实现最优装载的贪心算法c++

贪心算法是一种通过每一步局部最优选择来逐步构造全局最优解的问题求解策略。在实现最优装载的场景中，比如货物分配到运输车辆上，我们通常假设每个物品有一个重量（容量需求）和一个价值（优先级），目标是在不超过车辆总承载能力的前提下，最大化累计价值。

一种常见的贪心策略是“小件先装”（也称为“价值密度最大”）。具体步骤如下：

1. **初始化**：创建一个空的装载列表和一个车辆的剩余容量。
2. **循环**：遍历所有待装载的物品，对每个物品，计算其单位体积的价值（价值/重量），将价值密度最大的物品添加到装载列表，直到车辆无法再承载更多。
3. **检查**：如果还有未装载的物品，回到第一步继续尝试；如果没有，装载列表中的物品就是当前最优装载组合。

以下是简单的 C++ 示例代码实现：

#include <vector>
#include <algorithm>

struct Item {
    int weight;
    int value;
};

bool compare(Item a, Item b) {
    return (double)a.value / a.weight > (double)b.value / b.weight; // 按价值密度排序
}

void greedyLoad(std::vector<Item>& items, int vehicleCapacity, std::vector<Item>& loadedItems) {
    std::sort(items.begin(), items.end(), compare); // 将物品按价值密度降序排列

    for (const auto& item : items) {
        if (vehicleCapacity >= item.weight) { // 如果能装下
            vehicleCapacity -= item.weight;
            loadedItems.push_back(item);
        } else {
            break; // 达到车辆容量上限，停止装载
        }
    }
}

// 使用示例
int main() {
    std::vector<Item> items = {/* ... */}; // 初始化物品列表
    int vehicleCapacity = /* ... */; // 车辆承载量
    std::vector<Item> loadedItems;
    
    greedyLoad(items, vehicleCapacity, loadedItems);

    // 输出装载信息
    // ...

    return 0;
}