【貪心算法】背包問題


題目:有一個背包,背包容量是M=150。有7個物品,物品可以分割成任意大小。

要求盡可能讓裝入背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

思路:

讓你把物品一個個的往包里裝,要求裝入包中的物品總價值最大,要讓總價值最大,就可以想到怎么放一個個的物品才能讓總的價值最大,因此可以想到如下三種選擇物品的方法,即可能的局部最優解

①:每次都選擇價值最高的往包里放。

②:每次都選擇重量最小的往包里放。

③:每次都選擇單位重量價值最高的往包里放。

找到可能的局部解以后,分析每一種解能不能合起來變成總體最優解,對以上三中局部解一一分析:

①:選擇價值最高的,就會忽略了重量,若

M=50,

物品1: 重量:50,價值:40

物品2: 重量:20,價值30

物品3: 重量:30,價值30

顯然,對於上述情況,該局部解行不通。

②:選擇重量最小的,就會忽略了價值,同①策略類似。

③:該策略總是能讓裝入包中的物品總價值最大,所以該策略是正確的貪心策略。

注:(http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/41314549該篇博客說第三種情況在一下情況是錯的,

物品:A  B  C

重量:28 20 10

價值:28 20 10

其實該情況是符合貪心策略的,因為該總情況不管先選哪兩個都會把背包塞滿,因為該題物品可以分割成任意大小,所以,就算空下一下,也可以將最   后一個物品分割,放進去,它們   的單位重量的價值是一樣的,所以,最后背包最后重量相同,重量相同那么價值也相同。

所以采用第三種策略,代碼如下:

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct bag{
    int weight;
    int value;
    float bi;
    float bili;
}bags[100];
bool compare(const bag &bag1,const bag &bag2);
int main()
{
    int sum=0,n;
    float M;
    int j=0;
    cout<<"輸入背包容量和物品種類數量:"<<endl;
    cin>>M>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>bags[i].weight>>bags[i].value;
        bags[i].bi=bags[i].weight/bags[i].value;
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        bags[i].bili=0;
    }
    sort(bags,bags+n,compare);
   for(j=0;j<n;j++){
        if(bags[j].weight<=M){
            bags[j].bili=1;
            sum+=bags[j].weight;
            M-=bags[j].weight;
            cout<<"重:"<<bags[j].weight<<"價值:"<<bags[j].value<<"的物品被放入了背包"<<endl<<"比例:"<<bags[j].bili<<endl;
        }
        else break;
   }
   if(j<n){
    bags[j].bili=M/bags[j].weight;
    sum+=bags[j].bili*bags[j].weight;
    cout<<"重:"<<bags[j].weight<<"價值:"<<bags[j].value<<"被放入了背包"<<endl<<"比例:"<<bags[j].bili<<endl;
   }

    return 0;
}
bool compare(const bag &bag1,const bag &bag2){
return  bag1.bi>bag2.bi;
}

C++知識點總結:

①使用sort()函數需要在開頭寫,#include <algorithm>

②使用sort()比較結構體數組:

bool compare(const bag &bag1,const bag &bag2){ return bag1.bi>bag2.bi; }

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 




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