【趣学算法】Day3 贪心算法——背包问题

news2024/12/20 0:32:14

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目录

题目描述

问题分析

算法设计 

完美图解

算法详解

(1)确定合适的数据结构。

(2)对物体按单位重量价值进行排序。

(3)使用贪心算法求解问题

算法分析


题目描述

        有n种物品,每种物品只有一个,第i种物品的重量为 wi,价值为 vi,背包的容量为 w,物品可以分割。如何放置物品,使装入背包的物品价值之和最大?

问题分析

(1)每次选择价值最大的物品装入背包。

(2)每次选择重量最小的物品装入背包。

(3)每次选择单位重量价值最大的物品转入背包。

        思考一下,如果选价值最大的物品,但重量非常大,则可能一个也装不下,分割一部分装入,价值未必是最高的;如果选重量最小的物品装入,则其价值不一定高,所以在总重量受到限制的情况下无法保证价值最大;而如果每次选单位重量价值最大的物品,则装满背包后一定能得到最大价值。

        因此,我们应采用第三种贪心策略——每次从剩下的物品中选单位重量价值最大的物品。

算法设计 

(1)确定合适的数据结构并初始化。首先将物品的重量、价值和单位重量价值定位为一种结构体类型,然后对物品按单位重量价值从大到小进行排序。

(2)根据贪心策略,按照单位重量价值从大到小选取物品,直到达到背包容量。如果在装入第 i 个物品时超出背包容量,则取该物品的一部分装入背包。

完美图解

        物品的价值和重量如表2-3所示。如果背包容量 w = 30,怎么才能装入最大价值的物品?

                                                                物品清单

物品 i312345678910
重量 w[i]4295585455
价值 v[i]3818682056715

(1)贪心策略是每次选单位重量价值(价值/重量)大的物品,因此可以按单位重量价值对物品进行降序排列,排序后的物品清单如下所示:

                                                         排序后的物品清单

物品 i21063589471
重量 w[i]2589545554
价值 v[i]8152018867653
单位重量价值432.521.61.51.41.210.75

 (2)按照贪心策略,每次选择单位重量价值大的物品装入背包。

(3)构造最优解

算法详解

(1)确定合适的数据结构。

struct node {
    double w; //每种物品的重量
    double v; //每种物品的价值
    double p; //每种物品的单位重量价值(价值/重量)
}

(2)对物体按单位重量价值进行排序。

bool cmp(node a, node b) { //自定义比较函数cmp
    return a.p > b.p; // 指定按照物品的单位重量价值进行降序排列
}
sort(s, s + n, cmp); //前两个参数分别为待排序数组的首地址和尾地址,cmp为比较函数

(3)使用贪心算法求解问题

double solve (int n, double w) {
    double sum = 0.0;    //sum表示已经装入物品的价值之和
    double cleft = w;    //背包的剩余容量
    for(int i = 0; i < n; i++) {    //是用贪心算法求解问题
        if(s[i].w < cleft) {    //如果物品的重量小于或等于剩余容量
            cleft -= s[i].w;
            sum += s[i].v;
        }
        else {    //如果物品的重量大于剩余容量
            sum += cleft * s[i].p;    //部分装入
            break;
        }
    }
    return sum;
}

算法分析

(1)时间复杂度:时间主要耗费在对物品按单位重量价值进行排序上,一般采用快速排序法,时间复杂度为O(nlogn)。

(2)空间复杂度:空间主要消耗在存储物品的单位重量价值上,空间复杂度为O(n)。                                                                                                                                               

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