背包问题-贪心算法

最新推荐文章于 2024-12-19 17:15:51 发布

Memorys.Liu

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分类专栏：算法数据结构与算法文章标签： java 背包问题贪心算法

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本文深入探讨了背包问题的贪心算法实现，通过实例详细解释了如何在背包容量限制下，选择价值最大的物品组合，以达到最优解。代码示例清晰地展示了排序和物品放置的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

背包问题描述：

将有限的几个物品放入一个能承受固定重量的背包中，求能背包中物品的最大重量

package cm.com.algorithm.knapsack;


import cm.com.algorithm.knapsack.compare.SortCompare;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 背包问题-贪心算法实现
 *
 * 核心思想：
 * 优先放置最有价值的，在这里也就是最重的，然后将剩余空间放置能放下在最重的，以此类推...
 *
 * @author Memorys.liu
 * @date 2019-07-03 10:31
 */
public class KnapsackGreedy {

    private static final Integer[] goods = new Integer[]{2,4,2,8,3};

    private static final int weight = 9;

    private static List<Integer> goodsPlaced = new ArrayList<>();

    private static int goodsPlacedWeight = 0;

    public static void main(String[] args) {
        //降序排序
        Arrays.sort(goods,new SortCompare());
        //放置物品
        place(goods);
        //打印数组
        System.out.println(goodsPlaced);
    }

    /**
     * 将商品放置到背包中
     * @param goods
     */
    private static void place(Integer[] goods) {
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < goods.length; i++) {
            if (goods[i] <= weight - goodsPlacedWeight){
                goodsPlaced.add(goods[i]);
                goodsPlacedWeight += goods[i];
                j++;
            }

        }
    }
}

图解：

不过图解中用的是一个二维数组，上述代码中使用的是一个一维数组。