using System;
namespace ConsoleApp1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
/*===========贪婪算法-背包问题==============
背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。
问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得背包里物品的总价格最高。
问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。
相似问题经常出现在商业、组合数学,计算复杂性理论、密码学和应用数学等领域中。
也可以将背包问题描述为决定性问题,即在总重量不超过W的前提下,总价值是否能达到V
*/
//货物重量和价值
int[,] a;
//背包承重
int w;
//测试数据,答案是334
a = new int[,] { { 79, 58, 86, 11, 28, 62, 15, 68 }, { 83, 14, 54, 79, 72, 52, 48, 62 } };
w = 200;
int v; //最大价值
v = GetMaxValue(w, a, 0);
Console.WriteLine($"背包能实现的最大价值为:{v}");
Console.ReadKey();
}
/// <summary>
/// 获得背包承重w,装货物o,从第k件向后考虑,得到的最大价值
/// </summary>
/// <param name="w">背包承重</param>
/// <param name="o">货物o</param>
/// <param name="k">第几件开始默认索引0</param>
/// <returns></returns>
public static int GetMaxValue(int w, int[,] o, int k)
{
int v, t1, t2;
//如果是最后一件货物
if (k == o.GetLength(1) - 1)
{
if (w >= o[0, k])
{
v = o[1, k];
}
else
{
v = 0;
}
}
//如果装得下当前货物
else if (w >= o[0, k])
{
t1 = GetMaxValue(w - o[0, k], o, k + 1) + o[1, k];
t2 = GetMaxValue(w, o, k + 1);
v = GetMax(t1, t2);
}
//装不下当前货物的情况
else
{
v = GetMaxValue(w, o, k + 1);
}
return v;
}
public static int GetMax(int a, int b)
{
return a > b ? a : b;
}
}
}
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