贪心算法解决背包问题

背包问题：

与0-1背包问题类似，所不同的是在选择物品i装入背包中时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包中，1<=i<=n。

此问题的形式化描述是，给定C>0,Wi>0,Vi>0,1<=i<=n,要求找出一个n元向量（x1,x2,....xn），0<=xi<=1,1<=i<=n,使得sum(Wixi)<=C,而sum(ViXi)达到最大。

问题分析：

虽然背包问题与0-1背包问题极为相似，但背包问题可以用贪心算法求解，而0-1背包问题却不能用贪心算法求解。

求解基本步骤：

首先计算每种物品单位重量的价值vi/wi，然后依据贪心选择策略，将尽可能多的单位重量价值最高的物品装入背包。若将这种物品全部装入背包后，背包内的物品总重量未超过C，则选择单位重量价值次高的物品尽可能多的装入背包。依次策略一直地执行下去，直到背包装满为止。具体算法描述如下：

public static float knapsack(float c,float[]w,float[]v,float[]x)
{<