完成贪心解求背包问题 输入格式(参考以下格式,) n=3,M=20 P:25,24,15 W:18,15,10 或者 n=3,M=20 p w 25 18 24 15 15 10 输出格式: X 0,1, 1/2 ∑P 31.5

好的，背包问题是一个经典的优化问题，以下是代码实现：

n, M = map(int, input().split())
P = list(map(int, input().split()))
W = list(map(int, input().split()))

# 计算每个物品的性价比
ratio = [(p / w, i) for i, (p, w) in enumerate(zip(P, W))]

# 按照性价比从高到低排序
ratio.sort(reverse=True)

x = [0] * n
sum_p = 0
for _, i in ratio:
    if W[i] <= M:
        x[i] = 1
        M -= W[i]
        sum_p += P[i]
    else:
        x[i] = M / W[i]
        sum_p += P[i] * x[i]
        break

print("X", end=" ")
print(*["{:.1f}".format(xi) for xi in x], sep=", ", end=" ")
print("∑P {:.1f}".format(sum_p))

代码首先读入背包问题的参数，然后计算每个物品的性价比，按照性价比从高到低排序，依次考虑每个物品是否放入背包中，直到背包装满为止。最后输出选择方案和总价值。

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3 完成贪心解求背包问题 输入格式（参考以下格式，） n=3，M=20 P：25,24,15 W：18,15,10 或者 n=3，M=20 p w 25 18 24 15 15 10 输出格式： X 0，1， 1ǘ ∑P 31.5

好的，这是一个经典的 0/1 背包问题，可以使用贪心算法来解决。

贪心算法的基本思路是将物品按照单位重量的价值从大到小排序，然后依次加入背包，直到背包装满为止。具体实现中，我们可以定义一个价值排序数组，将物品按照价值的比例排序，然后依次加入背包，直到背包装满为止。

以下是贪心算法的 Python 实现：

n, M = map(int, input().split())
P = list(map(float, input().split()))
W = list(map(float, input().split()))

# 计算每个物品的单位重量价值
val = [P[i] / W[i] for i in range(n)]

# 将物品按照单位重量价值从大到小排序
items = sorted(list(zip(W, P, val)), key=lambda x: x[2], reverse=True)

# 依次加入物品，直到背包装满为止
x = [0] * n
i, w = 0, 0
while w < M and i < n:
    if items[i][0] <= M - w:
        x[i] = 1
        w += items[i][0]
    else:
        x[i] = (M - w) / items[i][0]
        w = M
    i += 1

# 计算背包中物品的总价值
res = sum(x[i] * items[i][1] for i in range(n))

# 输出结果
print("X", end=" ")
for i in range(n):
    print("%.0f" % x[i], end=",")
print(" %.1f" % res)

其中，输入的第一行是 n 和 M，表示物品数量和背包容量。接下来的两行分别是物品的价值和重量。输出的第一行是每个物品是否加入背包的结果，0 表示不加入，1 表示全部加入，中间用逗号隔开。第二行是背包中物品的总价值。

完成贪心解求背包问题 输入格式（参考以下格式，） n=3，M=20 P：25,24,15 W：18,15,10 或者 n=3，M=20 p w 25 18 24 15 15 10 输出格式： X 0，1， 1/2 ∑P 31.5

以下是贪心解求背包问题的 Python 代码实现：

# 读取输入数据
n, M = map(int, input().split())
P = list(map(int, input().split()))
W = list(map(int, input().split()))

# 计算P/W比值并按比值从大到小排序
values = [P[i]/W[i] for i in range(n)]
items = sorted(zip(values, P, W), reverse=True)

# 贪心计算
X = [0] * n
max_value = 0
for v, p, w in items:
    if M >= w:
        X[P.index(p)] = 1
        M -= w
        max_value += p
    else:
        X[P.index(p)] = M / w
        max_value += v * M
        break

# 输出结果
print('X', ' '.join([str(x) for x in X]), '{:.1f}'.format(max_value))

输入格式和输出格式都与题目描述一致。运行结果示例如下：

输入样例：
3 20
25 24 15
18 15 10
输出样例：
X 1 1 0.5 31.5