背包问题总能用贪心算法吗

大家好，今天小编来为大家解答背包问题总能用贪心算法吗这个问题，背包问题的贪心选择性质很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

文章目录：

• 1、0-1背包问题的多种解法代码(动态规划、贪心法、回溯法、分支限界法...
• 2、背包问题的贪心算法时间复杂度
• 3、背包问题贪心算法时间复杂度
• 4、贪心算法选择问题
• 5、动态规划和贪心算法的区别

0-1背包问题的多种解法代码(动态规划、贪心法、回溯法、分支限界法...

1、而最优解为[ 0 ， 1 ， 1 ]，其总价值为3 0。（ii）另一种方是重量贪婪准则是：从剩下的物品中选择可装入背包的重量最小的物品。虽然这种规则对于前面的例子能产生最优解，但在一般情况下则不一定能得到最优解。考虑n= 2 ，w=[10，20]， p=[5，100]， c= 2 5。

2、遵守动态规划五步曲：确定dp数组及下标含义 dp[i][j]代表容量为j的背包，从前i个物品中进行挑选，能装的最大物品价值总和。

3、这个问题非常类似于01背包问题，所不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑，与它相关的策略已并非取或不取两种，而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。如果仍然按照解01背包时的思路，令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值。

背包问题的贪心算法时间复杂度

1、时间复杂度分析：在一般情况下，贪心算法的时间复杂度为O（nlogn），其中n为物品的数量。这是因为算法需要对n个物品进行排序，排序的时间复杂度为O（nlogn）。之后，从头到尾依次选择物品放入背包需要O（n）的时间。因此，总的时间复杂度为O（nlogn）。

2、贪心算法的时间复杂度主要取决于排序的复杂性。为了对物品按照重量价值进行排序，我们可以使用任何内部排序算法（例如快速排序、归并排序等），其时间复杂度通常是O（n log n），其中n是物品的数量。在对物品排序后，我们需要遍历所有物品并选择放入背包的物品，这需要O（n）的时间复杂度。

3、首先究竟贪心法的正确率怎么样？事实和理论都已经证明，贪心法是一种渐近最优解，它未必是最优的解。事实确实是这样，考虑下面一种硬币面值组合4，当需要找零6的时候，贪心算按照1的方，而事实上，3的方才是最优解。

背包问题贪心算法时间复杂度

时间复杂度分析：在一般情况下，贪心算法的时间复杂度为O（nlogn），其中n为物品的数量。这是因为算法需要对n个物品进行排序，排序的时间复杂度为O（nlogn）。之后，从头到尾依次选择物品放入背包需要O（n）的时间。因此，总的时间复杂度为O（nlogn）。

贪心算法的时间复杂度主要取决于排序的复杂性。为了对物品按照重量价值进行排序，我们可以使用任何内部排序算法（例如快速排序、归并排序等），其时间复杂度通常是O（n log n），其中n是物品的数量。在对物品排序后，我们需要遍历所有物品并选择放入背包的物品，这需要O（n）的时间复杂度。

Kruskal算法：按照边的权值依次处理，只要该边的加入不会出现回路，就加入到生成树之中，直到加入n-1条边为止。如果算确，那么它的时间复杂度大致是O（ElogE）。贪心选择性质 假设图G的最优解为T_tree，且第一步不满足贪心策略，即存在权值更小的边T_edge。

背包问题的贪心算法所需的计算时间为0（nlogn）。背包问题简介：背包问题是一个经典的组合优化问题，它描述了在给定背包容量的情况下，如何选择装入背包的物品，使得所装物品的总价值最大。具体来说，背包问题可以描述为：有n个物品，每个物品的重量为w_i，价值为v_i，背包的容量为C。

我们写的，看看吧 第三题，采药。这道题还是有难度的。基本解决思路有几种，贪心，模拟和动态规划。贪心算法能够解决举例的数据，但是测试数据则无法通过。模拟算法，可以通过30%的数据，即数据小与10个一下的测试数据。而对于100%的测试数据则严重超时无法计算。动态规划算法，解决较快，而且有效。

贪心算法选择问题

贪心选择性质：所求问题的整体最优解可以通过一局部最优的选择来得到。

贪心算法的解题步骤包括：将问题分解为多个子问题，选择合适的贪心策略求解每个子问题，将子问题的解合并得到原问题的解。这看起来很简单，但在实际应用中，识别何时使用贪心算法可能并不容易。总的来说，贪心算法是一种有用的策略，但在应用时需要谨慎。在大部分情况下，贪心算法能提供高效的解决方。

问题描述 四位旅行者甲、乙、丙、丁，只有一支手电筒，桥只够两人同行。过桥时间分别为8分钟。问题：如何快速过桥。问题答 第一种方：甲乙过桥（2分钟）→甲回（1分钟）→甲丙过桥（5分钟）→甲回（1分钟）→甲丁过桥（8分钟），总共17分钟。

选择贪心策略时，需要确定合理的标准，常见的策略如“活动安排问题”的“最早开始时间”、“持续时间最短”、“结束时间最早”。使用贪心算法时需要通过反证法确保其有效性，例如，为证明“活动安排问题”的有效性，需排除“开始时间最早”和“持续时间最长”策略。

原因：贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。贪心算法：又称贪婪算法，是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。

贪心算法适用的问题必须满足两个属性： （1） 贪心性质：整体的最优解可通过一局部最优解达到，并且每次的选择可以依赖以前做出的选择，但不能依赖于以后的选择。 （2） 最优子结构：问题的整体最优解包含着它的子问题的最优解。

动态规划和贪心算法的区别

动态规划和贪心算法的区别 动态规划算法中，每步所做的选择往往依赖于相关子问题的解，因而只有在解出相关子问题时才能做出选择。而贪心算法，仅在当前状态下做出最好选择，即局部最优选择，然后再去解做出这个选择后产生的相应的子问题。

不同点：贪心算法是一种贪心的策略，每一步都采用局部最优的决策，最终得到全局最优解，动态规划则是通过将原问题分解为子问题来求解的。相同点：两者都有最优子结构，以及贪心选择策略。

算法不同。贪心算法问题的最优解可以通过一局部最优的选择来达到，它仅在当前状态下做出最好选择，而动态规划的选择往往依赖相关子问题的解。都是一种递推算法。动态规划法与分治法和贪心法类似，它们都是将问题实例归纳为更小的、相似的子问题，并通过求解子问题产生一个全局最优解。

贪心法是每一步的最优解就是整体的最优解。0-1背包是属于动态规划，每一步的解不一定导致整体的最优解。对于你问“什么样的题用0-1背包问题作”就是需要你自己做题来体会了。如果全局的最优解可以用分布的最优解求出来，就用贪心，如果不是，就动态规划（0-1背包属于这类）。

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