贪婪背包算法的Python实现
背包问题是一类经典的组合优化问题,其中贪婪背包算法是解决该问题的一种常见方法。在本文中,我们将讨论如何使用Python实现贪婪背包算法,并提供相应的源代码。
背包问题的目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包,以使得所选物品的总价值最大化,同时保持背包的容量限制。贪婪背包算法采用一种贪心策略,即每次选择具有最大单位价值的物品放入背包。
下面是贪婪背包算法的Python实现:
def greedy_knapsack(items, capacity):
# 根据单位价值排序
items.sort(key=lambda x
本文介绍了背包问题和贪婪背包算法,重点讲述了如何用Python实现该算法。算法通过选取单位价值最高的物品填充背包以达到最大价值,但可能不保证全局最优解。文中还提供了示例代码和实际应用案例。
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