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、先選取比值最大的物品。
2、比較其重量是否小於揹包容量，如果小，就放入，如果大於揹包容量，就對其進行切割。
3、迴圈第一步，直到揹包容量等於0。
#include#includeusing namespace std;
//找到比值最大的值以及座標返回座標，更新最大值
int maxindex(int n,float max,float a[5])
}return index;
}int main()
; //物品價值
float w[5]=; //物品重量
float a[5]; //物品價值比值
float &max = a[0]; //比值最大
int index = 0; //比值最大值的下標
float visit[5]=; //該物品取多少
//求出物品價值的比值
揹包問題 （貪心法）
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...
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...