例1-7 假设n =8, [w1 , ... w8 ]=[100,200,50,90,150,50,20,80], c= 4 0 0。利用贪婪算法时,所考察货箱的顺序为7 , 3 , 6 , 8 , 4 , 1 , 5 , 2。货箱7 , 3 , 6 , 8 , 4 , 1的总重量为3 9 0个单位且已被装载,剩下的装载能力为1 0个单位,小于剩下的任何一个货箱。在这种贪婪解决算法中得到[x1 , ..., x8 ] = [ 1 , 0 , 1 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 ]且?xi = 6。
定理1-1 利用贪婪算法能产生最佳装载。
证实可以采用如下方式来证实贪婪算法的最优性:令x = [x1 , ..., xn ]为用贪婪算法获得的解,令y =[ y1 , ..., yn ]为任意一个可行解,只需证实n ?i= 1xi ≥n ?i= 1yi 。不失一般性,可以假设货箱都排好了序:即wi≤wi + 1(1≤i≤n)。然后分几步将y 转化为x,转换过程中每一步都产生一个可行的新y,且n ?i = 1yi 大于等于未转化前的值,最后便可证实n ?i = 1xi ≥n ?j = 1yi 。
根据贪婪算法的工作过程,可知在[0, n] 的范围内有一个k,使得xi =1, i≤k且xi =0, i>k。寻找[ 1 ,n]范围内最小的整数j,使得xj≠yj 。若没有这样的j 存在,则n ?i= 1xi =n ?i = 1yi 。假如有这样的j 存在,则j≤k,否则y 就不是一个可行解,因为xj≠yj ,xj = 1且yj = 0。令yj = 1,若结果得到的y 不是可行解,则在[ j+ 1 ,n]范围内必有一个l 使得yl = 1。令yl = 0,由于wj≤wl ,则得到的y 是可行的。而且,得到的新y 至少与原来的y 具有相同数目的1。
经过数次这种转化,可将y 转化为x。由于每次转化产生的新y 至少与前一个y 具有相同数目的1,因此x 至少与初始的y 具有相同的数目1。货箱装载算法的C + +代码实现见程序1 3 - 1。由于贪婪算法按货箱重量递增的顺序装载,程序1 3 - 1首先利用间接寻址排序函数I n d i r e c t S o r t对货箱重量进行排序(见3 . 5节间接寻址的定义),随后货箱便可按重量递增的顺序装载。由于间接寻址排序所需的时间为O (nl o gn)(也可利用9 . 5 . 1节的堆排序及第2章的归并排序),算法其余部分所需时间为O (n),因此程序1 3 - 1的总的复杂性为O (nl o gn)。
程序13-1 货箱装船
template
void ContainerLoading(int x[], T w[], T c, int n)
{// 货箱装船问题的贪婪算法
// x[i] = 1 当且仅当货箱i被装载, 1<=i<=n
// c是船的容量, w 是货箱的重量
// 对重量按间接寻址方式排序
// t 是间接寻址表
int *t = new int [n+1];
I n d i r e c t S o r t ( w, t, n);
// 此时, w[t[i]] <= w[t[i+1]], 1<=i < p>
// 初始化x
for (int i = 1; i <= n; i++)
x[i] = 0;
// 按重量次序选择物品
for (i = 1; i <= n && w[t[i]] <= c; i++) {
x[t[i]] = 1;
c -= w[t[i]];} // 剩余容量
delete [] t;
}
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