c语言01背包贪心算法

C语言01背包贪心算法是一种常见的背包问题求解方法，其基本思想是按照某种优先级顺序，依次选取物品放入背包中，直到背包不能再放下更多的物品为止。具体步骤如下：

1. 将所有物品按照单位重量的价值（价值/重量）从大到小排序。
2. 依次将排好序的物品放入背包中，直到无法再放下为止。

这种贪心算法的时间复杂度为O(nlogn)，相对于动态规划的O(n^2)更加高效。但是需要注意的是，该算法只能求解部分背包问题和完全背包问题，无法求解多重背包问题。

相关问题

01背包贪心算法c语言

01背包问题是经典的动态规划问题，它的主要思想是在有限的容量下，选择一些物品放入背包中，以使得背包中所放物品的总价值最大化。而贪心算法则是通过每次选择当前最优的解，来逐步逼近全局最优解的一种算法。

01背包问题的贪心算法可以采用按单位重量价值降序排序的贪心策略：每次选择单位重量价值最高的物品放入背包中，直到背包装满为止。这样可以保证每次选择的物品都是当前最优的，但是并不能保证一定能得到全局最优解。

下面是01背包问题的贪心算法的C语言实现代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 1000
#define MAX_C 1000

typedef struct {
    int w;  // 物品重量
    int v;  // 物品价值
    double r;  // 单位重量价值
} Item;

int cmp(const void* a, const void* b) {
    Item* ia = (Item*) a;
    Item* ib = (Item*) b;
    if (ia->r > ib->r) {
        return -1;
    } else if (ia->r < ib->r) {
        return 1;
    } else {
        return 0;
    }
}

int knapsack(Item* items, int n, int c) {
    qsort(items, n, sizeof(Item), cmp);
    int i, j;
    int total_v = 0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        if (items[i].w <= c) {
            total_v += items[i].v;
            c -= items[i].w;
        } else {
            total_v += items[i].v * c / items[i].w;
            break;
        }
    }
    return total_v;
}

int main() {
    int n, c;
    scanf("%d%d", &n, &c);
    Item items[MAX_N];
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d%d", &items[i].w, &items[i].v);
        items[i].r = (double) items[i].v / items[i].w;
    }
    printf("%d\n", knapsack(items, n, c));
    return 0;
}

c语言背包问题贪心算法

C语言中的背包问题是一个经典的优化问题，贪心算法是其中一种解决方法。背包问题可以描述为：给定一个背包的容量和一组物品，每个物品有自己的重量和价值，要求在不超过背包容量的前提下，选择一些物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大化。

贪心算法是一种基于局部最优选择的策略，它每次选择当前状态下的最优解，而不考虑全局最优解。在背包问题中，贪心算法可以按照物品的单位价值（即单位重量的价值）进行排序，然后依次选择单位价值最高的物品放入背包，直到背包容量达到上限或者所有物品都被考虑完毕。

C语言中实现背包问题的贪心算法可以按照以下步骤进行：
1. 定义一个结构体来表示物品，包括重量和价值两个属性。
2. 根据物品的单位价值进行排序，可以使用快速排序等算法。
3. 初始化一个变量来表示当前背包中物品的总重量和总价值。
4. 依次遍历排序后的物品列表，如果当前物品的重量加上背包中已有物品的总重量不超过背包容量，则将该物品放入背包，并更新背包中物品的总重量和总价值。
5. 返回背包中物品的总价值作为最优解。