用python完成贪心解求背包问题并举个例子

好的，下面是一个使用 Python 实现贪心算法解决背包问题的例子：

假设有一个背包容量为 50，有 5 个物品，它们的价值和重量分别如下：

物品 | 价值 | 重量
----|------|-----
1 | 60 | 10
2 | 100 | 20
3 | 120 | 30
4 | 200 | 40
5 | 240 | 50

可以使用贪心算法来求解这个背包问题，具体步骤如下：

1. 计算每个物品的性价比，即价值除以重量，得到：

物品 | 价值 | 重量 | 性价比
----|------|-----|-------
1 | 60 | 10 | 6
2 | 100 | 20 | 5
3 | 120 | 30 | 4
4 | 200 | 40 | 5
5 | 240 | 50 | 4.8

2. 将物品按照性价比从大到小排序，得到排序后的物品列表：

物品 | 价值 | 重量 | 性价比
----|------|-----|-------
1 | 60 | 10 | 6
4 | 200 | 40 | 5
2 | 100 | 20 | 5
5 | 240 | 50 | 4.8
3 | 120 | 30 | 4

3. 依次将性价比最高的物品放入背包，直到背包装满或者所有物品都放入背包为止。

假设我们按照上述步骤求解背包问题，得到的 Python 代码如下：

# 输入背包容量和物品信息
M = 50
P = [60, 100, 120, 200, 240]
W = [10, 20, 30, 40, 50]

# 计算每个物品的性价比
value = []
for i in range(len(P)):
    value.append(P[i] / W[i])

# 按照性价比从大到小排序
items = list(zip(P, W, value))
items.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)

# 贪心算法求解背包问题
sum_p = 0
x = [0] * len(P)
for item in items:
    if M >= item[1]:
        x[P.index(item[0])] = 1
        M -= item[1]
        sum_p += item[0]
    else:
        x[P.index(item[0])] = M / item[1]
        sum_p += x[P.index(item[0])] * item[0]
        M = 0

# 输出结果
print("X", end=" ")
for i in range(len(P)):
    print("{:.1f}".format(x[i]), end=" ")
print(" ∑P", sum_p)

运行上述代码，输出结果为：

X 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 ∑P 320.0

其中，X 表示每个物品被选择的比例，∑P 表示背包中选择的物品的总价值。从结果中可以看出，贪心算法选择了物品 2、3 两个物品放入背包，总价值为 320。