【問題】 給定n個物品和乙個容量為c的揹包，物品i的重量為wi,其價值為vi，揹包問題是如何選擇裝入揹包的物品，使得裝入揹包中物品的總價值最大。注意和0/1揹包的區別，在揹包問題中，可以將某種物品的一部分裝入揹包中，但不可以重複裝入。
【想法】每次裝入單位價值最大的物品。物品重量放在陣列w[n]中，價值存放在陣列v[n]中，問題的解存放在陣列x[n]中，簡單起見，假設物品已按單位重量降序排列。貪心法求解揹包問題的演算法如下。
#include using namespace std;
const int n = 3;
int knapsack(int w[ ], int v[ ], int n, int c);
int main( )
, v[n] = ;
int c = 50;
int value = knapsack(w, v, 3, c);
cout<<"揹包獲得的最大價值是："<【總結】揹包問題與0/1揹包類似，所不同的是在選擇物品裝入揹包時，可以選擇一部分，而不一定要全部裝入揹包。揹包問題可以用貪心法求解，而0/1揹包卻不能用貪心法求 解。對於0/1揹包問題，用貪心法之所以不能求得最優解，是由於物品不允許分割，因此，無法保證最終能將揹包裝滿，部分閒置的揹包容量使揹包的單位價值降低了。0/1揹包問題適合用動態規劃法求解。
貪心法 揹包問題
貪心是一種解題策略，也是一種解題思想 使用貪心方法需要注意區域性最優與全域性最優的關係，選擇當前狀態的區域性最優並不一定能推導出問題的全域性最優 利用貪心策略解題，需要解決兩個問題 該題是否適合於用貪心策略求解 如何選擇貪心標準，以得到問題的最優 較優解 關於貪心法可以解決的揹包問題，這個物品是可以...
貪心法之揹包問題
a，貪心演算法 該演算法應用於優化問題，即問題涉及通過一組配置來找出定義在這些配置上的目標函式的最小值或者最大值。為了求解給定的優化問題需要進行一系列的選擇，這個序列開始於某些易於理解的起始配置，然後從當前可能的配置中，反覆做出看起來是最好的決策。這個特點說明，從乙個良好的定義的配置開始，通過一系列...
演算法 貪心法 揹包問題
對於揹包問題 這個是揹包問題，不是0 1揹包問題 貪心有三種策略 1 從物品中選取價值最大的放入。2 從物品中選區重量最小的放入。3 選取物品的價值與重量的比值大的放入。第一第二種不能保證得到最優解，第三種有的資料說也不能保證得到最優解，但是能得到最優的近似解。這裡選取第三種方法 1 先選取比值最大...