Python实现贪心算法求解背包问题

最新推荐文章于 2025-04-17 09:26:24 发布

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文章标签： python 贪心算法开发语言

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本文介绍了如何使用Python实现贪心算法解决背包问题。通过按照物品单位价值从大到小排序并依次装入背包，直到背包满载，实现简单高效的求解过程。虽然不保证最优解，但在大数据情况下能提供良好解决方案。

Python实现贪心算法求解背包问题

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。

本文将介绍如何使用Python实现贪心算法求解背包问题，以下是完整的源代码：

def knapsack_greedy(capacity, items):
    items = sorted(items, key=lambda x: x

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贪心算法在背包问题上的运用（Python）

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

12-19

1644

传统算法精度高，能找到确定的值。贪心算法运算过程非常快，但是从两种不同贪心策略的计算结果不同这个事实即可认为贪心算法的解精度可能并不高，甚至会与真实值偏离较大，所以一般并不适用于作为某个求解问题的最终算法。

贪心算法-背包问题（python实现）

weixin_46540009的博客

05-07

3672

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

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“装箱”问题的贪婪法解决算法

caozuiba

07-18

432

/**//*标题：<<系统设计师>>应试编程实例-[递推算法程序设计]作者：成晓旭时间：2002年09月14日(18:20:00-20:18:00)实现“装箱”问题的贪婪算法实现函数时间：2002年09月14日(22:00:00-23:18:00)实现“装箱”问题的贪婪算法实现函数时间：2002年09月14日(18:20:38-22:18:00)实现“人民币找零”问题...

【贪心算法的背包问题】python

ssouthmelon的博客

11-30

3562

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]

利用贪心算法求解背包问题【python实现】

新人缘缘的博客

08-15

2421

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

Python：贪心算法_背包问题

Morven

10-09

2829

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]，

Python基于贪心算法解决背包问题示例

09-21

贪心算法的适用范围有限，并非所有的优化问题都可以用贪心算法求解。关键在于贪心策略的选择，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。 #### 二、贪心算法...

Python 算法入门教程：贪心算法之背包问题

最新发布

win19970108018的博客

04-17

700

背包问题，主要讲解了什么是背包问题，如何利用贪心算法解决背包问题，给出了背包问题的实现伪代码并进行分析，并用 java 语言进行了伪代码实现，帮助大家通过背包问题更好的理解贪心算法思想的应用。假设我们一共有 n 种物品，每种物品 i 的价值为 vi，重量为 wi，我们有一个背包，背包的容量为 c（最多可以放的物品重量不能超过 c），我们需要选择物品放入背包中，使得背包中选择的物品中总价值最大，在这里每个物品可以只选择部分。这便是我们常说的背包问题。

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

830

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...

【算法】贪心算法 背包问题 python

还有很长很长的路

05-03

6821

博主自己手撸代码，若有错误，感谢指出 0 贪心算法 贪心算法是一个只关注眼前利益的算法，看起来比较短视，没有长远眼光，但在某些时候会取得比较好的收益。 1 直接上代码因为python中list自带排序算法，因此博主并没有写排序算法，看起来比较短 m = eval(input('可承载的最大重量：')) h = eval(input('宝物重量：')) v = eval(in...

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

贪心算法解决0-1背包问题

01-04

简单的基于价值/质量比策略的贪心算法，解决0-1背包问题。

Python ---- 算法入门(1)贪心算法解决部分背包问题

止于至善

07-12

2699

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...

数据结构(python) —— 【30: 贪心算法之背包问题】

土豆同学的博客

10-24

2407

贪心算法之背包问题 上一博客我简单地介绍了用贪心算法来解决换钱问题，这一博客我简单地介绍一下背包问题。 1. 问题 2. 举例 3. 代码 1.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viv_ivi元，重wiw_iwi千克。他希望拿走的价值尽量高，但他的背包最多只能容纳WWW千克的东西。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。 (比如商品为金条) 分数背包: 对于一个商品，小偷可以拿走其中任意一部分。(比

贪婪背包算法的Python实现

BugHunterX的博客

09-10

245

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。在上述示例中，我们有一个包含7个物品的列表，每个物品由其重量和价值表示。运行算法后，我们得到了一组选中的物品，它们的总重量不超过背包容量，并且具有最大的总价值。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。算法的核心部分是对物品列表进行排序，按照物品单位价值（价值除以重量）的降序排列。

python解决背包问题_python实现贪婪算法解决01背包问题

weixin_39762666的博客

12-04

610

一、背包问题01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。01背包的约束条件是给定几种物品，每种物品有且只有一个，并且有权值和体积两个属性。在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。如果选择将其放入背包中，由于不...

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

645

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...

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

661

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...

Python 贪心算法背包问题

m0_73992567的博客

04-20

894

python 贪心算法求解背包问题

背包问题贪心算法

03-25

### 背包问题中的贪心算法 #### 部分背包问题的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]。