貪心演算法的思想：
貪心演算法不是某種特定的演算法，而是一類抽象的演算法，或者說只是一種思想，它的具體表現在，對解空間進行搜尋時，不是機械地搜尋，而是對區域性進行擇優選取，貪心演算法的目的不是為了找到全部解，也當然找不出最優解，而只是找出一種可行解，這樣效率就比較高。因此，貪心演算法也叫啟發式搜尋，這種啟發就是所謂的 「貪心策略」。
貪心法是一種改進了的分級處理方法。用貪心法設計演算法的特點是一步一步地進行，根據某個優化測度（可能是目標函式，也可能不是目標函式），每一步上都要保證能獲得區域性最優解。每一步只考慮乙個資料，它的選取應滿足區域性優化條件。若下乙個資料與部分最優解連在一起不再是可行解時，就不把該資料新增到部分解中，直到把所有資料列舉完，或者不能再新增為止。這種能夠得到某種度量意義下的最優解的分級處理方法稱為貪心法。
揹包問題：
已知有n個物品和乙個可容納m重量的揹包，物品i的效益值為p(i),重量為w(i).假設將物體i的一部分x(i)(1<=i<=n, 0<=xi<=1)裝入揹包中，則有價值pi*xi。採用怎樣的方法才能使所裝入的物品總的效益值最大。如果從實際來看，物品一般是不能夠分割的，這也就是0/1揹包問題。
基於0/1揹包問題尋求最優決策。要想得到最優解，就要在效益增長和揹包容量消耗兩者之間尋找平衡。也就是說，總應該把那些單位效益最高的物體先放入揹包。
程式實現：
本例採用c++語言實現，單位效益值比較採用氣泡排序演算法按效益值降序排列。氣泡排序在資料量比較小的時候，複雜度還是可以承受的；當資料量大的時候，可以選擇歸併、快速排序等演算法。
原始碼如下：
#include
using namespace std;
typedef structdata;
class bagcupidity
};void bagcupidity::sort()
while(count>0)
cout<<"輸入資料完成"<0)
}int _tmain(int argc, _tchar* argv)
結語：該程式在visual studio 2005除錯成功，並能正常執行。
基於貪心演算法的揹包問題
題目 有乙個揹包，揹包容量是m 150。有7個物品，物品可以分割成任意大小。要求盡可能讓裝入揹包中的物品總價值最大，但不能超過總容量。物品 a b c d e f g 重量 35 30 60 50 40 10 25 價值 10 40 30 50 35 40 30 實驗 include x 存放物品的...
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揹包問題（貪心演算法）
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