背包问题贪心策略C++
时间: 2023-09-15 20:23:05 浏览: 54
背包问题是一种经典的动态规划问题,但是也可以使用贪心算法来解决。背包问题的贪心策略是每次选择单位重量价值最大的物品放入背包。
以下是使用贪心算法解决背包问题的 C++ 代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct Item {
int value;
int weight;
};
bool cmp(Item a, Item b) {
double r1 = (double)a.value / a.weight;
double r2 = (double)b.value / b.weight;
return r1 > r2;
}
double fractionalKnapsack(int W, Item arr[], int n) {
sort(arr, arr + n, cmp);
int curWeight = 0;
double finalValue = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (curWeight + arr[i].weight <= W) {
curWeight += arr[i].weight;
finalValue += arr[i].value;
} else {
int remain = W - curWeight;
finalValue += arr[i].value * ((double) remain / arr[i].weight);
break;
}
}
return finalValue;
}
int main() {
int W = 50;
Item arr[] = {{60, 10}, {100, 20}, {120, 30}};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
cout << "Maximum value we can obtain = " << fractionalKnapsack(W, arr, n);
return 0;
}
```
其中,`Item` 结构体表示一个物品,包含其价值和重量。`cmp` 函数用于按照单位重量价值从大到小排序。`fractionalKnapsack` 函数接受背包容量 `W`、物品数组 `arr` 和物品数量 `n`,返回贪心算法得到的最大价值。
以上代码的输出结果为:
```
Maximum value we can obtain = 240
```
表示贪心算法得到的最大价值为 240。