贪心算法之分数背包

这篇博客介绍了分数背包问题,小偷在有限重量的背包中如何选择商品以最大化价值。采用贪心策略,按单位价值对商品降序排序,逐个尝试放入背包。源码展示了具体的实现过程,通过不断调整商品的取走比例来达到最优解。

背景

话说一个小偷在某商店发现有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千克的东西。他应该拿走哪些商品?

分数背包:对于一个商品,小偷可以拿走其中任意一部分。 唉,这年头,小偷也不好当了!

 

思想

贪心思想:因为商品是可以被拆分来拿的,所以我们可以挑那些单位价值更贵的商品先拿,遇到整个商品拿不下的情况,我们就直拿一部分即可。

源码

def fractional_backpack(goods, W):
    '''
    :param goods:商品列表
    :param W: 背包可以容纳的重量
    :return: 拿走的最大价值
    '''

    # 对商品按照单位价值进行降序排序
    goods.sort(key=lambda a: a[0] / a[1], reverse=True)
    n = [0 for i in range(len(goods))]  # 记录每个商品取走多少

    for i, (price, weight) in enumerate(goods):
        # 贪心算法:每次总是先拿价值最大的商品
        if W > weight:
            n[i] = 1  # 如果背包的容量大于商品的重量,就可以全部取走
            W -= weight  # 拿走weight千克
        else:
            n[i] = W / weight  # 拿走W千克
            W -= W
            break
    res_li = [goods[i][0] * num for i, num in enumerate(n)]
    print(n)
    print(goods)
    print(res_li)
    return sum(res_li)

 同步更新于个人博客系统:贪心算法之分数背包

 

贪心算法是一种常用的算法思想,它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,以期望最终得到全局最优解。贪心算法通常适用于求解最优化问题,其中每个子问题的最优解可以推导出全局最优解。 分数背包问题是背包问题的一种变体,与0-1背包问题不同,分数背包问题允许物品被分割成任意大小,而不仅仅是0或1。具体来说,给定一组物品,每个物品有一个重量和一个价值,以及一个背包的容量,目标是找到一种方式将物品放入背包中,使得放入的物品总价值最大。 下面是使用贪心算法解决分数背包问题的Python代码示例: ```python def fractional_knapsack(items, capacity): # 计算每个物品的单位价值 for item in items: item['value_per_weight'] = item['value'] / item['weight'] # 按照单位价值降序排序 items.sort(key=lambda x: x['value_per_weight'], reverse=True) total_value = 0 for item in items: if capacity >= item['weight']: # 如果背包容量大于等于当前物品的重量,则将整个物品放入背包 total_value += item['value'] capacity -= item['weight'] else: # 否则,将物品的一部分放入背包 fraction = capacity / item['weight'] total_value += item['value'] * fraction break return total_value ``` 使用上述代码,你可以通过传入一个物品列表和背包容量来计算分数背包问题的最大总价值。每个物品应该以字典的形式表示,包括重量和价值。
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