这篇文章主要介绍了php贪婪算法解决0-1背包问题,实例分析了贪婪算法的原理与背包问题的实现技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了php贪婪算法解决0-1背包问题的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
贪心算法解决0-1背包问题，全局最优解通过局部最优解来获得！比动态规划解决背包问题更灵活！
//0-1背包贪心算法问题class tanxin{ public $weight; public $price; public function __construct($weight=0,$price=0) { $this->weight=$weight; $this->price=$price; }}//生成数据$n=10;for($i=1;$i<=$n;$i++){ $weight=rand(1,20); $price=rand(1,10); $x[$i]=new tanxin($weight,$price);}//输出结果function display($x){ $len=count($x); foreach($x as $val){ echo $val->weight,' ',$val->price; echo '<br>'; }}//按照价格和重量比排序function tsort(&$x){ $len=count($x); for($i=1;$i<=$len;$i++) { for($j=1;$j<=$len-$i;$j++) { $temp=$x[$j]; $res=$x[$j+1]->price/$x[$j+1]->weight; $temres=$temp->price/$temp->weight; if($res>$temres){ $x[$j]=$x[$j+1]; $x[$j+1]=$temp; } } } }//贪心算法function tanxin($x,$totalweight=50){ $len=count($x); $allprice=0; for($i=1;$i<=$len;$i++){ if($x[$i]->weight>$totalweight) break; else{ $allprice+=$x[$i]->price; $totalweight=$totalweight-$x[$i]->weight; } } if($i<$len) $allprice+=$x[$i]->price*($totalweight/$x[$i]->weight); return $allprice;}tsort($x);//按非递增次序排序display($x);//显示echo '0-1背包最优解为:';echo tanxin($x);
总结：以上就是本篇文的全部内容，希望能对大家的学习有所帮助。
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以上就是php贪婪算法的原理及用法的详细内容。