语句goods.sort(key=lambda obj: obj.value / obj.weight, reverse=True) for i in goods: if sum_weight + i.weight <= W : sum_weight = sum_weight + i.weight ppp = ppp + i.value danjia = danjia + i.value / i.weight result.append(i.weight) return result, sum_weight, ppp, danjia分别是什么意思

这段代码是贪心算法的核心部分。其中`goods.sort(key=lambda obj: obj.value / obj.weight, reverse=True)`是按照单位重量价值从大到小对物品列表进行排序。`for i in goods:`是对物品列表进行遍历，然后`if sum_weight + i.weight <= W :`表示如果当前物品可以放入背包，则将其放入背包，同时更新背包的总重量`sum_weight`、总价值`ppp`和平均价值`danjia`，并将物品的重量`i.weight`加入选中物品的重量列表`result`中。最后，函数返回选中物品的重量列表、总重量、总价值和平均价值，这些信息可以用于衡量该贪心算法的效果。

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class Greedy(object): def greedy(self, goods, W): # goods是物品的集合，W是背包的空闲重量 result = [] sum_weight = 0 ppp = 0 danjia= 0 goods.sort(key=lambda obj: obj.value / obj.weight, reverse=True) for i in goods: if sum_weight + i.weight <= W : sum_weight = sum_weight + i.weight ppp = ppp + i.value danjia = danjia + i.value / i.weight result.append(i.weight) return result, sum_weight, ppp, danjia

这是一个实现背包问题贪心算法的类，其中`greedy`方法接受两个参数，`goods`表示物品的集合，`W`表示背包的剩余空闲重量。函数返回值包含四个部分，`result`表示被选中的物品的重量列表，`sum_weight`表示被选中的物品的总重量，`ppp`表示被选中的物品的总价值，`danjia`表示被选中的物品的平均价值。

在方法中，首先对物品按照单位重量价值从大到小排序，然后依次将物品放入背包中，直到背包装满为止。在放入物品的过程中，记录被选中的物品的重量列表、总重量、总价值和平均价值，并返回这些信息。