贪心算法 背包问题

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1、贪心算法背包问题.txt精神失常的疯子不可怕，可怕的是精神正常的疯子！#include#includeusingnamespacestd;structgood//表示物品的结构体{doublep;//价值doublew;//重量doubler;//价值与重量的比}a[2000];doubles,value,m;inti,n;boolbigger(gooda,goodb){returna.r>b.r;}intmain(){scanf("%d",&n);//物品个数for(i=0;i

2、.w,&a[i].p);a[i].r=a[i].p/a[i].w;}sort(a,a+n,bigger);//调用sort排序函数，你大概不介意吧，按照价值与重量比排序贪心scanf("%lf",&m);//读入包的容量ms=0;//包内现存货品的重量value=0;//包内现存货品总价值for(i=0;i

3、是一步一步地进行，根据某个优化测度（可能是目标函数，也可能不是目标函数），每一步上都要保证能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，它的选取应满足局部优化条件。若下一个数据与部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加为止。这种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法称为贪心法。选择能产生问题最优解的最优度量标准是使用贪心法的核心问题。假定有n个物体和一个背包，物体i有质量wi，价值为pi，而背包的载荷能力为M。若将物体i的一部分xi（1<=i<=n,0<=xi<=1)装入背包中，则有价值pi*xi。在约束条件（w1*x

4、1+w2*x2+…………+wn*xn)<=M下使目标(p1*x1+p2*x2+……+pn*xn)达到极大，此处0<=xi<=1,pi>0,1<=i<=n.这个问题称为背包问题（Knapsackproblem）。要想得到最优解，就要在效益增长和背包容量消耗两者之间寻找平衡。也就是说，总应该把那些单位效益最高的物体先放入背包。在实现算法的程序中，实现算法的核心程序倒没碰到很大的问题，然而实现寻找最优度量标准程序时麻烦不断！在寻找最优度量标准时，大致方向是用冒泡排序算法。也就是根据p[i]/w[i]的大小来对w[i]来排序。在直接用此算法时，可以有如下的一段代码：//根据效益tem

5、pArray[i]对重量w[i]排序，为进入贪心算法作准备1voidsort(floattempArray[],flaotw[],intn)2{3inti=0,j=0;4intindex=0;56//用类似冒泡排序算法，根据效益p[i]/w[i]对w[i]排序7for(i=0;i

6、j;21}22}2324//对w[i]排序25swapMemory=w[index];26w[index]=w[i];27w[i]=swapMemory;28}2930return;31}然而仔细对算法分析后可以发现，“拿来主义”在这里用不上了！对算法的测试用例是p[3]={25,24,15};w[3]={18,15,10}。得到的结果如下：pleaseinputthetotalcountofobject:3Pleaseinputarrayofp:252415Nowpleaseinputarrayofw:181510sortResult[i]is:1-107374176.00

7、000011.60000021.600000afterarithmeticdata:x[i]0.0000000.3333330.000000可以看到其效益为x[3]={1.4,1.6,1.5}，于是在M=20的情况下，其预想中的输出结果是0，1，0.5。然而事实上是不是就这样呢？当程序进入此函数经过必要的变量初始化后，进入了外围循环，也就是程序的第7行。第一轮循环中，temp=tempArray[0]=1.4,index=i=0;程序运行到第15行，也就是进入了内层循环。内层循环的主要任务是从第i+1个