Java 在分数背包实现中，我的解决方案总是使用相同的最大索引。如何按降序排列数组？

正确输出：

180.0000

我的输出：

200.0

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我的代码总是使用相同的最大索引。我是编程初学者

要使其正常工作，您需要更改：

更改

权重[i]=（权重[max_索引]-b）到
权重[max_index]=（权重[max_index]-b）因为您正在修改
最大索引
权重，而不是另一项的权重（索引错误）

初始化

索引

中的

选择最大索引

方法（从

索引=0

到

索引=-1

）。这不是必需的，但如果（max_index>=0）是有意义的，那就好了

您的算法的运行时间是O（n2）。最好开始代码，根据分数背包标准对所有项目进行排序（首先是更大的

值/重量
）。你需要使用一种新的方法。通过按这样的顺序处理项目，时间复杂度将是O（n logn），这要好得多

import java.util.Scanner;
import java.math.RoundingMode;
import java.text.DecimalFormat;

import static java.lang.Integer.min;

public class FractionalKnapsack {
  // this method for calculating the maximum index
 
  public static int select_max_index(int []values,int []weights,int n){

        int index=0;
        double max=0;

        for(int i=0;i<n;i++) {

            if (weights[i] > 0 && (double) values[i] / (double) weights[i] > max) {

                max = (double) values[i] / (double) weights[i];
                index = i;
            }
        }

        return index;
    }

    private static double getOptimalValue(int  capacity, int  [] values, int[] weights,int n) {

        // fractional knapsack problem
        int i;
        int max_index=0;
        double value = 0.0000d;
        if (capacity == 0)
            return value;
        for (i = 0; i < n; i++) {
            max_index = select_max_index(values,weights,n);// call the maximum index
            if (max_index >= 0) {
                int b = min(capacity, (weights[max_index]));
                value = value + b * ((double) values[max_index] / (double) weights[max_index]);
                weights[i] = (weights[max_index] - b);
                capacity = capacity - b;
            }
        }

        return value;
    }


    public static void main(String args[]) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int capacity = scanner.nextInt();
        int[] values = new int[n+2];
        int[] weights = new int[n+2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            values[i] = scanner.nextInt();
            weights[i] = scanner.nextInt();
        }
        DecimalFormat df = new DecimalFormat(".0000"); // for getting the decimal point upto 4 digits
        df.setRoundingMode(RoundingMode.CEILING);
        System.out.println(df.format(getOptimalValue(capacity, values, weights,n)));
    }
}

- 3 50
60 20
100 50
120 30