使用贪婪算法实现背包问题c➕➕

时间: 2024-03-15 22:38:25 浏览: 16
以下是使用贪婪算法实现背包问题的C++代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Goods { int weight; // 物品重量 int value; // 物品价值 double ratio; // 价值重量比 }; bool cmp(Goods a, Goods b) { return a.ratio > b.ratio; // 按照价值重量比从大到小排序 } double knapsack(Goods goods[], int n, int capacity) { sort(goods, goods + n, cmp); // 按照价值重量比从大到小排序 double totalValue = 0.0; // 背包中物品的总价值 for (int i = 0; i < n; i++) { if (goods[i].weight <= capacity) { // 物品可以完全装入背包 totalValue += goods[i].value; capacity -= goods[i].weight; } else { // 物品只能部分装入背包 totalValue += goods[i].ratio * capacity; break; } } return totalValue; } int main() { int n = 5; // 物品数量 int capacity = 10; // 背包容量 Goods goods[n] = {{2, 6}, {2, 3}, {6, 5}, {5, 4}, {4, 6}}; // 物品重量和价值 for (int i = 0; i < n; i++) { goods[i].ratio = (double)goods[i].value / goods[i].weight; // 计算价值重量比 } double totalValue = knapsack(goods, n, capacity); cout << "背包中物品的总价值为:" << totalValue << endl; // 输出:背包中物品的总价值为:16.3333 return 0; } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python基于动态规划算法解决01背包问题实例

主要介绍了Python基于动态规划算法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python动态规划算法解决01背包问题的原理与具体实现技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python基于递归解决背包问题详解

主要介绍了python基于递归解决背包问题,递归是个好东西,任何具有递归性质的问题通过函数递归调用会变得很简单。一个很复杂的问题,几行代码就能搞定,需要的朋友可以参考下
recommend-type

遗传算法求解01背包问题——问题分析

01背包问题属于组合优化问题的一个例子,求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下: 给定n个物品和一个背包,物品i的重量为Wi,其价值为Vi,背包的容量为C。选择...
recommend-type

算法分析广义背包实验报告doc

算法分析广义背包实验报告,有具体的背包问题算法复杂度降低的推导过程。得分95+
recommend-type

Python基于回溯法解决01背包问题实例

主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

spring添加xml配置文件

1. 创建一个新的Spring配置文件,例如"applicationContext.xml"。 2. 在文件头部添加XML命名空间和schema定义,如下所示: ``` <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。