贪心算法-完全背包问题

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。

# -*- coding: utf-8 -*-
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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