算法设计与分析普通背包贪心

最新推荐文章于 2021-06-09 16:46:19 发布

Jxcupupup

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分类专栏：算法文章标签：算法算法设计与分析贪心

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本文介绍了一种解决背包问题的贪心算法实现方案。通过输入物品数量、背包容量及物品的重量与价值，该算法能够计算出最优的物品选择方案，即每个物品被选中的比例，以最大化背包总价值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

输入：先输入物品的个数n，再输入背包的容量c，然后依次输入物品的重量wi，最后依次输入物品的价值vi。注意：所有值都不能随机生成！！！

输出：物品的选择向量xi，0=<xi=<1。

示例：输入：320 18 15 10 25 24 15，输出：0.0 1.0 0.5

// 完整代码在GitHub

// https://github.com/Jxcup/Course_Algorithm_Analysis-Design/blob/main/Bags_greedy.cpp

#include <iostream>
using namespace std;

void swp(double a[],int i,int j)
{
    double t;
    t = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = t;
}

void Knapsack(int n,double c,double w[],double v[],double x[],int num[])
{
    // 完整代码在GitHub

// https://github.com/Jxcup/Course_Algorithm_Analysis-Design/blob/main/Bags_greedy.cpp
}

int main()
{
    int n,i;
    int num[1000];
    double c,w[1000],v[1000],x[1000];
    cin >> n >> c;
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> w[i];
        num[i] = i;
        x[i] = 0;
    }
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> v[i];
    }
    Knapsack(n,c,w,v,x,num);
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        cout << double(x[i]) << " ";
    }
    cout << endl;
    return 0;
}