我正在寻找一种贪婪算法来挑选具有权重<1的最高值/重量比的项目的情况。最大重量并将其放入背包中首先不会起作用。有没有人有例子？因为否则，贪婪的最坏情况将是O（nlogn）（nlogn以降序值/权重排序，n来经历它），而动态编程方式的最坏情况将是O（nW），使得贪婪登录时更快＆lt; W上。
答案 0 :(得分：6)
考虑一个容量为4的背包，以及具有以下重量和值的物品：
Item Weight Value value/Weight A 3 1.65 0.55 B 2 1 0.5 C 2 1 0.5
基于每重量值的贪婪算法首先选择项目A然后退出，剩余的容量不足以用于任何其他项目 - 总值1.65。然而，最佳解决方案是选择项目B和C，它们共同占据了全部容量并且组合值为2.
更一般地说，当选择一组不占用整个可用容量的项时，贪婪算法可能会失败。填充更多可用容量的不同项目有时是更好的选择。
答案 1 :(得分：0)
我们还可以概括贪婪算法无法给出全局最优解的情况。
如下
权重= {1，x，x + 1} 目标体重= z
对于上述一般情况，大多数时候贪婪方法都失败了。您可以尝试示例。