贪心算法最优装载问题（Java代码实现）

最优装载问题

最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题

问题描述

• 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 w_i
• 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船

算法描述

• 可用贪心算法求解
• 采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解

Java 源代码

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/*
 * 若尘
 */
package loading;

import java.util.Arrays;

/**
 * 最优装载问题（贪心算法） 
 * @author ruochen
 * @version 1.0
 */
public class LoadingProblem {
	private static int[] x; 

	/**
	 * 
	 * @param c 总重量
	 * @param w 每个集装箱的重量
	 * @param x 记录是否装入 （1： 装入    0： 不装入）
	 * @return
	 */
	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++) {
			// 初始化
			d[i] = new Element(w[i], i);
		}
		Arrays.sort(d);
		// 记录最优值
		float opt = 0;
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			// 初始化 
			x[i] = 0;
		}
		for (int i = 0; i < n && d[i].w <= c; i++) {
			x[d[i].i] = 1;
			opt += d[i].w;
			c -= d[i].w;
		}
		return opt;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		float c = 10;
		float[] w = new float[]{4, 2, 5, 1, 3};
		x = new int[w.length];
		float opt = Loading(c, w, x);
		System.out.println("最优值为: " + opt);
		System.out.println("最优解为： " + Arrays.toString(x));
	}
	
	public static class Element implements Comparable<Element> {
		float w;
		int i;
		
		public Element(float w, int i) {
			this.w = w;
			this.i = i;
		}
		
		/**
		 * 按照升序排列
		 */
		@Override
		public int compareTo(Element o) {
			if (this.w < o.w) 
				return -1;
			else if (this.w == o.w)
				return 0;
			else 
				return 1;
		}
	}
}

最优值为: 10.0
最优解为： [1, 1, 0, 1, 1]