贪心算法解决背包问题(c语言)
#include<stdio.h>
struct goods{
int w;//商品重量
int p;//商品价值
double avg;//单位商品的价值
};
double beibao(goods g[],int c,int N,double X[]){
double v=0;
for(int i=0;i<N;i++){
if(c<g[i].w){
if(c>0){
X[i]=(double)c/(double)g[i].w;
v=v+c*g[i].avg;
c=0;
}else break;
}else{
v=v+g[i].p;
c=c-g[i].w;
X[i]=1;
}
}
return v;
}
void sort(goods g[],int N){
for(int i=0;i<=N-1;i++){
for(int j=0;j<=N-1-i;j++){
if(g[j].avg>g[++j].avg){
goods x;
x=g[j];
g[j] =g[++j];
g[++j] =x;
}
}
}
}
void main(){
int N=3;
double X[3]={0,0,0};
goods g[3];
printf("请输入背包的重量:");
int c;
scanf("%d",&c);
for(int i=0;i<N;i++){
printf("请输入第%d个商品的重量:",i+1);
scanf("%d",&g[i].w);
printf("请输入第%d个商品的价值:",i+1);
scanf("%d",&g[i].p);
g[i].avg=(double)g[i].p/(double)g[i].w;
}
sort(g,N);
double v=beibao(g,c,N,X);
for (int j=0;j<N;j++){
printf("第%d个商品: %d,%d\n",j+1,g[j].w,g[j].p);
}
printf("解向量为:\n");
for(int k=0;k<N;k++){
printf("%f\n",X[k]);
}
printf("价值最大为:%f",v);
}
运行结果如下:
动态规划求解0-1背包问题(c语言)
#include<stdio.h>
void main(){
int w[3]={3,2,4}; //物品重量
int p[3]={5,3,6}; //物品价值
int x[4][7];
int Z=6; //背包的总重量
for(int i=0;i<=6;i++){
x[0][i]=0;
}
for(int j=0;j<=3;j++){
x[j][0]=0;
}
//填表
for(int m=1;m<=3;m++){
for(int n=1;n<=6;n++){
if(w[m-1]>n)
x[m][n]=x[m-1][n];
else{
int value1=x[m-1][n];
int value2=x[m-1][n-w[m-1]]+p[m-1];
if(value2>value1)
x[m][n]=value2;
else
x[m][n]=value1;
}
}
}
//打印表
for(int c=0;c<=3;c++){
for(int d=0;d<=6;d++){
printf("%3d",x[c][d]);
}
printf("\n");
}
int q[3]={0,0,0}; //选取方案,选了则为1,不选则为0
int l=6;
for(int k=3;k>=0;k--){
if(x[k][l]==x[k-1][l]){
q[k-1]=0;
}else if(x[k][l]==x[k-1][l-w[k-1]]+p[k-1]&&j-w[k-1]>=0){
q[k-1]=1;
l=l-w[k-1];
}
}
printf("总价值最大为:%d\n",x[3][6]);
//选取方案
printf("选取方案为(0代表该物品未选择,1代表该物品被选择):\n");
for(int v=0;v<3;v++){
printf("%3d",q[v]);
}
printf("\n");
}
运行结果如下:
总结:
贪心算法:
每一步都做出当时看起来最佳的选择,也就是说,它总是做出局部最优的选择。
贪心算法的设计步骤:
- 对其作出一个选择后,只剩下一个子问题需要求解。
- 证明做出贪心选择后,原问题总是存在最优解,即贪心选择总是安全的。
- 剩余子问题的最优解与贪心选择组合即可得到原问题的最优解。
动态规划:
应用于子问题重合的情况,不同的子问题具有相同的子子问题,
动态规划算法将每个子问题求解一次,将其解保存在一个表格中,需要时进行调用。
- 刻画一个最优解的结构特征。
- 递归的定义最优解的值。
- 计算最优解的值,有自顶向下和自底向上的方法,通常采用自底向上的方法。
贪心算法和动态规划算法的区别:
1.贪心:每一步的最优解一定包含上一步的最优解,上一步之前的最优解则不作保留;
动态规划:全局最优解中一定包含某个局部最优解,但不一定包含前一个局部最优解,因此需要记录之前的所有的局部最优解 。
2.动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题,而贪心算法则通常自顶向下的方式进行。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-764853.html
3.根据以上两条可以知道,贪心不能保证求得的最后解是最佳的,一般复杂度低;而动态规划本质是穷举法,可以保证结果是最佳的,复杂度高。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-764853.html
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