本文介绍了用PHP贪婪算法求解0-1背包问题的一种方法，供大家参考，具体分析如下：

贪心算法解决了0-1背包问题，通过局部最优解得到全局最优解，比动态规划更灵活地解决背包问题！


0-1背包贪婪算法问题
类谭鑫{
公共重量；
公共价格；
公共功能__construct（重量= 0美元美元，价格= 0）
{
美元=重量=重量；
美元=价格=价格；
}
}
数据
$ = 10；
对于（$ i = 1；$ i = $；$；$ + +）{
$重量=兰特（中）；
美元价格=兰特（1,10）；
X元{ $我} =新谭鑫（合量，美元价格）；
}
输出结果
函数显示（x）
{
$ = =（x）；
foreach（X元至Val）{
$>重量，$；
回声'；
}
}
按照排序的价格和重量比率/
功能tsort（X元）
{
$ = =（x）；
为（$我= 1；美元美元美元我<= len；i++）
{
对于（$ = 1；$ j =
{
$；
$ = $ $ J + J 1 } -价格1美元；
temres美元美元=温度>价格/美元临时->重量；
如果（合物> temres美元）{
x $ $ $ } = $ x J + $ 1 }；
$ x $ J + 1 } = $；
}
}
}
}
贪婪算法
函数的Tanxin（X元，总重量= 50美元）
{
$ = =（x）；
allprice = 0美元；
为（$ = 1；$ i = $；
如果（X元{我} ->重>总打破美元）；
别的{
allprice美元= X元{我} ->价格；
总重量=总重量-美元美元美元美元X {我} ->重量；
}
}
如果（$尔·普赖斯*（$总重量/ X元{我} ->重量）；
返回的allprice；
}
Tsort（X元）； / /订单不增加排序
显示（$ x）；
回声'0-1背包的最佳解决方案是：'；
Echo Tanxin（X）；


希望本文能对大家的PHP程序设计有所帮助。