背包问题贪心算法 java_JS基于贪心算法解决背包问题示例

本文实例讲述了JS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：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。

寻找最优解的过程，目的是得到当前最优解

部分背包问题：固定容积的背包能放入物品的总最大价值

物品 A B C D

价格 50 220 60 60

尺寸 5 20 10 12

比率 10 11 6 5

按比例降序尽可能多放入物品

function greedy(values, weights, capacity){

var returnValue = 0

var remainCapacity = capacity

var sortArray = []

values.map((cur, index) =>{

sortArray.push({

'value': values[index],

'weight': weights[index],

'ratio': values[index]/weights[index]

})

sortArray.sort(function(a, b){

return b.ratio > a.ratio

})

console.log(sortArray)

sortArray.map((cur,index) => {

var num = parseInt(remainCapacity/cur.weight)

console.log(num)

remainCapacity -= num*cur.weight

returnValue += num*cur.value

})

return returnValue

}

var items = ['A','B','C','D']

var values = [50,220,60,60]

var weights = [5,20,10,12]

var capacity = 32 //背包容积

greedy(values, weights, capacity) // 320

希望本文所述对大家JavaScript程序设计有所帮助。

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