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# 分数背包问题
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!!! question
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给定 $n$ 个物品，第 $i$ 个物品的重量为 $wgt[i-1]$ 、价值为 $val[i-1]$ ，和一个容量为 $cap$ 的背包。每个物品只能选择一次，**但可以选择物品的一部分，价值根据选择的重量比例计算**，问在不超过背包容量下背包中物品的最大价值。
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分数背包和 0-1 背包整体上非常相似，状态包含当前物品 $i$ 和容量 $c$ ，目标是求不超过背包容量下的最大价值。
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不同点在于，本题允许只选择物品的一部分。如下图所示，**我们可以对物品任意地进行切分，并按照重量比例来计算物品价值**。
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1. 对于物品 $i$ ，它在单位重量下的价值为 $val[i-1] / wgt[i-1]$ ，简称为单位价值。
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2. 假设放入一部分物品 $i$ ，重量为 $w$ ，则背包增加的价值为 $w \times val[i-1] / wgt[i-1]$ 。
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### 贪心策略确定
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最大化背包内物品总价值，**本质上是要最大化单位重量下的物品价值**。由此便可推出下图所示的贪心策略：
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1. 将物品按照单位价值从高到低进行排序。
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2. 遍历所有物品，**每轮贪心地选择单位价值最高的物品**。
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3. 若剩余背包容量不足，则使用当前物品的一部分填满背包即可。
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### 代码实现
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我们建立了一个物品类 `Item` ，以便将物品按照单位价值进行排序。循环进行贪心选择，当背包已满时跳出并返回解。
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=== "Java"
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```java title="fractional_knapsack.java"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{fractional_knapsack}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="fractional_knapsack.cpp"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "Python"
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```python title="fractional_knapsack.py"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractional_knapsack}
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```
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=== "Go"
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```go title="fractional_knapsack.go"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "JS"
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```javascript title="fractional_knapsack.js"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "TS"
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```typescript title="fractional_knapsack.ts"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "C"
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```c title="fractional_knapsack.c"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="fractional_knapsack.cs"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{fractional_knapsack}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="fractional_knapsack.swift"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="fractional_knapsack.zig"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="fractional_knapsack.dart"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractionalKnapsack}
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```
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=== "Rust"
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```rust title="fractional_knapsack.rs"
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[class]{Item}-[func]{}
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[class]{}-[func]{fractional_knapsack}
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```
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最差情况下，需要遍历整个物品列表，**因此时间复杂度为 $O(n)$** ，其中 $n$ 为物品数量。
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由于初始化了一个 `Item` 对象列表，**因此空间复杂度为 $O(n)$** 。
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### 正确性证明
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采用反证法。假设物品 $x$ 是单位价值最高的物品，使用某算法求得最大价值为 `res` ，但该解中不包含物品 $x$ 。
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现在从背包中拿出单位重量的任意物品，并替换为单位重量的物品 $x$ 。由于物品 $x$ 的单位价值最高，因此替换后的总价值一定大于 `res` 。**这与 `res` 是最优解矛盾，说明最优解中必须包含物品 $x$** 。
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对于该解中的其他物品，我们也可以构建出上述矛盾。总而言之，**单位价值更大的物品总是更优选择**，这说明贪心策略是有效的。
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如下图所示，如果将物品重量和物品单位价值分别看作一个 2D 图表的横轴和纵轴，则分数背包问题可被转化为“求在有限横轴区间下的最大围成面积”。这个类比可以帮助我们从几何角度理解贪心策略的有效性。
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