仅适用于可以得到最优解的完全背包问题。对于0-1背包问题,由于贪心算法不能保证得到最优解,所以通常使用动态规划算法来求解。 0-1背包问题: 贪心算法不能保证得到最优解,因此通常使用动态规划算法,其时间复杂度为O(nW),其中n是物品数量,W是背包容量。 完全...
背包问题：与0-1背包问题类似，所不同的是在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包，1≤i≤n。这2类问题都具有最优子结构性质，极为相似，但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。3 例4.3贪心算法不能求得0-1背包问题得最优解。考虑背包问题:n...
贪心算法之背包问题 贪⼼算法之背包问题 贪⼼算法之背包问题 1.与动态规划的区别 通过研究解决经典的组合优化问题，来说明⼆者的差别。即0-1背包问题与背包问题 0-1背包问题：给定n中物品和⼀个背包。物品i的重量为W i，其价值为V i，背包的容量为C。应如何选择装⼊背包的物品，使得装⼊背包中物品...
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