如果不是0-1问题的话,当然可以通过比较性价比来做,这时候可考虑用贪心算法;但如果是0-1问题的话就不能单纯“用性价比来做”了,因为有可能背包空出一大块。
举个简单的例子:一个背包的容量是10KG,
物品A重7KG,价值为14元,
物品B重6KG,价值为11元,
物品C中4KG,价值为7元,
从性价比来看,A最高,但是将A放到背包里以后,无法放进其他物品了,此时总价值为14元;显然,本问题的最佳方案为将B、C放入背包,总价值为18元。
这就是0-1背包问题为什么能用动态规划算法,而不能用贪心算法的原因

本文通过一个具体的0-1背包问题实例,阐述了为何在面对这类问题时,贪心算法无法得到最优解,而动态规划算法却可以。通过对比不同物品的性价比,解释了贪心算法可能陷入局部最优的问题,进而说明了动态规划算法如何避免此类问题,找到全局最优解。
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