0+1背包问题算法复杂度
答：不矛盾。背包问题(Knapsack Problem)是一个已证明的NP完全(NP-complete)问题 是指输入规模为N 时，你找不出关于N的多项式算法。我们也可以用动态规划(Dynamic Programming)方法在多项式时间内解决该问题 是在输入规模为N, V 时，我们有多项式算法。
答：时间复杂度是非指数的2)递归法 先看完全背包问题 一个旅行者有一个最多能用m公斤的背包,现在有n种物品,每件的重量分别是W1,W2,...,Wn, 每件的价值分别为C1,C2,...,Cn.若的每种物品的件数足够多. 求旅行者能获得的最大总价值。 本问题的数学模型如下: 设f(x)表示重量不超过x公斤的最大价值, 则f...
答：但是这么做算法复杂度非常高，所以必须优化。只是给你提供一个思路，希望有用 pakage(m,t[],p[]){ if(m==0||t.length()==0){ return;} if(null!=t){ for(int i=0;i<t.length;i++){ //把t[i]放入背包 //newt[]=t-t[i];package(m-t[i],newt[],p[]);} } } ...
答：贪心算法是通过一系列选择得到问题的解，它所作出的选择都是当前状态下的最佳选择。背包问题的目标函数是什么？背包问题贪心算法的最优量度是什么？算法是否获得最优解？ 用贪心算法解0/1背包问题是否可获得最优解？Max=∑Vi*Xi (V是价值X取1，0表示装入或不装)每次选取单位重量价值最高的 不一定...
网友评论：
生转18982211353：
C++能否解决0 - 1规划问题的递归解法 -
45304蓬疯
： 背包问题有0-1背包问题和fraction背包问题,前者规定每个物品要么选,要么不选,而fraction knanpsack允许选取一个物品的一部分,0-1背包问题是NP难的,而fraction knapsacks的复杂度是O(n*logn), 只需要将单位物品的价值按降序排列,...
生转18982211353：
背包问题的算法 -
45304蓬疯
： 3.2 背包问题 背包问题有三种 1.部分背包问题 一个旅行者有一个最多能用m公斤的背包,现在有n种物品,它们的总重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的总价值分别为C1,C2,...,Cn.求旅行者能获得最大总价值. 解决问题的方法是贪心算法:将C1/W...
生转18982211353：
01背包问题 -
45304蓬疯
： P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包.第i件物品的费用是c[i],价值是w[i].求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大.基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放.用子问题定义状态...
生转18982211353：
01背包 最基本的思路 -
45304蓬疯
： 对于背包问题,通常的处理方法是搜索.用递归来完成搜索,算法设计如下: int Make(int i /*处理到第i件物品*/ , int j/*剩余的空间为j*/) 初始时i=m , j=背包总容量 { if(i=0) return 0; if(j>=wi) (背包剩余空间可以放下物品 i ) {r1=Make(i-1,j-wi)+v; (第i件物品放入所能得到的价值 ) r2:=Make(i-1,j); (第i件物品不放所能得到的价值 ) Make(r1>r2?r1:r2); } } 这个算法的时间复杂度是O(2^n)
生转18982211353：
0 - 1背包问题具有贪心选择性质吗?证明之 -
45304蓬疯
： 0-1背包问题不能用贪心法解决,但是部分背包问题可以用贪心法解决.首先0-1背包是要么不拿,要拿就得把这类物品全部拿完部分背包问题的贪心算法正确性证明可以参考这个看看
生转18982211353：
0/1背包问题的时间复杂度为O(n2^n) - 上学吧普法考试
45304蓬疯
： 算法分析:使用贪心策略求解此类问题时,首先要选出最优的度量标准.可供选择的度量标准有三种:价值,容量,单位价值(v/w,价值/重量).显然,价值高的物品容量可能太大,容量大的物品价值也可能很低.最优的度量标准是单位价值...
