本文實(shí)例講述了JS基于貪心算法解決背包問題。分享給大家供大家參考，具體如下：
貪心算法：在對問題求解時(shí)，總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的僅是在某種意義上的局部最優(yōu)解。
尋找最優(yōu)解的過程，目的是得到當(dāng)前最優(yōu)解
部分背包問題：固定容積的背包能放入物品的總最大價(jià)值
物品 A B C D
價(jià)格 50 220 60 60
尺寸 5 20 10 12
比率 10 11 6 5
按比例降序盡可能多放入物品
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 //背包容積greedy(values, weights, capacity) // 320希望本文所述對大家JavaScript程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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