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python实现贪婪算法解决01背包问题

一、背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2至Wn,与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。...如果不选择将其放入背包中,则不需要处理。如果选择将其放入背包中,由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间,需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。...现在再次回到背包问题上,要使得背包中可以获得最大总价值的物品,参照铁球的例子我们可以知道选择单位重量下价值最高的物品放入为最优选择。...因此通过贪心算法求解01背包的问题可能得不到问题的最优解,得到的是近似最优解的解。   创建一个物品对象,分别存在价值、重量以及单位重量价值三种属性。   ..."price") class Genetic(): def __init__(self): pass if __name__ == "__main__": # 贪婪算法求解

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    动态规划算法解01背包问题(思路及算法实现)

    说明:算法源自教材。...本文相当于对教材做的一个笔记(动态规划与贪心算法解01背包必须先对背包按照单位重量的价格从大到小排序,否则拆分的子问题就不具备最优子结构的性质) 动态规划算法: 动态规划就是一个填表的过程。...其次,当背包容量很大时,算法需要的计算时间较多,当c>2^n,算法需要n*2^n这么多的计算时间....优化思路: 仔细观察,发现该二维表的值,是关于物品背包当前背包容量的阶梯状函数,并且它是一个阶梯状,单调不减函数,所以我们可以通过构造跳跃点集的方式来优化算法。...其相关说明如下: 程序运行的数据流图如下: 最后放一下优化后的算法的代码实现: #include using namespace std; template<class Type

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    Python算法揭秘:背包问题的巧妙解法与实现技巧!

    Python算法揭秘:背包问题的巧妙解法与实现技巧! 背包问题 背包问题是在给定的一组物品中选择物品放入背包,使得物品的总价值最大化,同时限制背包的容量。...「0-1背包问题的实现步骤:」 创建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中,背包容量为j时的最大价值。...「无界背包问题的实现步骤:」 创建一个一维数组dp,其中dp[i]表示背包容量为i时的最大价值。 初始化dp数组的所有元素为0。...、应用场景,以及0-1背包问题和无界背包问题的原理和实现步骤。...我们用Python编写了0-1背包问题的示例算法。如果你有任何问题,请随时留言。

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    本文实例讲述了PHP实现的贪婪算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 背景介绍:贪婪算法与数据结构知识库算法可以说是离我们生活最近的一种算法,人总是贪婪的嘛,所以这种算法的设计是很符合人性的。...算法缺陷:正如做人不能太贪婪一样,贪婪算法本身有着致命的缺陷,这使得其应用背景收到了很多限制。因为算法是取的局部最优解,没有考虑以后的问题。...这体现在算法上就是在一些情况下(具体下面会提到),贪婪算法是可以得到最优解的,这对于算法设计来说当然是好事。...boxNum]['v'] = $arr[$i]; $box[$boxNum][/【参考文章的时候,并不建议直接复制,应该尽量地读懂】/'k'][] = $i; $boxNum++; } } /【本文中一些PHP...版本可能是以前的,如果不是一定要,建议PHP尽量使用7.2以上的版本】/ return $box; }

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