C++编程笔记:贪心算法实现部分背包问题

本文介绍了如何使用C++编程实现贪心算法解决部分背包问题,详细阐述了算法原理、程序设计思路及时间复杂性分析,并提到生成的数据可用于EXCEL中的数据分析和图表生成。

问题描述:

在部分背包问题中,可以不必拿走整个一件物品,而是可以拿走该物品的任意部分。以此求得在限定背包总重量,从给定的物品中进行选择的情况下的最佳(总价值最高)的选择方案。

细节须知:

分别输出到同文件夹下两个文本文件中,名称分别是:“backpack-object.txt”和“backpack-weight.txt”。

算法原理:

先求出所有物品的单位重量价值并进行由大到小的排序。其次从排序处于首位的物品开始选择直到无法完整装入背包的物品,将其部分装入背包以填满背包的总重量,从而求得价值最高的选择方案。

程序设计思路:

① 数据结构:结构体中存储物品序号、物品的重量、物品的价值、物品的单位重量价值;

② 利用C++自带的sort函数对结构体按照物品的单位重量价值进行降序排列;

③ 从排序处于首位的物品开始选择直到无法完整装入背包的物品,将其部分装入背包以填满背包的总重量,从而求得价值最高的选择方案。

时间复杂性分析:

首先,需要对输入的物品单位重量价值进行非减序排序,需要用O(nlogn)的时间。其次,当输入的物品已按物品

### 背包问题中的贪心算法 #### 部分背包问题贪心算法原理 部分背包问题是允许将物品分割成任意比例放入背包的一种变体。对于此类问题,可以采用贪心策略来解决。其核心思想是按照单位重量的价值(即 `value/weight`)对物品进行排序,并优先选取单位价值最高的物品填满背包直到无法再加入为止[^1]。 以下是具体实现方法: - 计算每件物品的单位价值 (`unit_value = value / weight`)。 - 将所有物品按单位价值降序排列。 - 依次尝试向背包中添加当前最高单位价值的物品,如果该物品能完全装下则全部装入;否则只装入一部分使得刚好达到背包容量上限。 这种做法能够保证每次操作都尽可能增加整体收益,在满足约束条件下获得最优解。 #### C语言实现示例 下面提供了一个基于上述思路的部分背包问题解决方案: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int value; int weight; } Item; // 比较函数用于qsort() 排序依据为单位价值从高到低 int compare(const void* a, const void* b){ double r1 = ((Item*)a)->value *1.0 /((Item*)a)->weight ; double r2 = ((Item*)b)->value *1.0 /((Item*)b)->weight ; if(r1<r2)return 1; if(r1>r2)return -1; return 0; } double fractionalKnapsack(Item items[], int n, int capacity){ qsort(items,n,sizeof(Item),compare); double totalValue=0.0f; for(int i=0;i<n;i++){ if(capacity >=items[i].weight ){ capacity -=items[i].weight ; // 容量减少 totalValue +=items[i].value;// 总价值提升 } else{ // 当前物品只能取走一部分 totalValue += (capacity *(double)items[i].value/items[i].weight ); break; } } return totalValue; } void main(){ Item arr[]={{60,10},{100,20},{120,30}}; int size = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); printf("Maximum Value in Knapsack : %.2lf\n",fractionalKnapsack(arr,size ,50)); } ``` 此程序通过结构体表示每个项目的数据成员包括它的值和权重。利用标准库里的快速排序功能实现了自定义比较器来进行预处理步骤——根据性价比排序列表项。最后遍历经过排序后的数组计算最终的最大可能获取总金额。 #### 应用场景分析 贪心算法适用于求解某些特定类型的优化问题,特别是那些可以通过局部最优选择逐步构建全局最佳方案的情况。然而需要注意的是,这种方法并不总是有效,尤其当面临整数型背包这类更复杂情形时,它往往得不到真正的最优点。因此实际开发过程中还需要考虑动态规划等其他技术手段加以补充完善[^2]。
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