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。
完全背包问题:给定n个物品和一个容量为C的背包,物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包的物品,使得装入背包的物品的总价值最大,与0-1背包(要么选取某个物品,要么不能选取,不能只选取一个物品的一部分)的区别是,在完全背包问题中,可以将物品的一部分装入背包,但不能重复装入。
设计算法的思路很简单,计算物品的单位价值,然后尽可能多的将单位重量价值高的物品放入背包中。
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Created on Thu Mar 28 16:56:15 2019
@author: DELL
"""
# 完全背包问题,贪心算法
import time
__author__ = 'xxx'
'''商品类'''
class goods:
def __init__(self, goods_id, weight=0, value=0):
self.id = goods_id
self.weight = weight
self.value = value
# 不适用于0-1背包
def knapsack(capacity=0, goods_set=[]):#capacity:容量
# 按单位价值量排序
goods_set.sort(key=lambda obj: obj.val