Python基于贪心算法解决背包问题示例-6ren

Python基于贪心算法解决背包问题示例

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09

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本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下:

贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解.

贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关.

完全背包问题：给定n个物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包的物品，使得装入背包的物品的总价值最大，与0-1背包的区别是，在完全背包问题中，可以将物品的一部分装入背包，但不能重复装入.

设计算法的思路很简单，计算物品的单位价值，然后尽可能多的将单位重量价值高的物品放入背包中.

python实现代码如下:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         # coding=gbk 
        
 
         # 完全背包问题，贪心算法 
        
 
         import 
         time 
        
 
         __author__  
         = 
         'ice' 
        
 
         class 
         goods: 
        
 
            
         def 
         __init__( 
         self 
         , goods_id, weight 
         = 
         0 
         , value 
         = 
         0 
         ): 
        
 
              
         self 
         . 
         id 
         = 
         goods_id 
        
 
              
         self 
         .weight  
         = 
         weight 
        
 
              
         self 
         .value  
         = 
         value 
        
 
         # 不适用于0-1背包 
        
 
         def 
         knapsack(capacity 
         = 
         0 
         , goods_set 
         = 
         []): 
        
 
            
         # 按单位价值量排序 
        
 
            
         goods_set.sort(key 
         = 
         lambda 
         obj: obj.value  
         / 
         obj.weight, reverse 
         = 
         True 
         ) 
        
 
            
         result  
         = 
         [] 
        
 
            
         for 
         a_goods  
         in 
         goods_set: 
        
 
              
         if 
         capacity < a_goods.weight: 
        
 
                
         break 
        
 
              
         result.append(a_goods) 
        
 
              
         capacity  
         - 
         = 
         a_goods.weight 
        
 
            
         if 
         len 
         (result) <  
         len 
         (goods_set)  
         and 
         capacity ! 
         = 
         0 
         : 
        
 
              
         result.append(goods(a_goods. 
         id 
         , capacity, a_goods.value  
         * 
         capacity  
         / 
         a_goods.weight)) 
        
 
            
         return 
         result 
        
 
         some_goods  
         = 
         [goods( 
         0 
         ,  
         2 
         ,  
         4 
         ), goods( 
         1 
         ,  
         8 
         ,  
         6 
         ), goods( 
         2 
         ,  
         5 
         ,  
         3 
         ), goods( 
         3 
         ,  
         2 
         ,  
         8 
         ), goods( 
         4 
         ,  
         1 
         ,  
         2 
         )] 
        
 
         start_time  
         = 
         time.clock() 
        
 
         res  
         = 
         knapsack( 
         6 
         , some_goods) 
        
 
         end_time  
         = 
         time.clock() 
        
 
         print 
         ( 
         '花费时间：' 
         + 
         str 
         (end_time  
         - 
         start_time)) 
        
 
         for 
         obj  
         in 
         res: 
        
 
            
         print 
         ( 
         '物品编号:' 
         + 
         str 
         (obj. 
         id 
         )  
         + 
         ' ,放入重量:' 
         + 
         str 
         (obj.weight)  
         + 
         ',放入的价值:' 
         + 
         str 
         (obj.value), end 
         = 
         ',' 
         ) 
        
 
            
         print 
         ( 
         '单位价值量为:' 
         + 
         str 
         (obj.value  
         / 
         obj.weight)) 
        
 
         # 花费时间：2.2807240614677942e-05 
        
 
         # 物品编号:3 ,放入重量:2,放入的价值:8,单位价值量为:4.0 
        
 
         # 物品编号:0 ,放入重量:2,放入的价值:4,单位价值量为:2.0 
        
 
         # 物品编号:4 ,放入重量:1,放入的价值:2,单位价值量为:2.0 
        
 
         # 物品编号:1 ,放入重量:1,放入的价值:0.75,单位价值量为:0.75 
        
 
     
 
   

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助.

原文链接：https://www.cnblogs.com/z941030/p/4961886.html 。

最后此篇关于Python基于贪心算法解决背包问题示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python基于贪心算法解决背包问题示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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