贪心算法在背包问题上的运用（Python）

最新推荐文章于 2025-04-21 14:21:50 发布
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分类专栏： 智能算法的MATLAB实现 文章标签： 贪心算法 python 算法
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背包问题

有n个物品，它们有各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？

这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题)，也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。

背包问题的传统求解方法较为复杂，现定义有一个可以载重为8kg的背包，另外还有4个物品，物品的价值和质量数据如下表，不考虑背包的容量。4个物品的总质量大于8kg，所以要想在有限载重的背包携带更多质量的物品，就要有一套算法进行取舍，最终寻找到最优解。

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Python实现贪心算法求解背包问题
code_welike的博客
06-01 877
以上示例中，共有四个物品，它们的重量和价值分别为（3，4）、（5，8）、（2，3）和（1，1）。背包问题（Knapsack Problem）是一类重要的优化问题，它的目标是在有限的容量下，选择一些具有最大价值的物品放入背包中。其中，贪心算法是一种简单而有效的求解背包问题的方法。该函数实现了贪心算法的逻辑，其基本思想是按照物品的单位价值（即价值/重量）从大到小排序，然后依次将单位价值高的物品放入背包中。可以看出，贪心算法的求解效果不一定是最优的，但是它具有简单、高效的优点，可以在大数据下获得较好的解决方案。
python--利用贪心策略实现背包问题
不安静的小田田的博客
04-11 3602
贪心算法是的思想是构造局部最优，难以顾全大局.它通常表现出的特点是： 1.无法保证求得的解是最优解；2.运用简单；3.算法的实现过程中，通常要用到排序。 能采用贪心算法求解最优解的问题，一般具有的重要性质为：最优子结构性质与贪心选择性质 最优子结构性质的含义是：问题的最优解包含其子问题的最优解 代码如下： class goods: def __init__(self, name...
利用贪心算法求解背包问题【python实现】
新人缘缘的博客
08-15 2379
利用贪心算法求解背包问题【python实现】 求解思路：求出各物品价值与体积之比，由高到低排序，尽可能放价值比高的物品。 """" author:xuke 实现功能：利用贪心算法求解背包问题 """ #各物品的体积列表 v = [] #各物品的价值列表 val = [] #各物品编号 num = [] #各物品价格/体重 v_val = [] #输入背包体积 VS = eval(input("背包体积为：")) #输入物品种类数 S = eval(input("物品种类数目为：")) #输
算法——背包问题——0-1背包问题 python代码实现
oopxiajun博客专栏
04-21 658
在资源有限（背包容量有限）的情况下，对具有不同价值和重量的物品进行选择，以达到价值最大化的决策问题。例如，在一次旅行中，旅行者的背包容量有限，需要从各种不同重量和价值的物品中选择携带哪些物品，以在不超过背包容量的前提下，使携带物品的总价值最高。：给定 n 个物品，每个物品有重量 wi​ 和价值 vi​，以及一个容量为 W 的背包。每个物品只能选择 放入或不放入 背包，求如何选择物品使得总价值最大且总重量不超过 W。( O(N \times V) )，其中 ( N ) 为物品数量，( V ) 为背包容量。
Python：贪心算法_背包问题
Morven
10-09 2780
      国庆假期闲暇时间看了背包问题的博客，“动态规划之01背包问题（最易理解的讲解）”。文中使用actionscript3 的代码，这里使用Python码一遍。       先介绍思路：             0.物品重量列表Weight=[2,2,6,5,4]，
【贪心算法的背包问题】python
ssouthmelon的博客
11-30 3511
贪心算法与01的区别就是： （1）贪心可以取物品的部分放入背包，01只有取或不取两种结果 （2）由（1）导致贪心需要在“背包容量”情况下，找到每单位重量价值尽量大的物品，这也是排序的意义所在 def greedy_backage(w, v, backage): # 贪心背包问题 li = [0] for i in range(1, len(w)): # 按照 价值/重量 的价值比重新降序排序 # 优化就优化这里 temp = v[i]
Python 贪心算法背包问题
m0_73992567的博客
04-20 819
python 贪心算法求解背包问题
贪心算法之背包问题
10-31
贪心问题中有很多典型的例子，此次背包问题，助大家理解该算法
Python基于贪心算法解决背包问题示例
09-21
### Python基于贪心算法解决背包问题详解 #### 一、贪心算法简介 贪心算法是一种在每一步选择中都采取最好或最优化（相对于当前问题而言）的选择策略，以此来希望达到全局最优解的算法。它通常并不从整体最优上...
greedy_哈夫曼编码_活动安排_背包问题_python_贪心算法_
10-03
本项目通过Python编程语言实现了贪心算法，应用于哈夫曼编码、活动安排、背包问题等经典场景，展示了贪心策略在解决实际问题中的应用。 哈夫曼编码是一种高效的前缀编码方法，用于无损数据压缩。其基本思想是：将...
python 完全背包问题_Python基于贪心算法解决背包问题示例
weixin_39672194的博客
11-22 626
本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。完全背包问题...
背包问题的贪心算法，背包问题的贪心解法
07-20
算法，背包问题，贪心算法 讲述背包问题。对于学习这一部分的学习者，可以起作用。
贪心算法_背包问题
12-23
贪心算法,背包问题,里面有代码也有相对应的解释。
背包问题贪心算法python,贪心算法之Python算法题实战 -《完美的代价》
weixin_35773740的博客
03-27 788
写在前面最近也没什么事可做,就在备赛蓝桥杯(Python).蓝桥杯主要考察的是算法题目.所以我也在网上找了些资源刷题,昨天当我刷到《完美的代价》这道题目的时候,我就被卡住了.怎么想也想不通,就连解题代码也看不懂.更搞笑的是,昨天晚上我睡觉的时候,就在思考这道题目,结果不到一分钟,我就入睡了...今天起床后,我就在优快云里面找寻思路,有些博主提到,《完美的代价》需要用到贪心算法,但是我也没正经学过...
Python ---- 算法入门(1)贪心算法解决部分背包问题
止于至善
07-12 2657
4. 计算各种商品的收益率 5. 比较收益率大小排序，最优商品到最差商品 6. 计算每种商品装的量和对应量的价值 7. 输出每种商品的装入量 8. 最终收获的商品价值 9. 贪心算法解决部分背包问题的完整代码 10. 最终输出结果 我的博客，欢迎交流！我的优快云博客，欢迎交流！微信小程序专栏前端笔记专栏微信小程序实现部分高德地图功能的DEMO下载微信小程序实现MUI的部分效果的DEMO下载微信小程序实现MUI的GIT项目地址微信小程序实例列表前端笔记列表游戏列表...
python贪心算法几个经典例子_贪心算法及示例，Python
weixin_39757893的博客
11-27 284
算法是指对特定问题求解步骤 的一种描述算法的评价标准：时间复杂度与空间复杂度。时间复杂度：考虑给定的数据数目n，关于算法的执行次数。渐进上界用O()表示，最坏情况对衡量算法的好坏具有实际的意义。空间复杂度：算法占用的空间大小。一般将算法的辅助空间作为衡量标准。贪心算法【又名我全都要】，一个贪心算法总是做出当前最好的选择，也就是说，它期望通过局部最优选择从而得到全局最优的解决方案。栗子1：去市场上买...
贪心算法-背包问题（python实现）
weixin_46540009的博客
05-07 3606
贪心算法-背包问题 ⼀个⼩偷在某个商店发现有n个商品，第i个商品价值vi元，重wi千克。他希望拿⾛的价值尽量⾼，但他的背包最多只能容纳W千克的东⻄。他应该拿⾛哪些商品？ 0-1背包：对于⼀个商品，⼩偷要么把它完整拿⾛，要么留下。不能只拿⾛⼀部分，或把⼀个商品拿⾛多次。（商品为⾦条） 分数背包：对于⼀个商品，⼩偷可以拿⾛其中任意⼀部分。（商品为⾦砂） 举例： 商品1：v1=60 w1=10 商品2：v2=100 w2=20 商品3：v3=120 w3=30 背包容量：W=50 goods = [(6
背包问题 贪心算法_python--利用贪心策略实现背包问题
weixin_28775337的博客
01-27 627
贪心算法是的思想是构造局部最优，难以顾全大局.它通常表现出的特点是：1.无法保证求得的解是最优解；2.运用简单；3.算法的实现过程中，通常要用到排序：能采用贪心算法求解最优解的问题，一般具有的重要性质为：最优子结构性质与贪心选择性质最优子结构性质的含义是：问题的最优解包含其子问题的最优解代码如下：#建立商品类class goods:def __init__(self, name, weight=0...
贪心算法-分数背包问题（Python实现）
TrueDei
12-09 2852
import ioTool def beibao(s,m,b): bb = 0 # 现在的背包容量 beibaoA = [] #放入背包的东西 #循环的i的范围不能超过传过来的数量，并且背包的容量也不能超过预定的数量（例如：50，则只能小于等于50） i = 0 while i < len(s) and bb<=b: #判...
python贪心算法01背包
最新发布
05-16
### Python 贪心算法实现 0/1 背包问题 以下是基于贪心算法解决 0/1 背包问题的一个示例代码。需要注意的是，虽然贪心算法通常用于部分背包问题（即允许分割物品），但在某些特定条件下也可以尝试应用于 0/1 背包问题。然而，这种方法并不能总是得到全局最优解。 #### 示例代码 ```python def fractional_knapsack(value, weight, capacity): """Greedy algorithm to solve the knapsack problem.""" index = list(range(len(value))) # Indexes of items. # Calculate value-to-weight ratio and sort by it in descending order. ratio = [v / w for v, w in zip(value, weight)] index.sort(key=lambda i: ratio[i], reverse=True) max_value = 0 fractions = [0] * len(value) # To store fraction taken from each item. for i in index: if weight[i] <= capacity: fractions[i] = 1 # Take whole item. max_value += value[i] capacity -= weight[i] else: fractions[i] = capacity / weight[i] # Take a fraction of this item. max_value += value[i] * (capacity / weight[i]) break return max_value, fractions # Example usage values = [60, 100, 120] # Values of items. weights = [10, 20, 30] # Weights of items. capacity = 50 # Knapsack's maximum capacity. max_val, frac_items = fractional_knapsack(values, weights, capacity) print(f"Maximum Value Achievable: {max_val}") print(f"Fractions Taken: {frac_items}") ``` 此代码实现了分数背包问题的解决方案[^4]。对于严格的 0/1 背包问题，由于不允许拆分物品，因此需要采用其他方法如动态规划来获得精确解。不过，上述代码仍可用于启发式近似求解。 --- ### 关于贪心算法在 0/1 背包中的局限性 尽管贪心策略简单高效，但它并不适用于所有的 0/1 背包场景。这是因为该算法仅关注局部最优选择而忽略了整体结构的影响。例如，在严格限制每件商品要么全部放入要么不放的情况下，可能错过更优的整体组合方案[^2]。 为了克服这一缺陷，实际应用中往往结合多种技术手段或者改用更适合此类离散优化任务的方法——比如前面提到过的动态规划思路[^2]。
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