货车运输问题的贪心算法解决方案

"这是一个使用贪心算法解决货车运输问题的C++代码实现。" 在物流和运输行业中，如何高效地装载货车以最大化载货量是一个常见的优化问题。贪心算法是一种解决问题的方法，它通过每次做出局部最优的选择来逐步达到全局最优解。在这个货车运输问题中，我们假设每件货物都有一个重量和优先级，优先级用于确定货物的重要程度，例如，数字越大表示优先级越高。目标是用最少的车辆将所有货物运输，并尽可能让每辆车满载。 代码中定义了一个`Goods`结构体，包含两个属性：`weight`表示货物的重量，`priority`表示货物的优先级。`priority`的值范围是1到5，数值越大代表优先级越高。接着定义了一个自定义的比较函数`cmp`，用于按照优先级和重量对货物进行排序。如果优先级相同，则按重量降序排列，这样可以确保优先级高的货物先被装载。 核心的贪心算法函数`greedy`接收三个参数：`package`是一个包含所有货物的向量，`max_load`表示每辆货车的最大载重，`carnum`是货车的总数。函数返回一个二维向量`res_of_car`，表示每辆货车装载的货物编号。 首先，通过`sort`函数对货物按照`cmp`函数进行排序。然后，进入一个循环，直到所有货物都被处理。在每个循环中，初始化当前车的载重`curr_load`为0，并创建一个新的向量用于存储当前车的货物编号。在内部的循环中，依次尝试装载货物，如果添加当前货物后不超过最大载重，就将其装载到当前车，并从货物列表中移除。当一辆车装满或没有可装载的货物时，将这辆车的装载结果加入到结果数组`res_of_car`中。 这个贪心算法的基本思路是，每次优先选择优先级高且能放入当前车的货物，直到车满或没有合适的货物为止。这样可以确保重要的货物优先被装载，并尽量避免空载。然而，贪心算法并不保证总是能得到全局最优解，特别是在某些复杂的约束条件下。但在这种特定的货车运输问题中，贪心策略通常能获得接近最优的解决方案，尤其是在优先级能有效区分货物价值的情况下。