最优装载问题的贪心算法伪码

时间: 2023-11-05 22:32:33 浏览: 151

贪心算法之最优装载问题.doc

贪心算法之最优装载问题贪心算法是解决最优装载问题的有效方法。最优装载问题是指在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。该问题可以分解成多个子问题，每个子问题的最优解可以通过贪心选择来达到。贪心算法的基本思想是将问题分解成多个子问题，然后通过贪心选择来找到每个子问题的最优解。贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择来达到。贪心算法的关键是找到每个子问题的最优解，然后将所有子问题的最优解组合起来，得到整体的最优解。最优装载问题满足贪心算法的两个基本要素：贪心选择性质和最优子结构性质。贪心选择性质是指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择来达到。最优子结构性质是指问题的最优解包含其子问题的最优解。在解决最优装载问题时，可以使用贪心算法来找到最优解。需要将集装箱排序，以便选择重量最小的集装箱。然后，依次选择前 i 个集装箱，要求总重量不超过载重量 c。输出所选集装箱的编号。贪心算法的优点是可以快速地找到最优解，而不需要穷举所有可能的情况。然而，贪心算法也存在一些缺陷，例如可能得到的是近似的最优解，而不是真正的最优解。贪心算法是解决最优装载问题的有效方法。通过将问题分解成多个子问题，然后使用贪心选择来找到每个子问题的最优解，可以快速地找到最优解。但是，需要注意贪心算法的缺陷，以免得到的是近似的最优解。详细的算法步骤如下： 1. 排序集装箱，以便选择重量最小的集装箱。 2. 依次选择前 i 个集装箱，要求总重量不超过载重量 c。 3. 输出所选集装箱的编号。程序代码如下： ```c #include<iostream.h> #include<stdlib.h> void Swap(int &x,int &y) { int t; t = x; x = y; y = t; } void sort(int w[], int t[], int n) { for (int m = 0; m < n; m++) { t[m] = m; } int i, j; int lastExchangeIndex; while (i > 0) { lastExchangeIndex = 0; for (j = 0; j < i; j++) { if (w[j + 1] < w[j]) { Swap(w[j + 1], w[j]); Swap(t[j], t[j + 1]); } } i = lastExchangeIndex; } } void Loading(int x[], int w[], int c, int n, int *t) { sort(w, t, n); for (int i = 0; i < n; i++) { x[i] = 0; } for (int j = 0; j < n && w[t[j]] <= c; j++) { x[t[j]] = 1; c -= w[t[j]]; } } int main() { int n, c; cout << "请输入物品个数：" << endl; cin >> n; cout << "请输入最大容量：" << endl; cin >> c; int *t = new int[n]; int *w = new int[n]; int *x = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { cout << "请输入第" << i << "个物品重量：" << endl; cin >> w[i]; } for (int j = 0; j < n; j++) { x[j] = 0; } Loading(x, w, c, n, t); cout << "装入物品编号为：" << endl; for (int k = 0; k < n; k++) { if (x[k] == 1) { cout << t[k] + 1 << " "; } } delete[] t; delete[] w; delete[] x; return 0; } ``` 该程序使用贪心算法来解决最优装载问题。程序将集装箱排序，然后依次选择前 i 个集装箱，要求总重量不超过载重量 c。程序输出所选集装箱的编号。

当对物品质量进行排序后，将物品放入背包，直到背包装满或物品用完为止。伪代码如下： sort(items, key=lambda item: item.weight/item.value) total_weight = 0 total_value = 0 for item in items: if total_weight + item.weight <= max_weight: total_weight += item.weight total_value += item.value else: fractional_weight = max_weight - total_weight total_value += fractional_weight * item.value / item.weight break

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