# 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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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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贪婪算法（又称贪心算法）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。贪婪算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪婪策略的选择，选择的贪婪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。下面我将用python结合问题实例来详细讲述此算法问题描述：如下图所示，有5个广播台，以及8个州
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2023-12-10 09:59:53
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贪心算法原理：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都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。特性：贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个
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2023-08-17 16:24:26
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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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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。 贪心算法还是比较好理解的一个算法，以前我也是这样认为的，感觉贪心就是每一步都做到最优解就可以了，但是后来结合问题发现自己的理解存在着一些问题。贪心算法比较经典的题目之一就是单源最短路径问题，这个问题在一些步骤上面我想了很久，有些细节想不通。这个
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2024-02-04 00:29:28
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过河问题时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB难度：5描述在漆黑的夜里，N位旅行者来到了一座狭窄而且没有护栏的桥边。如果不借助手电筒的话，大家是无论如何也不敢过桥去的。不幸的是，N个人一共只带了一只手电筒，而桥窄得只够让两个人同时过。如果各自单独过桥的话，N人所需要的时间已知；而如果两人同时过桥，所需要的时间就是走得比较慢的那个人单独行动时所需的时间。问...
原创
2023-02-09 09:02:21
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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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什么是贪心算法？贪心算法并不是一个具体的算法，而是一种算法的思想，或者说是解决问题一种思路。这就有两个关键的点，可以解释贪心算法：贪心算法解决什么问题？贪心算法是怎样的一种思路？1. 贪心算法解决什么问题解决求最优解问题。即此问题的最终的目的，是为了得到一个最优解。比如，从A地到B地之间的最短路径，100块钱可以在一个商场里买到的东西最多，等等之类的。2. 贪心算法是怎样的一种思路顾名思义，贪心算
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2024-08-11 18:18:17
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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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硬币贪心问题1.平均消耗硬币数这里costcostcost函数定义了 对[0,L−1][0,L-1][0,L−1] 进行找零的硬币数的平均值。目的是比较eie_iei集合的效率。可以从Figure 1 中看出，如果美国采用18 代替 10 效率大概能提高17%。2.如何判断贪心是否为最优解时间复杂度：3.cost(L;D)的上下界这里证明有点难懂，所以只给结论了。上界是：下界是：4.关于找贪心不是最优解的反例的算法可以看下我的参考文章的第二篇，复杂度是O(n3)O(
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2022-03-23 09:53:27
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滑雪问题（贪心）滑雪问题的是POJ1088，方法有贪心、二维dp求最长下降子序列、记忆化搜索我开始疑惑疑惑一点，
原创
2022-09-13 15:21:02
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过河问题时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：5描述在漆黑的夜里，N位旅行者来到了一座狭窄而且没有护栏的桥边。如果不借助手电筒的话，大家是无论如何也不敢过桥去的。不幸的是，N个人一共只带了一只手电筒，而桥窄得只够让两个人同时过。如果各自单独过桥的话，N人所需要的时间已知；而...
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2015-07-31 11:07:00
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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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在解决旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）时，贪心算法是一种常用的启发式方法。该问题的核心在于，给定一组城市及其之间的距离，最终要求找出访问每个城市且仅访问一次的最短路径。本文将详细探讨如何用Python实现TSP问题的贪心算法，过程分成多个模块进行说明。
### 背景描述
旅行商问题属于组合优化问题，应用广泛，如物流、电话线路优化等。在计算复杂度分析中，
1、题目描述 假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子 i ，都有一个胃口值 gi ，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j ，都有一个尺寸 sj 。如果 sj >= gi ，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输
一、TSP问题TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。二、贪心算法贪心算法，总是做出在当前看来最好的选择，它所做的每一个在当前状态下某种意义上是最
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2024-04-11 08:56:22
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TSP问题（Traveling Salesman Problem，旅行商问题），由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出。问题描述如下：
有若干个城市，任何两个城市之间的距离都是确定的，现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次，最后回到出发的城市，问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少？另一个类似的问题为：一个邮递员从邮局
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2023-11-07 03:29:04
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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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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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