给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包的容量为M,应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大。 贪心算法如下: float greedy_knapsack(float M,float w[],float p[],float x[]) { //x[]背包问题最优解, w[ ]物品重量,P[]物品价值 int n=w.length; float pp=0; float mm=M; //pp计算当前总价值,mm背包剩余载重 for( int i=1;i<=n; i++ ) { float ww[i]=____; //计算物品单位价值ww[ ] x[i]=0; } //初始化 Mergesort(w[], n); //按单位价值ww[]将物品降序, 便于贪心选择 for(int i=1; i<=n; i++ ) {//贪心选择,总是选择价值最大放入背包 if(w[i]<=mm) {//当前物品小于背包剩余载重 x[i]=1; mm=____; pp=____; } else { x[i]=mm/w[i]; pp=____; break; } //i部分放入背包 } return pp; }
时间: 2024-03-24 08:36:14 浏览: 10
这段代码实现的是贪心算法的背包问题,其中w[]表示物品的重量,p[]表示物品的价值,M表示背包的容量。x[]是背包问题的最优解,表示每个物品被选择的比例。
具体的贪心算法实现如下:
1.计算每个物品的单位价值ww[],即ww[i]=p[i]/w[i]
2.按照单位价值从大到小排序,便于贪心选择。
3.从大到小依次选择物品放入背包中,直到背包没有容量为止。
4.如果当前物品不能完全放入背包,只放入一个部分。
5.最后返回背包中物品的总价值。
下面是完整的代码实现:
```c
float greedy_knapsack(float M, float w[], float p[], float x[]) {
int n = sizeof(w) / sizeof(float);
float pp = 0;
float mm = M;
float ww[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
ww[i] = p[i] / w[i];
x[i] = 0;
}
//按单位价值降序排序
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (ww[i] < ww[j]) {
float tmp = ww[i];
ww[i] = ww[j];
ww[j] = tmp;
tmp = w[i];
w[i] = w[j];
w[j] = tmp;
tmp = p[i];
p[i] = p[j];
p[j] = tmp;
}
}
}
//贪心选择
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (w[i] <= mm) {
x[i] = 1;
mm -= w[i];
pp += p[i];
} else {
x[i] = mm / w[i];
pp += x[i] * p[i];
break;
}
}
return pp;
}
```