贪心算法求解最优装载问题的时间复杂度空间复杂度

贪心算法求解最优装载问题的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。在该问题中，贪心算法按照物品的单位重量价值进行排序，并依次选择贪心的取走，直到背包装满或者没有物品可取为止。由于排序需要O(nlogn)的时间复杂度，取物时只需要O(1)的空间复杂度，因此时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。

相关问题

java实现贪心算法求解最优装载问题

最优装载问题是指在给定的一些物品中选择尽可能多的物品放入给定容量的背包中，使得背包的重量最大化。而贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择，从而希望得到全局最优解的算法。

以下是Java代码实现最优装载问题的贪心算法：

import java.util.Arrays;

public class LoadingProblem {
    /**
     * @param w 物品重量数组
     * @param c 背包容量
     * @return 装载的最大重量
     */
    public static int maxLoading(int[] w, int c) {
        Arrays.sort(w); // 将物品按重量排序
        int n = w.length;
        int sum = 0; // 已装载重量
        int i = 0; // 当前处理的物品下标
        while (i < n && sum + w[i] <= c) { // 只要还有物品且可以装下
            sum += w[i]; // 装载该物品
            i++; // 处理下一个物品
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] w = {5, 4, 7, 2, 6};
        int c = 10;
        int max = maxLoading(w, c);
        System.out.println("最大装载重量为：" + max);
    }
}

在该代码中，首先将物品按重量从小到大排序，然后从小到大遍历每个物品，只要该物品可以放入背包，则装载该物品，直到背包不能再装下物品为止。最后返回已装载重量。该算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为物品数。

贪心算法最优装载问题c++

贪心算法最优装载问题是指在给定的若干个物品中，选择尽量多的物品放入给定容量的背包中，使得背包中物品的总重量不超过背包容量的问题。该问题可以通过贪心算法来求解。

具体来说，可以按照物品的重量从小到大的顺序依次将物品放入背包中，直到背包无法再放入更多的物品为止。在每次放入物品时，需要判断当前物品的重量以及已放入背包中的物品的总重量是否超过了背包的容量，如果超过了就不能再放入该物品，否则就可以将该物品放入背包中。

该算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为物品的数量。