分数背包问题贪心算法伪代码

以下是分数背包问题的贪心算法伪代码：

1. 初始化最大价值为0，当前容量为背包容量
2. 将物品按照单位重量的价值从大到小排序
3. 循环遍历物品列表：
   3.1 如果当前物品重量小于等于当前容量，则将该物品全部装入背包，并更新当前容量和最大价值
   3.2 否则，将该物品的一部分装入背包，使得背包恰好装满，并更新当前容量和最大价值
   3.3 如果背包已经装满，则退出循环
4. 返回最大价值

值得注意的是，分数背包问题的贪心算法并不一定能够得到最优解，但是在某些情况下，它能够得到相对较好的近似解。

相关问题

背包问题贪心算法伪代码

以下是基于贪心算法的背包问题伪代码：

1. 初始化总价值和总重量为0
2. 对于每个物品i，计算其性价比，即价值/重量
3. 按照性价比从大到小排序所有物品
4. 对于每个物品i，如果它的重量小于等于背包剩余容量，则将它装入背包中，并更新总价值和总重量
5. 如果物品i的重量大于背包剩余容量，则将它按照比例拆分，将能够装入的部分装入背包中，并更新总价值和总重量
6. 重复步骤4和5，直到所有物品都被考虑

伪代码如下：

function knapsack(weights, values, capacity):
    n = length(weights)
    ratios = [values[i] / weights[i] for i in range(n)]
    sorted_indices = sort_indices(ratios, descending=True)
    total_value = 0
    total_weight = 0
    for i in sorted_indices:
        if weights[i] <= capacity:
            total_value += values[i]
            total_weight += weights[i]
            capacity -= weights[i]
        else:
            fraction = capacity / weights[i]
            total_value += fraction * values[i]
            total_weight += fraction * weights[i]
            break
    return total_value, total_weight

分数背包问题贪心伪代码

以下是分数背包问题的贪心算法伪代码：

1. 初始化最大价值为0，当前背包容量为C
2. 对于每个物品i，计算其单位重量的价值vi/wi
3. 将所有物品按照单位重量的价值从大到小排序
4. 对于每个物品i，如果当前背包容量C大于物品i的重量wi，则将物品i完全装入背包，更新当前背包容量C和最大价值
5. 否则，将物品i的一部分装入背包，使得背包恰好装满，更新当前背包容量C和最大价值
6. 返回最大价值