背包问题用类封装快速排序代码C++

背包问题通常涉及选择物品来最大化背包能够容纳的价值，而不超过其容量限制。在C++中，可以使用动态规划结合类封装的方式来解决这个问题。下面是一个简单的模拟背包问题的类封装和快速排序示例，这个例子假设我们有一个包含物品（每个物品有自己的价值和重量）的数据结构，并且我们需要找到一种组合，使得物品总重量不超过背包容量的同时，总价值最大。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

class Item {
public:
    int value;
    int weight;

    // 构造函数
    Item(int v, int w) : value(v), weight(w) {}
};

class KnapsackProblem {
private:
    std::vector<Item> items;
    int capacity;

public:
    KnapsackProblem(std::vector<Item>& items, int c) : items(items), capacity(c) {}

    int max_value(int index) {
        if (index == items.size() || capacity <= 0)
            return 0;

        // 快速排序辅助方法，这里简化处理
        std::sort(items.begin() + index, items.end(), [](const Item& a, const Item& b) { return a.weight < b.weight; });

        // 分治法策略
        int best_with = max_value(index + 1); // 不选当前物品
        int best_with_item = max_value(index + 1) + items[index].value; // 选当前物品

        return std::max(best_with, best_with_item);
    }

    int knapsack() {
        return max_value(0);
    }
};

int main() {
    std::vector<Item> items = { {60, 10}, {100, 20}, {120, 30} }; // 示例物品列表
    int capacity = 50; // 背包容量
    KnapsackProblem kp(items, capacity);
    int maxValue = kp.knapsack();
    std::cout << "Max value with " << capacity << " units: " << maxValue << std::endl;
    return 0;
}