2贪心算法解决部分背包问题.docVIP

  1. 1、本文档共4页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
2贪心算法解决部分背包问题

2贪心算法解决部分背包问题 一、实验目的 学习掌贪心算法法思想。 二、实验内容 用贪心法解决部分背包问题。给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi,其价值为pi,背包的容量为M,将物品i的一部分xi放入背包会得到pi xi的效益。应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大?给出具体的装包方案。在选择装入背包的物品时,对每种物品i,可以整件装入背包、不装入背包或部分装入背包。但不能将物品i装入背包多次。 四、需求分析 对于给定n种物品和一背包。在容量最大值固定的情况下,要求装入的物品价值最大化。 五、基本思想: 贪婪法是解决最优化问题时的一种简单但适用范围有限的策略。总是对当前的问题作最好的选择,也就是局部寻优。最后得到整体最优。总是选择单位价值最高的物品。 六、详细设计 #includeiostream using namespace std; struct _Object//物品结构体 { ?int Value;//物品价值 ?int Weight;//物品重量 ??? int AveValue;//物品单位价值 ?float Num;//物品可以放入的数量 }; void knaspsack(int n,float M,_Object object[]) {?? //n为物品个数,M为背包容量 ?int i;? ?float C=M; ?for(i=0;in;i++) ?{ ??object[i].Num=0;//初始化放入背包的物品为0 ??if(object[i].WeightC)break;//当物品重量大于背包容量时 ??else//小于时 ??{??? ???object[i].Num=1;//物品i放入一件 ????? C-=object[i].Weight;//背包容量减小 ??} ?} ?if(i=n)//当不能放入整个物品时,选取物品一部分放入?? ??object[i].Num=C/object[i].Weight; ?for(i=0;in;i++) ?{ ??if(object[i].Num0) ??cout重量为: object[i].Weight 价值为: object[i].Value 的物品放入object[i].Num 件endl; ?} } void SortObject(_Object object[],int n)//将各个物品按单位价值进行排序 { ?int j; ?_Object temp; ?int i; ?for(i=0;in;i++) ??object[i].AveValue=object[i].Value/object[i].Weight;//各个物品的单位价值 ?? for(i=0;in-1;i++)//根据物品的单位价值对物品进行从大到小的冒泡排序 ?? { ??? for(j=0;jn-i-1;j++) ??? { ???? if(object[j].AveValueobject[j+1].AveValue) ???? { ????? temp=object[j]; ????? object[j]=object[j+1]; ????? object[j+1]=temp; ???? } ??? } ?? } ?? } int main() { ?_Object object[4];//4个物品 ? ?int M=9;//背包容量为15 ?object[0].Weight=2;object[0].Value=3; ?object[1].Weight=3;object[1].Value=4; ?object[2].Weight=4;object[2].Value=5; ?object[3].Weight=5;object[3].Value=7; ?SortObject(object,4); ??? knaspsack(4,M,object); } 七、结果分析: 对于0-1背包问题,贪心算法之所以不能得到最优解是因为在这种情况下,它无法保证最后能将背包装满,部分闲置的背包空间,使每公斤背包的价值降低了。以上算法的时间复杂度和空间复杂度为 O(n*n),其中时间复杂度基本已经不能再优化了,但空间复杂度可以

文档评论(0)

aicencen + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档