贪心算法（又称贪婪算法）是指，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，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
完全背包问题：给定n个物品和一个容量为C的背包，物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包的物品，使得装入背包的物品的总价值最大，与0-1背包的区别是，在完全背包问题中，可以将物品的一部分装入背包，但不能重复装入。
设计算法的思路很简单，计算物品的单位价值，然后尽可能多的将单位重量价值高的物品放入背包中。
python实现代码如下：
1 # coding=gbk 2 # 完全背包问题，贪心算法 3 import time 4 __author__ = 'ice' 5 6 7 class goods: 8 def __init__(self, goods_id, weight=0, value=0): 9 self.id = goods_id 10 self.weight = weight 11 self.value = value 12 13 14 # 不适用于0-1背包 15 def knapsack(capacity=0, goods_set=[]): 16 # 按单位价值量排序 17 goods_set.sort(key=lambda obj: obj.value / obj.weight, reverse=True) 18 result = [] 19 for a_goods in goods_set: 20 if capacity < a_goods.weight: 21 break 22 result.append(a_goods) 23 capacity -= a_goods.weight 24 if len(result) < len(goods_set) and capacity != 0: 25 result.append(goods(a_goods.id, capacity, a_goods.value * capacity / a_goods.weight)) 26 return result 27 28 29 some_goods = [goods(0, 2, 4), goods(1, 8, 6), goods(2, 5, 3), goods(3, 2, 8), goods(4, 1, 2)] 30 31 start_time = time.clock() 32 res = knapsack(6, some_goods) 33 end_time = time.clock() 34 print('花费时间：' + str(end_time - start_time)) 35 36 for obj in res: 37 print('物品编号:' + str(obj.id) + ' ,放入重量:' + str(obj.weight) + ',放入的价值:' + str(obj.value), end=',') 38 print('单位价值量为:' + str(obj.value / obj.weight)) 39 40 41 # 花费时间：2.2807240614677942e-05 42 # 物品编号:3 ,放入重量:2,放入的价值:8,单位价值量为:4.0 43 # 物品编号:0 ,放入重量:2,放入的价值:4,单位价值量为:2.0 44 # 物品编号:4 ,放入重量:1,放入的价值:2,单位价值量为:2.0 45 # 物品编号:1 ,放入重量:1,放入的价值:0.75,单位价值量为:0.75
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