本文实例讲述了JS基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考,具体如下:

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

更多关于JavaScript相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《JavaScript数据结构与算法技巧总结》、《JavaScript数学运算用法总结》、《JavaScript排序算法总结》、《JavaScript遍历算法与技巧总结》、《JavaScript查找算法技巧总结》及《JavaScript错误与调试技巧总结》

希望本文所述对大家JavaScript程序设计有所帮助。

标签:
JS,贪心算法,背包问题

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。