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  • 最优装载问题_贪心

    一、  问题描述

       有一批集装箱要装上一艘载重为C的轮船。其中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要去确定在装载体积不受限制的情况下,将极可能多的集装箱装上轮船。

    二、  解题思路及所选算法策略的可行性分析

    使用贪心算法。

    问题描述为

        max∑Xi,∑WiXi<=C,Xi∈{0,1}   1<=i<=n

    其中,变量Xi=0表示不装入集装箱i,Xi=1表示装入集装箱i。

    贪心选择性质

        设集装箱已依其重量从小到大排序,(X1,X2,…,Xn)是最优装问题的一个最优解。又设k=min{i|Xi=1}。易知,如果给定的最优装载问题有解,则1<i<=n,i!=k,则

        ∑WiYi = Wi - Wk + ∑WiXi <= ∑WiXi <= C

    因此,(Yz,Y2,…,Yn)是所给最优装载问题的可行解。

        另一方面,由∑Yi = ∑Xi知,(Y1,Y2,…,Yn)是满足贪心选择性质的最优解。

    最优子结构性质

        设(X1,X2,…,Xn)是最优装载问题的满足贪心选择性质的最优解,则容易知道,X1=1,且(X2,…,Xn)是轮船载重量为C-W1,待装载集装箱为{2,3,…,n}时相应最优集装箱问题的最优解。也及时说,最优集装箱装载问题具有最优子结构性质。

    三、  代码描述及复杂度分析

    Loading(float c, float[]w, int[] x)

    {

       创建集装箱数组,存放每个集装箱重量及其序号;

        按集装箱重量从小到大排序;

        有小到大依次判断是否可入箱;

        返回轮船上箱子总重量;

    }

    四、代码实现

    package 贪心算法;
    
    import 分治法.dcPoint;
    
    class Element implements Comparable{
    	float w;
    	int i;
    	
    	public Element(float ww, int ii) {
    		w=ww;
    		i=ii;
    	}
    	
    	public int compareTo(Object x)
    	{
    		float xw=((Element)x).w;
    		if(w<xw) return -1;
    		if(w==xw) return 0;
    		return 1;
    	}
    }
    
    class MergeSort{
    	public static void mergeSort(Element[] a){
    		Element[] tempArray = new Element[a.length];
    		mergeSort(a, tempArray, 0, a.length - 1);
    	}
    	
    	private static void mergeSort(Element[] a, Element [] tempArray, int left, int right){
    		if(left < right){
    			int center = (left + right) >> 1;
    			//分治
    			mergeSort(a, tempArray, left, center);
    			mergeSort(a, tempArray, center + 1, right);
    			//合并
    			merge(a, tempArray, left, center + 1, right);
    		}
    	}
    	
    	private static void merge(Element [] a, Element [] tempArray, int leftPos, int rightPos, int rightEnd){
    		int leftEnd = rightPos - 1;
    		int numOfElements = rightEnd - leftPos + 1;
    		
    		int tmpPos = leftPos;		//游标变量, 另两个游标变量分别是leftPos 和 rightPos
    		
    		while(leftPos <= leftEnd && rightPos <= rightEnd){
    				if(a[leftPos].w <= a[rightPos].w)
    					tempArray[tmpPos++] = a[leftPos++];
    				else
    					tempArray[tmpPos++] = a[rightPos++];
    		}
    		
    		while(leftPos <= leftEnd)
    			tempArray[tmpPos++] = a[leftPos++];
    		while(rightPos <= rightEnd)
    			tempArray[tmpPos++] = a[rightPos++];
    		
    		//将排好序的段落拷贝到原数组中
    		System.arraycopy(tempArray, rightEnd-numOfElements+1, a, rightEnd-numOfElements+1, numOfElements);
    	}
    }
    public class 最优装载{
    	public static float loading(float c, float[]w, int[]x)
    	{
    		int n=w.length;
    		Element[]d=new Element[n];
    		for(int i=0; i<n; i++)
    			d[i]=new Element(w[i],i);
    		MergeSort.mergeSort(d);
    		float opt=0;
    		for(int i=0;i<n;i++)
    			x[i]=0;
    		for(int i=0;i<n;i++)
    		{
    			if(w[i]<=c){
    				x[d[i].i]=1;
    				opt+=d[i].w;
    				c-=d[i].w;
    			}else
    				break;
    		}
    		return opt;
    	}
    	
    	public static void main(String[] args)
    	{
    		float weight= (float) 100.00;
    		float w[]={1,5,10,14,15,16,20,18,23,32,56,72,85};
    		int x[]=new int[w.length];
    		
    		System.out.println("货物总重量为:"+loading(weight, w, x));
    		System.out.print("装入集装箱为:");
    		for(int i=0; i<w.length; i++)
    			if(x[i]==1) 
    			System.out.print(i+1+" ");
    	}
    }
    

      

    五、代码运行结果截图

     

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