# Python背包问题贪心算法
背包问题是一个经典的组合优化问题，在计算机科学和操作研究中经常被用来解决。背包问题可以分为0-1背包问题、分数背包问题和多重背包问题等多种类型。在这里，我们将介绍背包问题的贪心算法解决方案。
## 背包问题简介
背包问题的基本形式是：给定一个背包容量和一系列物品，每个物品有自己的重量和价值。我们需要决定如何选择装入背包中的物品，使得背包中物品的总价值最大。
原创
2024-03-05 04:00:07
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目录1.问题描述2.动态规划之网格法3.python实现1.问题描述题目来源于《算法图解》第9章练习题9.2，如下图所示。对于背包问题，通常的做法有列举法、贪婪算法和动态规划（1）列举法：列举出所有的可能情况，再选择最优解，但当情况很多时，这种算法复杂度很高（2）贪婪算法：在容量允许范围内，每次都拿剩余物品中价值最高的 ，贪婪算法能够快速解决复杂度很高的问题，但通常得到的是次优解，但就对
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2023-08-22 08:41:34
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1. 贪心算法的基本原理： 贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似
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2023-08-09 10:59:41
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经典的背包问题有两种： 1. 01背包问题-->
【01背包问题这里就不详细介绍了，感兴趣的可以看我的另一篇博客】有一个背包，容量是C，有若干个物品，价值各不相同， &nbs
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2023-08-14 15:21:06
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5.1 概念贪心算法（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，不从整体最忧上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。5.2 找零问题# 找零问题：假设商店老板需要找零 n元钱，钱币的面额有：100元、50元、20元、5元、1元，
# 如何找零使得
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2023-11-26 10:44:17
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目录贪心算法与0-1背包问题贪心算法0-1背包问题解决策略算法实现初始化函数三种策略贪心算法比较函数主函数脚本文件运行结语致谢 贪心算法与0-1背包问题用贪心算法解决0-1背包问题是算法界较为经典的一个问题，笔者尝试用一个python脚本，实现对输入的问题数据生成相应的最优结果。贪心算法贪心算法（greedy algorithm），又称贪婪法，是寻找最优解问题的常用方法。这种方法一般将求解过程分
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2023-11-02 12:46:18
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算法思想：贪心算法实际问题：活动安排问题编写语言：Java问题描述 给定n种物品和一个背包，物品i的重量是wi，其价值是vi，背包的容量为C，问应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。物品可以不装入，可以全部装入，也可以部分装入。 思路：首先计算每种物品单位重量的价值 valPer = vi / wi，然后依据贪心选择策略，将 valPer 尽量大的物品装入背包。直到背包装
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2023-06-21 22:24:26
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贪心算法-背包问题完全背包问题 一个旅行者有一个最多能用m公斤的背包，现在有n种物品，每件的重量分别是W1，W2，…,Wn, 每件的价值分别为C1,C2,…,Cn.若的每种物品的件数足够多. 求旅行者能获得的最大总价值。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，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题
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2023-11-16 11:04:44
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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
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2023-11-15 13:43:10
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http://nyoj.top/problem/106内存限制:64MB 时间限制:3000ms题目描述:现在有很多物品（它们是可以分割的），我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w（1<=v,w<=10）；如果给你一个背包它能容纳的重量为m（10<=m<=20）,你所要做的就是把物品装到背包里，使背包里的物品的价值总和最大。输入描述:第一行输入一...
原创
2021-07-14 10:54:33
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# Python 背包问题与贪心算法
背包问题是经典的计算机科学问题之一，它描述了一种选择与优化的情况。在这个问题中，我们有一个背包，可以装下一定重量的物品，目标是选择一些物品，使得这些物品的总价值最大。在实际应用中，背包问题可以用在资源分配、物流管理等场景中。
在解决背包问题时，常用的方法有动态规划法和贪心算法。本文将讨论如何使用贪心算法来解决一些特定类型的背包问题，并给出Python实现的
原创
2024-10-20 05:34:27
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贪心是一种解题策略，也是一种解题思想 使用贪心方法需要注意局部最优与全局最优的关的。而只能完整的取的是0/1背包问题，这个需要动态规划来求解。 但并不是所有具有最优子结...
原创
2022-08-22 21:16:34
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http://nyoj.top/problem/106内存限制:64MB 时间限制:3000ms题目描述:现在有很多物品（它们是可以分割的），我们知道它们每个物品的单位重量的价值v和重量w（1<=v,w<=10）；如果给你一个背包它能容纳的重量为m（10<=m<=20）,你所要做的就是把物品装到背包里，使背包里的物品的价值总和最大。输入描述:第一行输入一...
原创
2022-02-06 14:09:00
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# 贪心算法与背包问题
在计算机科学中，贪心算法是一种常见的算法设计策略，适用于解决许多优化问题。背包问题是经典的贪心算法应用之一。本文将帮助一位初学者了解如何在Python中实现贪心算法解决背包问题。
## 算法流程
我们将通过以下流程来解决背包问题：
| 步骤 | 描述 |
| --
# 背包问题与贪心算法
## 引言
背包问题是一个经典的组合优化问题，常常在计算机科学、运筹学以及经济学中出现。它的核心是：给定一组物品，每个物品有其重量和价值，如何在不超过背包最大承重的情况下，选择物品使得背包内物品的总价值最大。背包问题可以有多种解法，其中贪心算法是一种常用且高效的策略。
## 背包问题的分类
背包问题主要有两种形式：
1. **01背包问题**：每个物品只能选择一次
问题的描述我们先根据一个贪心算法的经典应用实例，然后给出贪心算法的实现步骤与关键环节，最后给出C++代码求解0-1背包问题。背包问题（Knapsack Problem）：有N件物品有一个承重（也可受限于体积）为C的背包，每件物品具有二维属性，分别是重量属性wi,i=1,…,N，和价值属性pi,i=1,…,N，求解将哪几件物品装入背包可使这些物品在重量不超过C的情况下价值总和最大。背包问题给我们提供
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2024-01-08 15:44:11
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贪心算法就是不管其他因素，只找对应最大的。符合贪心的例子: 通过分析，发现减少逆序就可以减少加工时间。背包问题对于背包问题不能这么思考经过以上反例可以知道，不能一味找最大值。数学的问题：求， x1+x2+…+ xn = m问有多少种序列(有序的)，可以用高中的排列组合解决问题。可以看成 1和0 的组合这样的序列个数怎么求？可以求在 m+n-1中 选 择 m 个1 求组合数0-1背包问题有i个物品，
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2023-12-10 14:25:28
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此算法用冒泡排序和选择排序实现的！！贪心算法的基本思想•贪心算法的特点是每个阶段所作的选择都是局部最优的，它期望通过所作的局部最优选择产生出一个全局最优解。贪心与动态规划：与动态规划不同的是，贪心是鼠目寸光；动态规划是统揽全局。贪心：每个阶段产生的都是局部最优解贪心算法的基本要素•贪心选择性质：所求问题的全局最优解可以通过一系列局部最优的选择（即贪心选择）来达到。–这是贪心算法与动态规划算法的主要
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2024-01-08 15:09:38
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一、前言本人菜鸟一枚，无奈在老师的“坑蒙拐骗”之下报了2020年3月份的蓝桥杯，为了能够让成绩不太难看（主要是因为交了300报名费） 于是发奋图强，修炼内功数据结构与算法本章介绍本章内容：我个人对贪心算法的一些认知与理解。为了更生动形象的展现贪心算法，章节内使用了贪心算法的经典问题–背包问题，来理解贪心算法。二、贪心算法与背包问题介绍1、贪心算法介绍贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总
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2024-06-06 19:29:36
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题目描述：给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，其价值为pi，背包的容量为M。应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大?读题可获得的信息物品数量：n
背包容量：m
物品的价值：pi
物品的重量：wi
思路分析：如果要使装入的背包中的物品总价值最大，那么就需要同时考虑，物品的价值和重量，这里我们用pi/wi得到一个比值（这里使用），如果这个比值越大那么装入背包的收益就会越大快排
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2024-05-17 08:03:25
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