贪心算法python实现线性规划

贪心算法是一种求解最优化问题的算法，它通过每一步的局部最优选择来构建全局最优解。贪心算法的核心思想是在每一步选择中，都选择当前最优的解决方案，而不考虑全局的最优。贪心算法的实现可以使用Python代码来描述。

下面是一个用Python代码描述贪心算法的框架：

def greedy(E, S, w):
    T = []  # 空的部分解
    for e in sorted(E, key=w):  # 贪心地考虑元素
        TT = T + [e  # 试探性解
        if TT in S:  # 是否有效？使用它！
            T = TT
    return T

这段代码首先创建了一个空的部分解T，然后通过对元素E按照权重w进行排序，贪心地选择每一个元素e，试探性地将其加入到部分解T中形成一个新的解TT。然后判断TT是否属于集合S，如果属于，则使用TT作为新的部分解T。最终返回最优解T。

以上是贪心算法的一个框架，具体应用时需要根据具体问题进行适当的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现贪心算法](https://blog.csdn.net/CloudXli/article/details/80698979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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