用Python实现背包问题之贪心算法并做注释说明

以下是使用Python实现背包问题的贪心算法代码：

def fractional_knapsack(capacity, values, weights):
    """
    使用贪心算法解决分数背包问题
    :param capacity: 背包容量
    :param values: 物品价值列表
    :param weights: 物品重量列表
    :return: 背包最大价值
    """
    # 计算每个物品的单位价值，即每单位重量的物品价值
    value_per_weight = [(value / weight, value, weight) for value, weight in zip(values, weights)]
    # 按照单位价值排序，从大到小排列
    value_per_weight.sort(reverse=True)
    # 初始化背包容量和背包价值
    current_capacity = 0
    current_value = 0
    # 遍历每个物品
    for value_weight_ratio, value, weight in value_per_weight:
        # 如果当前物品可以完全装入背包，就装入
        if weight + current_capacity <= capacity:
            current_capacity += weight
            current_value += value
        else:
            # 否则，将当前物品装入背包的一部分
            remain_capacity = capacity - current_capacity
            current_capacity += remain_capacity
            current_value += value_per_weight * remain_capacity
            break
    return current_value

注释说明：

1. fractional_knapsack()函数用于解决分数背包问题，其中capacity参数表示背包容量，values参数表示每个物品的价值列表，weights参数表示每个物品的重量列表。
2. 在函数内部，首先计算每个物品的单位价值，即每单位重量的物品价值，保存在value_per_weight列表中。
3. 然后按照每个物品的单位价值排序，从大到小排列，这样可以保证先考虑价值最高的物品。
4. 初始化背包容量和背包价值，将它们都设置为0。
5. 然后遍历每个物品。如果当前物品可以完全装入背包，就装入；否则，将当前物品装入背包的一部分，直到背包已满。
6. 遍历结束后，返回当前背包内的物品总价值，即为分数背包问题的最优解。

需要注意的是，贪心算法不能保证得到分数背包问题的最优解，但是可以得到一个近似最优解。如果想要保证得到最优解，可以使用动态规划算法。