背包问题-贪心算法求解
作者:互联网
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
快排算法设计:
把每一个物品的价值比(pi/wi),存入到一个数组中,并且按照从大到小的顺序进行排序
这里我们使用快速排序的单边循环法,进行排序
- 快排单边循环的主要思想:
- 选定基准元素
P
,同时设置一个M指针代表小于基准元素的区域边界 - 从左到右遍历
- 如果遍历到的元素 比基准元素
P
要大,那么就继续遍历 - 如果遍历到的元素比基准元素
P
要下,那么M指针向右移动,并且将遍历到的元素和M指针所在的元素交换位置
- 如果遍历到的元素 比基准元素
- 当遍历结束时,让基准元素
P
和M
指向的元素交换即可
- 选定基准元素
时间复杂度:O(nlogn)
空间复杂度:O(1),使用了交换法,不需要开辟额外的空间
package shiyan4;
/**
* @author DL5O
* @version 1.0
*/
public class Utils {
public static void quickSort(Good[] array, int startIndex, int endIndex) {
//递归退出标志
if (startIndex >= endIndex) {
return;
}
//单边循环法
int pivotIndex = partition(array, startIndex, endIndex);
quickSort(array, startIndex, pivotIndex - 1);
quickSort(array, pivotIndex + 1, endIndex);
}
public static int partition(Good[] array, int startIndex, int endIndex) {
//选取第1个元素为基准元素
Good pivot = array[startIndex];
//小于基准元素的区域边界
int mark = startIndex;
//按照从大到小进行排序
for (int i = startIndex + 1; i <= endIndex; i++) {
if (array[i].values > pivot.values) {
//该元素比基准元素大,需要放入区域,所以区域增大1
mark++;
//放入区域
Good temp = array[mark];
array[mark] = array[i];
array[i] = temp;
}
}
//将基准元素交换到区域边界位置
array[startIndex] = array[mark];
array[mark] = pivot;
return mark;
}
public static void outputGoods(Good goods[]){
for (Good good:
goods) {
System.out.println(good);
}
}
}
用例:
物品 | 重量(kg) | 价格(元) | 单位重量的价值(/kg) |
---|---|---|---|
A | 30 | 60 | 2 |
B | 20 | 40 | 2 |
C | 20 | 30 | 2/3 |
D | 10 | 10 | 1 |
package shiyan4;
/**
* @author DL5O
* @version 1.0
*/ //物品类
public class Good {
public String name;
public double weight;
public double price;
public double values;
public Good(String name, double weight, double price) {
this.name = name;
this.weight = weight;
this.price = price;
this.values = price / weight;
}
@Override
public String toString() {
return "商品{" +
"名称:'" + name + '\'' +
",总量: " + weight +
", 价格:" + price +
", 价值:" + values +
'}';
}
}
-
将物品按单位重量 所具有的价值排序。总是优先选择单位重量下价值最大的物品,单位重量的价值排序:物品A > 物品B > 物品C
-
总是优先选择单位重量下价值最大的物品,单位重量的价值排序:物品A > 物品B > 物品C
贪心算法设计:
/**
* 利用贪心算法获取能够让 背包中选着的商品的价值最大的排列祝贺
* @param goods 商品列表(无序的)
* @return 商品的排列组合
*/
public ArrayList<Good> getMaxValue(Good[] goods)
- 先对goods,商品数组进行排序,这里我使用的是快速排序,上面有介绍
ArrayList<Good> ret:
ret集合用于记录被选择的商品序列curWeight
:当前背包容量,初始化为maxWeight- n:物品的件数
- 进行选择,从第一件物品开始选
- 如果当前商品的重量量 大于 当前背包容量 退出则退出循环
- 如果不大于就把物品装入,直到背包装不下该物品
- 内层循环
- 装当前价值最大的物品,直到装不下位置,每次装完物品之后,让当前背包容量减去物品的容量
- 如果 goods[i].weight > curWeight 那么就开始装下一个物品
package shiyan4;
import java.util.ArrayList;
/**
* @author DL5O
* @version 1.0
*/
public class Bag {
public double maxWeight = 0;//背包的总容量
public Bag(double maxWeight) {
this.maxWeight = maxWeight;
}
/**
* 利用贪心算法获取能够让 背包中选着的商品的价值最大的排列祝贺
* @param goods 商品列表(无序的)
* @return 商品的排列组合
*/
public ArrayList<Good> getMaxValue(Good[] goods){
Utils.quickSort(goods,0,goods.length-1);//对goods数组进行快速排序
ArrayList<Good> ret= new ArrayList<>();
double sumValues = 0;//总价值
double curWeight = maxWeight;//当前背包容量,
int n = goods.length;//物品的件数
//进行选择,从第一件物品开始选
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < n; j++) {//进行判断是否还有其他物品可以装,装不下就退出循环
if(goods[i].weight > curWeight){//如果当前商品的总量 大于 当前背包容量 退出则退出循环
break;
}else{
//装当前价值最大的物品,直到装不下位置,每次装完物品之后,让当前背包容量减去物品的容量
//如果 goods[i].weight > curWeight 那么就开始装下一个物品
while(true){
curWeight -= goods[i].weight;//让当前背包容量减去物品的容量
System.out.print("选择物品 " + goods[i].name);
System.out.println(",当前剩余容量 " + curWeight);
sumValues +=goods[i].price;//把当前决策玩之后的物品的价格进行累加,并保存
ret.add(goods[i]);
if(goods[i].weight > curWeight){
System.out.println( goods[i].name+" 装不下了");
break;
}
}
}
}
}
System.out.println("最大价值为:" + sumValues );
return ret;//解向量
}
public double getMaxWeight() {
return maxWeight;
}
public void setMaxWeight(double maxWeight) {
this.maxWeight = maxWeight;
}
}
测试类
package shiyan4;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
/**
* @author DL5O
* @version 1.0
*/
public class Shiyan4 {
public static void main(String[] args) {
//创建商品对象
Good a=new Good("A",30,60);
Good b=new Good("B",20,40);
Good c=new Good("C",20,30);
//装入good对象数组中
Good[] goods = {a,c,b};
//初始化背包最大总容量
Bag bag = new Bag(50);
//获取最大值
ArrayList<Good> ret = bag.getMaxValue(goods);
System.out.println("====解向量====");
for (Good good : ret) {
System.out.println(good);
}
}
}
标签:goods,Good,算法,背包,物品,array,public,贪心 来源: https://www.cnblogs.com/DL50/p/16181422.html