背包问题python贪婪算法

背包问题的贪婪算法可以通过以下步骤来实现：

1. 创建一个包含商品信息的列表，每个商品由其价值和重量组成。例如，商品1的价值是60，重量是10，商品2的价值是100，重量是20，以此类推。

2. 对商品列表进行排序，按照价值与重量的比例进行降序排序。这样做是为了让贪婪算法优先选择价值重量比最高的商品。

3. 初始化背包的总价值为0，创建一个长度与商品列表相同的列表m，用于记录每个商品被放入背包的情况。

4. 遍历商品列表，对于每个商品，判断背包的剩余容量是否能够容纳该商品的重量。如果可以容纳，将该商品完整放入背包，并更新背包的总价值和剩余容量。如果不能容纳，将商品的部分放入背包，更新背包的总价值和剩余容量。

5. 返回背包的总价值和列表m，列表m记录了每个商品被放入背包的情况，1表示完整放入，小于1表示部分放入。

下面是一个使用贪婪算法解决背包问题的Python代码示例：

def fractional_backpack(goods, w):
    goods.sort(key=lambda x: x = 1
            total_v += prize
            w -= weight
        else:
            m[i = w / weight
            total_v += m[i * prize
            w = 0
            break

    return total_v, m

你可以将商品列表和背包的容量作为参数传入`fractional_backpack`函数，函数会返回背包的总价值和每个商品的放入情况。