利用贪心法求解0/1背包问题时，(55)能够确保获得最优解。用动态规划方法求解 0/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是X的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1,i,X)，设fi(x)是KNAP(1,i,X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为 wj和pj(j=1～n)。则依次求解f0(x)、f1(x)、...、fn(X)的过程中使用的递推关系式为(56)。.A．优先选取重量最小的物品B．优先选取效益最大的物品C．优先选取单位重量效益最大的物品D．没有任何准则
利用贪心法求解0/1背包问题时，(55)能够确保获得最优解。用动态规划方法求解 0/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是X的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1,i,X)，设fi(x)是KNAP(1,i,X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为 wj和pj(j=1～n)。则依次求解f0(x)、f1(x)、...、fn(X)的过程中使用的递推关系式为(56)。.
A．优先选取重量最小的物品
B．优先选取效益最大的物品
C．优先选取单位重量效益最大的物品
D．没有任何准则
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用动态规划方法求解0/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是X的背包”的0/1背包问题记为 KNAP(1,i,X)，设fi(X)是KNAP(1,i,X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为Wj和巧Pj(j=1～n)。则依次求解f0(X)、f1(X)、…、fn(X)的过程中使用的递推关系式为(58)。A．fi(X)=min{fi-1(X),fi-1(X)+pi}B．fi(X)=min{fi-1(X),fi-1(X-wi)+pi}C．fi(X)=max{fi-1(X),fi-1(X-wi)+pi}D．fi(X)=max{fi-1(X-wi),fi-1(X)+pi}
利用贪心法求解0/1背包问题时，(26)能够确保获得最优解。用动态规划方求解O/1背包问题时，将“用前i个物品来装容量是x的背包”的0/1背包问题记为KNAP(1，i，X)设fi(X)是KNAP(1，i，X)最优解的效益值，第j个物品的重量和放入背包后取得效益值分别为W和p(j=1～n)，则依次求解f0(X)，f1(X)，…，fn(X)的过程中使用的递推关系式为(27)。A．优先选取重量最小的物品B．优先选取效益最大的物品C．优先选取单位重量效益最大的物品D．没有任何准则
用贪心法编写算法并编写程序实现求解背包问题的最优解。并以如下数据为测试用例，打印出求解过程：有7件物品，重量分别为（2，3，5，7，1，4，1）,价值分别为（10,5,15,7,6,18,3)，背包容量w=15。
0-1背包问题不能用贪心算法求解，因为它不满足最优子结构性质。