贪婪算法解决背包问题

使用贪婪算法优化背包问题
最新推荐文章于 2025-09-17 17:02:48 发布
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#算法

本文探讨了如何利用贪婪算法解决背包问题。在给定N件物品和一个容量为V的背包情况下，每件物品有特定的重量w[i]和价值v[i]，目标是找到最优策略，使得装入背包的物品总重量不超过背包容量，同时最大化总价值。

题目：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大


现在假设我们有七个物品，它们的重量为 35,30,60,50,40,10,25，价值分别为 
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贪心算法解决背包问题
cumt_wangxiang的博客
06-14 1461
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 此问题的形式化描述是，给定C>0,Wi>0,Vi>0,1 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
Matlab中贪婪算法求解背包问题.doc
06-02
总结来说，这个MATLAB程序通过贪心算法解决了0-1背包问题，优先选择单位价值高的物品，以最大化背包的总价值。需要注意的是，贪心算法并不总是能得出全局最优解，但对于特定类型的背包问题（如本例中物品单位价值...
用贪心算法解决背包问题
2301_76572283的博客
05-22 4230
设有背包问题时实例n=7，m=15，（w0，w1，...，w6）=（2，3，5，7，1，4，1），物品装入背包的收益为：（p0，p1，...，p6）=（10，5，15，7，6，18，13）。先选入1号物品，再选入2号物品，但由于背包的容量剩余20-15=5，因此2号物品装入1/2，0号物品不装入，这样得到的解为（x0，x1，x2）=（0，1，1/2），它的总收益为31.5，总收益最大。贪心算法只是一种算法，它是基于贪心策略来编写的算法，贪心算法可以看作是贪心策略的具象化，算法是具体的，策略是模糊的。
贪心算法应用：分数背包问题详解
最新发布
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09-17 1346
贪心算法应用：分数背包问题详解
用贪心算法求解背包问题
雨帆的专栏
05-22 7862
 1   背包问题的描述：    已知有n种物品和一个可容纳M重量的背包，每种物品i的重量为 。假定将物品i的一部分 放入背包就会得到 的效益，这里， , 。显然，由于背包容量是M，因此，要求所有选中要装入背包的物品总重量不得超过M.。如果这n件物品的总重量不超过M，则把所有物品装入背包自然获得最大效益。现需解决的问题是，这些物品重量的和大于M，该如何装包。2 用贪心策略求解背包问题
贪婪算法之找零钱
菜鸟腾飞
09-10 1818
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 过程 建立数学模型来描述问题； 把求解的问题分成若干个子问题； 对每一子问题求解，得到
Matlab中贪婪算法求解背包问题的研究与应用.pdf
07-10
在MATLAB中应用贪婪算法求解背包问题，我们首先要了解贪婪算法的基础概念、工作原理、特性以及如何具体实现。以下是相关知识点的详细介绍。 首先，贪婪算法是一种用于求解数值最优化问题的算法。这种算法的特点是...
Matlab中贪婪算法求解背包问题的研究与应用 (2012年)
05-14
本文将对贪婪算法的定义、特点、解决问题的步骤进行分析，并通过Matlab编程语言实现贪婪算法在解决背包问题中的具体应用。 首先，贪婪算法具有以下几个重要特性： 1. 每一步都采用局部最优解，即在每一步决策中，...
背包问题之贪婪算法求解C语言源代码.rar_背包问题_贪婪_贪婪算法
09-24
总结起来，这个压缩包包含的是用C语言实现的贪婪算法解决背包问题的源代码，提供了两种不同的实现方法，其中beibao1函数可能是对基本贪婪算法的一种改进。通过对这些代码的分析，我们可以深入理解贪婪算法在背包问题...
C++实现贪婪算法解决背包问题
04-22
在解决背包问题时，贪婪算法的应用非常典型。 背包问题是一个经典的优化问题，它涉及到在一个有限的容量的背包中放入物品，以使背包中的总价值最大化。每种物品都有自己的重量和价值，目标是在不超过背包最大承载...
贪心法求解背包问题
06-30
背包问题的贪心算法实现，简答易懂 if(m>=weight[i]) { value=value+profit[i]; m-=weight[i]; s[i]=1; } else if(m!=0) { value=value+profit[i]*(1.0*m/weight[i]); s[i]=1.0*m/weight[i]; m=0; } else break;
贪婪法解决01背包问题
01-06
贪婪法解决01背包问题贪婪法解决01背包问题贪婪法解决01背包问题贪婪法解决01背包问题
贪心算法解背包问题
08-18
利用贪心算法，计算出一个背包里面最多能装下多少东西，
贪婪法解决连续背包问题
12-10
功能：用贪婪法解决连续背包问题 文件中的函数名称和简单功能描述： Cbeibao2::input()：输入关于背包问题的数据信息（背包总重量total_weight，物品件数number， 及每个物品的重量和价值），并为成员指针weight，value开辟动态空间 Cbeibao2::output()：用贪婪法对连续背包问题求解，并输出最优方案 Cbeibao2::sort(int *)：按价值重量比由大到小排序 文件中用到的他处定义的全局变量及其出处：无 与其他文件的依赖关系：无
背包问题(贪婪法)
ywq5914251的专栏
12-22 1019
#include "iostream" #include "stdlib.h" using namespace std; /*物品的结构体*/ typedef struct {  float p; //n个物体的价值  float w; //n个物体的重量  float v; //n个物体的价值重量比 }OBJECT; /*贪婪法求背包问题*/ float knapsac
贪婪法之背包问题
lycos的六度空间
09-23 923
 其实背包问题比起0/1背包还是简单很多的 typedef struct{    float p;    //价值     float w;    //重量     float v;   //价值重量比 }OBJECT;float knapsack_greedy(float M,OBJECT instance[],float x[],int n){ 
背包算法（贪婪算法）
luyuncsd123的专栏
10-28 2320
一、问题描述：有n 个物品，它们有各自的重量和价值，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？ 二、总体思路：根据动态规划解题步骤（问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成）找出01背包问题的最优解以及解组成，然后编写代码实现； 三、动态规划的原理及过程： 　　eg：number＝4，capacity＝8 i 1 2 3
（简单）用贪心算法处理背包问题
qq_61062215的博客
03-30 533
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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？：给定 n 种物品和一个承重为W的背包，物品i的重量是Wi，其价值为Vi。3. 熟悉Java等语言的集成开发环境。【核心函数实现代码及时间复杂度分析】1. 掌握贪心算法的基本原理。2. 加深对贪心算法的理解。【贪心算法原型及功能说明】【程序运算结果截图】
C++贪婪算法解决背包问题的实践与教程
标题中提到的知识点是“C++实现贪婪算法解决背包问题”。背包问题是一种组合优化的问题，它可以在给定一组物品，每个物品都有自己的重量和价值，以及一个背包，背包有最大承重限制的条件下，选择一些物品放入背包中...
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