本文實(shí)例講述了Python基于貪心算法解決背包問(wèn)題。分享給大家供大家參考，具體如下：

貪心算法（又稱(chēng)貪婪算法）是指，在對(duì)問(wèn)題求解時(shí)，總是做出在當(dāng)前看來(lái)是最好的選擇。也就是說(shuō)，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。

貪心算法不是對(duì)所有問(wèn)題都能得到整體最優(yōu)解，關(guān)鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無(wú)后效性，即某個(gè)狀態(tài)以前的過(guò)程不會(huì)影響以后的狀態(tài)，只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)。

完全背包問(wèn)題：給定n個(gè)物品和一個(gè)容量為C的背包，物品i的重量是Wi,其價(jià)值為Vi,背包問(wèn)題是如何選擇入背包的物品，使得裝入背包的物品的總價(jià)值最大，與0-1背包的區(qū)別是，在完全背包問(wèn)題中，可以將物品的一部分裝入背包，但不能重復(fù)裝入。

設(shè)計(jì)算法的思路很簡(jiǎn)單，計(jì)算物品的單位價(jià)值，然后盡可能多的將單位重量?jī)r(jià)值高的物品放入背包中。

python實(shí)現(xiàn)代碼如下：

# coding=gbk# 完全背包問(wèn)題，貪心算法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# 不適用于0-1背包def knapsack(capacity=0, goods_set=[]):  # 按單位價(jià)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 resultsome_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('花費(fèi)時(shí)間：' + str(end_time - start_time))for obj in res:  print('物品編號(hào):' + str(obj.id) + ' ,放入重量:' + str(obj.weight) + ',放入的價(jià)值:' + str(obj.value), end=',')  print('單位價(jià)值量為:' + str(obj.value / obj.weight))# 花費(fèi)時(shí)間：2.2807240614677942e-05# 物品編號(hào):3 ,放入重量:2,放入的價(jià)值:8,單位價(jià)值量為:4.0# 物品編號(hào):0 ,放入重量:2,放入的價(jià)值:4,單位價(jià)值量為:2.0# 物品編號(hào):4 ,放入重量:1,放入的價(jià)值:2,單位價(jià)值量為:2.0# 物品編號(hào):1 ,放入重量:1,放入的價(jià)值:0.75,單位價(jià)值量為:0.75

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。