演算法設計的揹包問題-------------用貪心演算法求解

阿新 • • 發佈：2019-01-30

•public static float knapsack(float c,float [] w, float [] v,float [] x) • { • int n=v.length; • Element [] d = new Element [n]; • for (int i = 0; i < n; i++) d[i] = new Element(w[i],v[i],i); • MergeSort.mergeSort(d); / /按單位價值由高道低排序 • int i; • float opt=0; • for (i=0;i<n;i++) x[i]=0;

• for (i=0;i<n;i++) { • if (d[i].w>c) break; • x[d[i].i]=1; / /標記i的物品已被裝入揹包 • opt+=d[i].v; • c-=d[i].w; • } • if (i<n){ • x[d[i].i]=c/d[i].w; • opt+=x[d[i].i]*d[i].v; • } / /把揹包裝滿 • return opt; • }

演算法設計的揹包問題-------------用貪心演算法求解

•public static float knapsack(float c,float [] w, float [] v,float [] x) • { • int n=v.leng

用貪心演算法解揹包問題時對單位重量物品價值排序Java實現

package n18_揹包問題貪心演算法; /* * 用貪心演算法解揹包問題 */ public class Main { public static void main(String[] args) { // 單位重量價值分別為

用貪心演算法求最優解

題目：有 m 元錢,n 種物品;每種物品有 j 磅,總價值 f 元,可以使用 0 到 f 的任意價格購買相應磅的物品,例如使用 0.3f 元,可以購買 0.3j 磅物品。要求輸出用 m 元錢最多能買到多少磅物品演算法思想：，每次都買價效比最高的產品，價效比的計算公式為（重量\價格），價效比

0-1揹包問題-貪心演算法

今天用貪心演算法給出揹包問題的一種解，雖然貪心演算法不一定是最優解，但是在資料量極大時，貪心演算法可以快速獲得接近最優解的答案 package test; import java.util.ArrayList; import

從01揹包學習貪心演算法和動態規劃

從01揹包學習貪心演算法和動態規劃：演算法的思路其實很大程度上都是相通的，比如在提升演算法執行時間的不斷探索中，我們用分治的思想來將一個大問題分解為很多小問題進行求解，並且這些子問題與原問題的結構是一樣的，比如歸併排序，比如第i層是排四個數，第i+1層則是排八個數，問題的規模發生變化但結

揹包問題-貪心演算法

1. 揹包問題給定n種物品和一個揹包。物品i的重量是Wi，其價值為Vi，揹包的容量為C。應如何選擇裝入揹包的物品，使得裝入揹包中物品的總價值最大? （說明，以下演算法與教材147頁給出的演算法思想是一樣的，教材上的演算法事先對物品資訊進行了排序）程式碼如下： #in

.用貪心演算法解決TSP問題

旅行商問題，即TSP問題（Traveling Salesman Problem）又譯為旅行推銷員問題、貨郎擔問題，是數學領域中著名問題之一。假設有一個旅行商人要拜訪n個城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑

演算法設計之五大常用演算法設計方法總結

演算法設計之五大常用演算法設計方法總結一、【分治法】在電腦科學中，分治法是一種很重要的演算法。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個複雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合併。這個

演算法設計與分析P8演算法實現第一題

#include<stdio.h> #include<string.h> int main() { int n, t, i,temp; int count[10]; mem

演算法學習系列（貪心演算法）—多處最優服務次序問題

問題描述：設有n（1≤n≤100）個顧客同時等待一項服務。顧客i需要的服務時間為ti，1≤i≤n，共有s處提供此服務。應如何安排n個顧客的服務次序才能使平均等待時間達到最小。平均等待時間是n個顧客的等待時間(含服務時間)總和除以n。編寫一個貪心演算法，計算n

EasyLearn--JAVA實現32個經典演算法設計(一)：A*演算法

A*演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜尋方法，其中經典的圖形有網格影象如下：根據這個影象來對演算法進行說明主要思想：該演算法又稱為啟發式演算法，啟發之處在於公式F=G+H，F為最終結果值，G為所行走的步數，H就是預估值，其中H可根據不同的策略採用不同的規

演算法——人的天性貪心演算法

0. 寫在前面說起貪心演算法，可能是我們最為熟悉的演算法了。正如我標題所說的，貪心演算法之所以稱之為貪心，就是由於它的核心思想和我們人的天性一模一樣。都是選取當前情況下的最優值，但是如何選取一種度量標準，使得我們的貪心能獲得全域性最優，這是一個值得商

[演算法題] 安排會議室——貪心演算法的應用

#include <cstdio>#include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;class MeetingRoom {public: int inde

python常用演算法（6）——貪心演算法，歐幾里得演算法

1，貪心演算法　　貪心演算法（又稱貪婪演算法）是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，他所做出的的時在某種意義上的區域性最優解。　　貪心演算法並不保證會得到最優解，但是在某些問題上貪心演算法的解就是最優解。要會判斷一個問題能否用貪心演算法來計算。貪心演算法和

分數揹包問題（貪心演算法）O(n)時間求解

演算法核心：線性時間選擇演算法+貪心問題介紹：有一個揹包，總限重為c, 還有一系列物品，他們有各自的重量（記為）和各自的利潤，每個物品可以只被拿走一部分。設計一個在O(n)時間內的貪心演算法使得裝入揹包的物品利潤最大化，並且總物品重量不超過。演算法數學化表示：

用c++程式碼實現貪心演算法求解最短路徑問題

貪心演算法求解最短路徑問題：假設演算法要處理下圖，需要把圖資料組織存放到相應的資料結構中。這個是標頭檔案stdafx.h中的內容#pragma once #include <stdio.h> #include &

貪心演算法求解揹包問題

問題：給定n個物品和一個容量為C的揹包，物品i的重量為w 其價值為v。揹包問題就是如何如何選擇揹包的物品，使裝入揹包中的物品的總價值是最大的，注意和0/1揹包問題的區別，在揹包問題中可以將某種物品的一部分裝入揹包，不可以重複裝入。但是在0/1揹包問題中，只有裝入或者不裝入兩

高效演算法設計_貪心法（最優裝載問題，部分揹包問題，乘船問題）

最優裝載問題題目：有一批集裝箱要裝上一艘載重量為c的輪船。其中集裝箱i的重量為Wi。輸入： 100 6 100 20 25 25 20 20 輸出： 20 20 20 25 25 100 1 1 1 1 0 0 思路：最優裝載問題要求確定在

貪心演算法之最大的子組合求解

本來博主是沒有心情寫這篇部落格了，因為昨天住的地方遭賊了。半夜兩點多，偷開我家窗戶，把博主臥室裡面的玫瑰金給偷走了。當時博主就睡得特別不舒服，半夜醒來就發現手機被偷了。搞得博主後半夜基本沒有睡，萬幸的是，博主的手機開了“查詢iphone”功能，因此開啟了丟失

演算法學習——貪心演算法之可拆揹包

演算法描述已知道n種物品和一個可容納c重量的揹包，第i種物品的重量為wi，價值為pi，裝包的時候可以把物品拆開（即可只裝每種物品的一部分），設計如何裝包，使裝包所得整體的價值最高？演算法思路首先，我們要知道，n種物品以及他們對應的價值，都是由使用者輸入的我們使用貪心演算法，每