贪婪法求解背包问题,背包问题算法

贪婪法求解背包问题,背包问题算法

NPC问题是没有多项式时间复杂度的解法的，但是利用动态规划，我们可以以伪多项式时间复杂度求解背包问题。一般来讲，背包问题有以下几种分类：01背包问题完全背包问题多重背包问题贪心算法求解01背包问题_动态规划系列之01背包问题放⼊物品A，背包承重从0到10

＋▂＋ 用回溯法求解0-1背包问题的一般步骤：(1)定义解空间：0-1背包问题的解可以用n维的向量X={(x1,x2,…xn)|xi=0或1,i=1,2,…n}来表示，其中每个分量xi是一个0-1决0-1背包问题可有几种贪婪策略。第一种为价值贪婪准则，即每次都从剩余物品中选择价值最大的物品装入背包。在此规则下，物品按照其价值由大到小依次装入背包，直

0 / 1背包问题有好几种贪婪策略，每个贪婪策略都采用多步过程来完成背包的装入。在每一步过程中利用贪婪准则选择一个物品装入背包。一种贪婪准则为：从剩余的物品中，选出可以装贪心法求解背包问题背包问题的贪心算法实现，简答易懂if(m>=weight[i]) { value=value+profit[i]; m-=weight[i]; s[i]=1; } else if(m!=0) { value=value+pro

(1)贪心法要解决的问题是这样的一类问题，有n个输入，问题的解由这n个输入的某个子集组成，同时要求这个子集必须满足某些事先给定的条件，这些必须满足的条件称为约束条件。2)满足约束条件的子集，被贪婪法基本思想：首先按物品单位价值(物品价值/物品重量或体积)降序排序，然后逐个尝试是否能放进背包而不超过背包容量，直到遇到无法放入背包的物品就结束。

首先先对背包问题做一个大致描述，一个小偷去一户人家偷东西，他有一个容量为V的背包，这户人家的所有物品有两个属性，其一是大小g o o d V i goodV_igoodVi​,其二是价值g o o d C i g3)贪婪算法改进的背包问题：给定一个超递增序列和一个背包的容量，然后在超递增序列中选（只能选一次）或不选每一个数值，使得选中的数值的和正好等于背包的容量