0/1背包问题的贪心算法实现 给定n个重量为w1,w2,w3,...,wn,价值为v1,v2,v3,...,vn的物品以及容量为C的背包,求这个物品中一个最有价值的子集,使得在满足背包的容量的前提下,包内的总价值最大。(1)分别采用价值最大、重量最小、价值率最大原则实现贪心算法,写出完整代码

时间: 2023-12-03 16:03:46 浏览: 27
1. 价值最大原则的贪心算法实现: ``` #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Item{ int weight; int value; }; bool cmp(Item a, Item b){ return a.value > b.value; } double fractional_knapsack(int capacity, Item arr[], int n){ double total_value = 0.0; sort(arr, arr+n, cmp); for(int i=0; i<n; i++){ if(arr[i].weight <= capacity){ capacity -= arr[i].weight; total_value += arr[i].value; } else{ total_value += arr[i].value * ((double)capacity / arr[i].weight); break; } } return total_value; } int main(){ int capacity = 50; Item arr[] = {{20, 100}, {10, 60}, {40, 120}, {30, 90}}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); double result = fractional_knapsack(capacity, arr, n); cout << "Maximum value we can obtain = " << result << endl; return 0; } ``` 2. 重量最小原则的贪心算法实现: ``` #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Item{ int weight; int value; }; bool cmp(Item a, Item b){ return a.weight < b.weight; } int knapsack(int capacity, Item arr[], int n){ int total_value = 0; sort(arr, arr+n, cmp); for(int i=0; i<n; i++){ if(arr[i].weight <= capacity){ capacity -= arr[i].weight; total_value += arr[i].value; } } return total_value; } int main(){ int capacity = 50; Item arr[] = {{20, 100}, {10, 60}, {40, 120}, {30, 90}}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int result = knapsack(capacity, arr, n); cout << "Maximum value we can obtain = " << result << endl; return 0; } ``` 3. 价值率最大原则的贪心算法实现: ``` #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Item{ int weight; int value; double ratio; }; bool cmp(Item a, Item b){ return a.ratio > b.ratio; } double fractional_knapsack(int capacity, Item arr[], int n){ double total_value = 0.0; for(int i=0; i<n; i++){ arr[i].ratio = (double)arr[i].value / arr[i].weight; } sort(arr, arr+n, cmp); for(int i=0; i<n; i++){ if(arr[i].weight <= capacity){ capacity -= arr[i].weight; total_value += arr[i].value; } else{ total_value += arr[i].value * ((double)capacity / arr[i].weight); break; } } return total_value; } int main(){ int capacity = 50; Item arr[] = {{20, 100}, {10, 60}, {40, 120}, {30, 90}}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); double result = fractional_knapsack(capacity, arr, n); cout << "Maximum value we can obtain = " << result << endl; return 0; } ```

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