联机装箱问题三种算法pythoon

联机装箱（Online Knapsack Problem）是指物品不断到来，每次只能看到当前物品的价值和重量，然后选择是否放入背包的问题。Python中有几种经典的解决策略：

1. **动态规划** (Dynamic Programming)：这是一种常见的算法，可以用于求解0-1背包问题。例如，通过创建一个二维数组 `dp[i][w]` 表示前i件物品放在容量为w的背包中能得到的最大价值。动态规划算法通常会从最小物品开始处理，逐个考虑物品加入的情况。

def online_knapsack(items, capacity):
    dp = [[0 for _ in range(capacity+1)] for _ in range(len(items)+1)]
    
    for i, item in enumerate(items):
        for w in range(capacity, -1, -1):
            if item[1] <= w:
                dp[i+1][w] = max(dp[i][w], dp[i][w-item[1]] + item[0])
            else:
                dp[i+1][w] = dp[i][w]
    
    return dp[-1][-1]

2. **贪心算法**：如使用剩余空间最大的原则，每次都选择单位重量价值最高的物品。然而，贪心算法并不保证得到全局最优解，只适用于特定场景。

3. **模拟退火算法** (Simulated Annealing) 或 **遗传算法** (Genetic Algorithm)：对于更复杂的近似优化问题，可以采用概率模型的搜索策略。虽然计算成本较高，但能找到较优解。