设计一个算法求解简单装载问题，设有一批集装箱要装上一艘载重量为\r\nw 的轮船，其中编号为 i（0≤i≤n-1）的集装箱的重量为 wi。现要从 n 个集装箱\r\n中选出若干装上轮船，使它们的重量之和正好为

### 回答1：
简单装载问题可以使用贪心算法来解决。具体步骤如下：

1. 将集装箱按照重量从大到小排序。

2. 依次将重量最大的集装箱装入轮船，直到轮船的载重量为0或者所有集装箱都已经装入。

3. 如果轮船的载重量为0，说明已经找到了一组解，输出这些集装箱的编号；否则，说明无解。

这个算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为集装箱的数量。

### 回答2：
简单装载问题是指将一批集装箱装上一艘载重量为W的轮船中，使得选择的若干集装箱的总重量最接近船的载重量W。

为了解决这个问题，我们可以使用动态规划算法。首先，我们定义一个二维数组f[i][j]表示前i个集装箱中选出若干个装上一个载重量为j的船时，能选择的集装箱的总重量的最大值。其中0≤i≤n，0≤j≤w。对于任意的i和j，f[i][j]可以表示以下两种情况：
1.不选第i个集装箱，则f[i][j]=f[i-1][j]；
2.选择第i个集装箱，则f[i][j]=f[i-1][j-wi] + wi；
最终，所求的最大总重量即为f[n][W]。

动态规划算法核心代码如下：

int f[MAX_N][MAX_W];
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<=W;j++){
f[i][j]=0;
}
}
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=wi;j<=W;j++){
f[i][j]=max(f[i-1][j], f[i-1][j-wi] + wi);
}
}
int ans=f[n][W];

其中，MAX_N和MAX_W分别表示集装箱的最大数量和重量的最大值，wi表示当前集装箱的重量。

这样，我们就通过动态规划算法解决了简单装载问题，时间复杂度为O(nW)。

### 回答3：
简单装载问题是一种NP问题，暴力求解时间复杂度较高。设计一种高效的算法可以大大缩短求解时间。

我们可以使用动态规划算法来解决这个问题。设dp[i][j]表示在前i个货物中选出若干个使得总和不超过j的最大值，转移方程为dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+w[i])，其中w[i]为第i个货物的重量。遍历所有的i和j，得到dp[n][w]即为所求。

具体实现时可以使用一维数组来优化空间复杂度，dp[j]表示在前i个货物中选出若干个使得总和不超过j的最大值，转移方程为dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]]+w[i])，其中w[i]为第i个货物的重量。遍历所有的i和j，得到dp[w]即为所求。

这种算法的时间复杂度为O(nw)，空间复杂度为O(w)。在实际应用中，可以使用贪心算法来对货物进行排序，优先选择重量较轻的货物，以便在达到载重极限时可以装载更多的货物。