贪心法计的算背包问题.docVIP

计算机科学与工程学院学生实验报告 学号 专业 班级 姓名 课程名称 课程类型 实验 实验名称 贪心法设计实验 实验目的： 1、以背包问题为例，掌握贪心法的基本设计策略。 其中各种贪心策略情况下的背包问题的算法并实现 3、分析实验结果来验证理解贪心法中目标函数设计的重要性。给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。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? 与0-1背包问题类似，所不同的是在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包，但不可以重复装入v降序装包，因为这可以尽可能快的增加背包的总价值。但是，虽然每一步选择获得了背包价值的极大增长但背包容量却可能消耗太快使得装入背包得物品个数减少从而不能保证目标函数达到最大w升序装包，因为这可以装入尽可能多的物品，从而增加背包总价值。但是，虽然每一步选择使背包得容量消耗慢了但背包价值却没能保证迅速增长，从能保证目标函数达到最大 3）按物品价值与重量比值v/w的降序装包。 3、【图解过程】 4、【代码分析】 int KnapSack(int n,int w[],int v[],int C) { double x[10]={0}; int maxValue=0; for (int i = 0; w[i] C; i++) { x[i]=1; maxValue+=v[i]; C=C-w[i]; } x[i]=(double)C/w[i]; maxValue+=x[i]*v[i]; return maxValue; 实验总结： 通过本次实验我们了解了背包问题贪心法的基本思想和策略，我们发现用该方法解决此问题的核心在于对量度标准的选择，通过具体数据的解答，我们最终确定了以单位效益，即物品的权值和重量的比值为量度最终能得到背包问题贪心法的最优解，同时也使我们对贪心法这一策略有了更为直观的认识。 物品i w x[i]=1 C=C-w[i] i++ in 退出循环 i≤n 程序结束