贪心算法
认识贪心算法
贪心算法就是一种比较简单的算法。贪心算法总是会选择当下的最优解，而不去考虑这一次的选择会不会对未来的选择造成影响。使用贪心算法通常表明，实现者希望做出的这一系列局部“最优”选择能够带来最终的整体“最优”选择。如果是这样的话，该算法将会产生一个最优解，否则，则会得到一个次优解。然而，对很多问题来说，寻找最优解很麻烦，这么做不值得，所以使用贪心算法就足够了。这段话来自《数据结构与算法：JavaScript描述》。
我的理解就是在对问题求解时，选择当前最好的选择（局部最优解），不会从整体加以考虑。
使用贪心算法解决背包问题
当背包容量固定时，返回能放入的物品的最大总价值；
有一个小前提，放入的物品不能是离散型的得是连续的，比如电脑、冰箱、收音机这种，总不能说放"1/2个电脑"吧；
我们需要告诉程序，物品的价值以及物品的体积，这两种数据要按比率（价值/体积）从大到小排列；
function ksack(values, weights, capacity) {
let load = 0; //记录已装入货物体积
let index = 0; //索引
let totalValue = 0; //已装入物品的总价值
while (load < capacity && index < values.length) {
if (weights[index] <= capacity - load) {
totalValue += values[index];
load += weights[index];
} else {
let r = (capacity - load) / weights[index];
// 获取剩余容量和待放入物品体积的占比
totalValue += r * values[index];
load += r * weights[index];
}
index++;
}
return totalValue;
}
let items = ["A", "B", "C", "D"];
let values = [50, 140, 60, 60];
let weights = [5, 20, 10, 12];
let capacity = 45;
console.log(ksack(values, weights, capacity));
贪心算法比较简单，但是在特殊情况还是很有用的哦，拜拜！
