贪心法是一种改进了的分级处理方法。用贪心法设计算法的特点是一步一步地进行，根据某个优化测度（可能是目标函数，也可能不是目标函数），每一步上都要保证能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，它的选取应满足局部优化条件。若下一个数据与部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加为止。这种能够得到某种度量意义下的最优解的分级处理方法称为贪心法。
选择能产生问题最优解的最优度量标准是使用贪心法的核心问题。
假定有n个物体和一个背包，物体i 有质量wi，价值为pi，而背包的载荷能力为M。若将物体i的一部分xi（1<=i<=n,0<=xi<=1)装入背包中，则有价值pi*xi。在约束条件（w1*x1+w2*x2+…………+wn*xn)<=M下使目标(p1*x1+p2*x2+……+pn*xn)达到极大，此处0<=xi<=1,pi>0,1<=i<=n.这个问题称为背包问题（Knapsack problem）。
要想得到最优解，就要在效益增长和背包容量消耗两者之间寻找平衡。也就是说，总应该把那些单位效益最高的物体先放入背包。
在实现算法的程序中，实现算法的核心程序倒没碰到很大的问题，然而实现寻找最优度量标准程序时麻烦不断！
在寻找最优度量标准时，大致方向是用冒泡排序算法。也就是根据p[i]/w[i]的大小来对w[i]来排序。
在直接用此算法时，可以有如下的一段代码：
//根据效益tempArray[i]对重量w[i]排序，为进入贪心算法作准备
1 void sort(float tempArray[], flaot w[], int n)
2 {
3 int i = 0, j = 0;
4 int index = 0;
5
6 //用类似冒泡排序算法，根据效益p[i]/w[i]对w[i]排序
7 for (i = 0; i < n; i++)
8 {
9 float swapMemory = 0;
10 float temp;
11
12 temp = tempArray[i];
13 index = i;
14
15 for (j = i + 1; j < n; j++)
16 {
17 if (temp < tempArray[j])
18 {
19 temp = tempArray[j];
20 index = j;
21 }
22 }
23
24 //对w[i]排序
25 swapMemory = w[index];
26 w[index] = w[i];
27 w[i] = swapMemory;
28 }
29
30 return;
31 }
然而仔细对算法分析后可以发现，“拿来主义”在这里用不上了！
对算法的测试用例是p[3] = {25, 24, 15};w[3] = {18, 15, 10}。得到的结果如下：
please input the total count of object: 3
Please input array of p :
25 24 15
Now please input array of w :
18 15 10
sortResult[i] is :
1 -107374176.000000 1 1.600000 2 1.600000
after arithmetic data: x[i]
0.000000 0.333333 0.000000
可以看到其效益为x[3] = {1.4, 1.6, 1.5}，于是在M = 20的情况下，其预想中的输出结果是0，1，0.5。然而事实上是不是就这样呢？
当程序进入此函数经过必要的变量初始化后，进入了外围循环，也就是程序的第7行。第一轮循环中，temp = tempArray[0] = 1.4,index = i = 0;程序运行到第15行，也就是进入了内层循环。
内层循环的主要任务是从第i + 1个元素之后找到一个最大的效益并保存此时的下标。到了第24行后，就开始对w[i]进行排序。
问题就在这里了！排序后的w[i] = {1.6, 1.6, 1.5}，因此对w[i]排序后就既改变了w[i]的原有顺序，还改变了w[i]的原来值！
据此，做出一些修改，得到了如下的一段代码：
1 void sort(float tempArray[], int sortResult[], int n)
2 {
3 int i = 0, j = 0;
4 int index = 0, k = 0;
5
6 for (i = 0; i < n; i++)//对映射数组赋初值0
7 {
8 sortResult[i] = 0;
9 }
10
11 for (i = 0; i < n; i++)
12 {
13 float swapMemory = 0;
14 float temp;
15
16 temp = tempArray[i];
17 index = i;
18
19 for (j = i; j < n; j++)
20 {
21 if ((temp < tempArray[j]) && (sortResult[j] == 0))
22 {
23 temp = tempArray[j];
24 index = j;
25 }
26 }
27
28 if (sortResult[index] == 0)
29 {
30 sortResult[index] = ++k;
31 }
32 }
33
34 for (i = 0; i < n; i++)
35 {
36 if (sortResult[i] == 0)
37 {
38 sortResult[i] = ++k;
39 }
40 }
41
42 return;
43 }
修改后最大的一个改变是没有继续沿用直接对w[i]排序，而是用w[i]的一个映射数组sortResult[i]。sortResult[i]中元素值存放的是根据效益计算得w[i]的大小顺序！这样w[i]原有的值和位置都没有改变，从而使算法得以实现！
责任编辑：小草
