一、问题描述

有一天，阿里巴巴赶着一头毛驴上山砍柴。砍好柴准备下山时，远处突然出现一股烟尘，弥漫着直向上空非扬，朝他这儿卷过来，而且越来越近。靠近以后，他才看清原来是一支马队，他们公有四十人，一个个年轻力壮、行动敏捷。一个首领模样的人背负沉重的鞍袋，从丛林中一支来打那个大石头跟前，喃喃地说到：“芝麻、开门吧！”，随着那个头目的喊声，大石头前突然出现一道宽阔的门路，于是强盗们鱼贯而入。阿里巴巴待在树上观察他们，直到他们走的无影无踪之后，才从树上下来。他大声喊道：“芝麻、开门吧！”，他的喊声刚落，洞门立刻打开了，他小心翼翼地走了进去，一下子惊呆了，洞中堆满了财务，还有多的无法计数的金银财宝，有的散堆在地上，有的盛在皮袋中。突然看见这么多的金银财宝，阿里巴巴深信这肯定是一个强盗们数代经营、掠夺所积累起来的宝窟。为了让乡亲们开开眼界，见识一下这些宝物，他想一种宝物只拿一个，如果太重就用锤子凿开，但毛驴的运载能力是有限的，怎么才能用驴子运走最大价值的财宝分给穷人呢？

二、问题分析

假设山洞中有n种宝物，每种宝物有一定重量w和相应的价值v，毛驴运载能力有限，只能运走m重量的宝物，一种宝物只能拿一样，宝物可以分割。那么怎么才能使毛驴运走宝物的价值最大呢？
（1）每次挑选价值最大的宝物装入背包，得到的结果是否最优？
（2）每次挑选重量最小的宝物装入背包，能否得到最优解？
（3）每次选择单位重量价值最大的宝物，能否使价值最高？

如果选择价值最大的宝物，但重量非常大，也是不行的，因为运载能力是有限的，所以舍弃策略（1）；如果选重量小的物品装入，那么其价值不一定高，所以不能再总重限制的情况下保证价值最大，所以舍弃策略（2）；而第三种是每次选择单位重量价值最大的宝物，也就是说每次选择性价比（价值/重量）最高的宝物，如果可以达到运载重量m，那么一定能使得价值最大，因此采用策略（3），每次从剩下的宝物中选择性价比最高的宝物。

三、算法设计

3.1、数据结构及其初始化

将n种宝物的重量和价值存储结构体three（包含重量、价值、性价比3个成员）中，同时求出每种宝物的性价比也存储在对应的结构体three中，将其按照性价比从高到低排序。采用sum来存储毛驴能够运走的最大价值，初始化为0；

3.2、贪心策略

按照性价比从大到小选取宝物，直到达到毛驴的运载能力。每次选择性价比高的物品，判断是否小于m（毛驴运载能力），如果小于m，则放入，sum（已放入物品的价值）加上当前宝物的价值，m减去放入宝物的重量；如果不小于m，则取该宝物的一部分m*p[i]，m=0时，程序结束。m减少到0，则sum得到最大值。

按照贪心策略，每次选择性价比高的宝物放入：

第1次选择宝物2，剩余容量30-2=28，目前装入最大价值为8；
第2次选择宝物10，剩余容量28-5=23，目前装入最大价值为8+15=23；
第3次选择宝物6，剩余容量23-8=15，目前装入最大价值为23+20=43；
第4次选择宝物3，剩余容量15-9=6，目前装入最大价值为43+18=61；
第5次选择宝物5，剩余容量6-5=1，目前装入最大价值为61+8=69；
第6次选择宝物8，剩余容量1<4，装入1，目前装入最大价值为69+(6/4)*1=70.5；

3.3、构造最优解

把这些让如的宝物序号组合在一起，就得到了最优解（2,10,6,3,5,8），其中最后一个宝物为部分装入（装入1单位），能够装入宝物的最大价值为70.5

四、代码设计

4.1、数据结构定义

根据算法设计中的数据结构，首先定义一个结构体three：

struct three {double w;  //每种宝物的重量double v;  //每种宝物的价值double p;  //每种宝物的性价比（价值/重量）
}

4.2、性价比排序

可以利用C++中的排序函数sort，对宝物的性价比进行从小到大（非递减）排序。要使用此函数需引入头文件：

#include <algorithm>sort(begin, end)  //参数begin和end表示一个范围，分别为待排序数组的首地址和尾地址
//sort 函数默认为升序

在本例中采用结构体形式存储，按结构体中的一个字段，即性价比排序。如果不适用自定义比较函数，那么sort函数排序时不知道按哪一项的值排序，因此采用自定义比较函数的办法实现宝物性价比的降序排序：

bool cmp(three a,three b)  //比较函数按照宝物性价比降序排序
{return a.p > b.p;  //指明按照宝物性价比降序排序
}
//前两个参数分别为待排序数组的的首地址和尾地址
//最后一个参数compare表示比较的类型
sort(s,s+n,cmp);

4.3、贪心算法求解

在性价比排序的基础上，进行贪心算法运算。如果剩余容量比当前宝物的重量大，则可以放入，剩余容量减去当前宝物的重量，已房屋物品的价值加上当前宝物的价值。如果剩余容量比当前宝物的重量小，表示不可以全部放入，可以切割下来一部分（正好是剩余容量），然后令剩余容量乘以当前物品的单位重量价值，已放入物品的价值加上该价值，即为能放入宝物的最大价值。

for(int i=0; i<n; i++)  //按照排好的顺序，执行贪心策略
{if( m > s[i].w)  //如果宝物的重量小于毛驴的运载能力，即剩余容量{m -= s[i].w;sum += s[i].v;}else  //如果宝物的总量大于毛驴的承载能力{//进行宝物切割，切割一部分（m重量），正好达到毛驴称重sum += m * s[i].p;  break;}
}

五、代码设计

#include <iostream>
#include <algorithm>using namespace std;const int M=1000005;struct three {double w;  //每个宝物的重量double v;  //每个宝物的价值double p;  //每个宝物的性价比
}s[M];bool cmp(three a, three b)
{return a.p > b.p;  //根据宝物的单位价值从大到小排序
}int main()
{int n;  //n 表示有n个宝物double m;  //m 表示毛驴的承载能力cout<<"请输入宝物数量n及毛驴的承载能力m："<<endl;cin>>n>>m;cout<<"请输入每个宝物的重量个价值，用空格分开："<<endl;for(int i=0; i<n; i++){cin>>s[i].w>>s[i].v;s[i].p=s[i].v/s[i].w;  //每个宝物单位价值}sort(s,s+n,cmp);double sum = 0.0;  //sum 表示贪心记录运走宝物的价值之和for(int i=0; i<n; i++)  //按照排好的顺序，执行贪心策略{if( m > s[i].w)  //如果宝物的重量小于毛驴的运载能力，即剩余容量{m -= s[i].w;sum += s[i].v;}else  //如果宝物的总量大于毛驴的承载能力{//进行宝物切割，切割一部分（m重量），正好达到毛驴称重sum += m * s[i].p;  break;}}cout<<"装入宝物的最大价值Maximun value= "<<sum<<endl;return 0;
}

六、算法复杂度分析

6.1、时间复杂度

该算法的时间主要耗费在将宝物按照性价比排序上，采用的是快速排序，算法时间复杂度为O(nlogn)

6.2、空间复杂度

空间主要耗费在存储宝物的性价比，空间复杂度为O(n)

6.3、总结

为了使m重量里的所有物品的价值最大，利用贪心思想，每次取剩下物品里面性价比最高的物品，这样可以使得在相同重量条件下比选其他物品所得到的价值更大，因此采用贪心策略能得到最优解。（物品可分割的装载问题称为背包问题，物品不可分割的装载问题称为0-1背包问题）。

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