以正确的顺序选择列表中价值最高的项目

问题描述

我正在使用目前正在研究的分支定界算法来解决背包问题。在算法中，我想开始选择密度（值/重量）最高的项目。我创建了一个名为“密度”的列表，并进行了必要的计算。我需要每次从该列表中选择最大值。但是每次我尝试时，顺序都会变得复杂。我需要更新变量“ a”，因为每次删除项目时，列表都会变小。但是不知道如何更新它。我需要有关按正确顺序选择项目的帮助。

重量，值，密度均为清单。容量和房间是问题中给出的整数值。 这是密度列表。

我想要的是获取此列表中最大项目的索引。然后，从“容量”中减去它的“重量”，以找到剩余的“空间”。并将“值”添加到“最高”，以便可以在背包中添加达到最高值的顺序。在为第一个项目完成此操作之后，请对其进行迭代，直到没有空间或空间很小为止。

    def branch_n_bound(value,weight,capacity):
        global highest,size
        size=0
        room=capacity
        density = [0] * len(items)
        highest = 0
        for i in range(n):
            density[i] = val[i] / weight[i]
        for i in range(n):
            a=density.index(max(density))
            if weight[a]<=room:
                room-=weight[a]
                highest+=value[a]
                size+=weight[a]
                taken[a]=1
                del density[a],weight[a],value[a]
            else:
                break

解决方法

我认为，通过更改数据结构可以更轻松地解决您尝试解决的问题。除了构建密度数组，您还可以构建元组[(density,weight,value)...]的数组，并将解决方案基于该数组。如果您不想使用过多的内存，并且可以更改输入数据，可以将索引标记为已删除-例如，可以将值，权重和密度设置为负数以了解数据已从该索引中删除。

您还可以查看一下heapq数据结构：https://docs.python.org/3/library/heapq.html。您可以使用堆来提取最大值，并将索引存储在该堆中。