前面我们分享了关于js使用贪心算法解决找零问题，本文我们接着为大家介绍JS基于贪心算法解决背包问题。
贪心算法：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。寻找最优解的过程，目的是得到当前最优解。
部分背包问题：固定容积的背包能放入物品的总最大价值
物品 A B C D
价格 50 220 60 60
尺寸 5 20 10 12
比率 10 11 6 5
按比例降序尽可能多放入物品
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 //背包容积 greedy(values, weights, capacity) // 320
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