1. 问题描述

0-1背包问题是组合优化中的一个经典问题。假设有一个小偷在抢劫时发现了n个商品，每个商品i有相应的价值v_i和重量w_i。小偷希望最大化背包中商品的总价值，但背包的承重限制是W。与分数背包问题不同，在0-1背包问题中，每个商品不能分割，即必须完整地拿走或完全不拿。

2. 贪心算法

贪心算法在每一步选择当前看起来最优的解，但这种方法并不适用于0-1背包问题，因为它不能保证找到全局最优解。

2.1 贪心策略

贪心策略会优先选择单位重量价值最高的商品，但这种方法往往不能得到最优解。

2.2 伪代码

function GreedyKnapsack(items, W):
    sort items by value/weight in descending order
    max_value = 0
    pack = []

    for item in items:
        if item.weight <= W:
            pack.append(item)
            W -= item.weight
            max_value += item.value
        else:
            break

    return max_value, pack

3. 动态规划

与贪心算法不同，动态规划能够找到0-1背包问题的最优解。它通过存储子问题的解来避免重复计算，从而提高效率。

3.1 动态规划策略

动态规划方法会创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个物品中，选取若干个使得总价值最大，且总重量不超过j的解。

3.2 伪代码

function DynamicKnapsack(values, weights, W, n):
    dp = array of size (n+1) x (W+1) filled with 0

    for i from 1 to n:
        for w from 0 to W:
            if weights[i-1] <= w:
                dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1])
            else:
                dp[i][w] = dp[i-1][w]

    return dp[n][W]

4. C语言实现

以下是0-1背包问题动态规划解法的C语言实现：

#include <stdio.h>

// 返回动态规划解法的最大价值
int DynamicKnapsack(int values[], int weights[], int W, int n) {
    int dp[n+1][W+1];

    // 初始化dp数组
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        for (int w = 0; w <= W; w++) {
            dp[i][w] = 0;
        }
    }

    // 构建dp数组
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int w = 1; w <= W; w++) {
            if (weights[i-1] <= w) {
                dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-weights[i-1]] + values[i-1]);
            } else {
                dp[i][w] = dp[i-1][w];
            }
        }
    }

    // 返回最大价值
    return dp[n][W];
}

// 辅助函数，计算最大值
int max(int a, int b) {
    return (a > b) ? a : b;
}

int main() {
    // 示例
    int values[] = {60, 100, 120};
    int weights[] = {10, 20, 30};
    int W = 50; // 背包容量
    int n = sizeof(values) / sizeof(values[0]); // 商品数量

    int max_value = DynamicKnapsack(values, weights, W, n);
    printf("The maximum value of items that can be carried is %d\n", max_value);

    return 0;
}

5. 算法分析

贪心算法的时间复杂度为O(n * W)，其中n是商品数量，W是背包容量。动态规划方法的时间复杂度也为O(n * W)，但空间复杂度同样是O(n * W)，因为需要存储整个dp数组。

6. 结论

虽然贪心算法简单且易于实现，但它不能保证解决0-1背包问题的全局最优解。相比之下，动态规划方法虽然需要更多的存储空间，但能够保证找到最优解。在实际应用中，如果问题的规模不是非常大，动态规划通常是更好的选择。

7. 参考文献

1. Cormen, T. H.; Leiserson, C. E.; Rivest, R. L.; Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press and McGraw-Hill.
2. Papadimitriou, C. H.; Steiglitz, K. (1998). Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover.