0-1背包问题最优解
答：背包问题具有最优子结构，令f（n，C）代表，有n个待选物品，背包容量为C时的最优解，此时物品选择向量为y=［y1，y2，…yn］。那么当yn=1时，y’=［y1，y2，…yn-1］，必然为f（n-1，C-wn）的物品选择向量，当yn=0时，必然为f（n-1，C）的最优物品选择向量。所以背包问题可以由动态...
答：If (P2＞P1) xn1=1;else xn-1=0;回溯确定xn-2, xn-3, …, x0;} // 0/1背包最优解值算法 struct XP { float X, P;};template<class T> class Knapsack { public:Knapsack(int sz, float cap, float *wei, T *prof);T DKnap(int *x);……private:T DKnap()...
答：设 f(i，x)表示前i件物品，总重量不超过x的最优价值 则 f（i，x）=max(f(i－1，x-W[i])+C[i]，f（i－1，x））f（n，m）即为最优解，边界条件为f（0，x）＝0 ，f(i,0)=0;动态规划方法(顺推法)程序如下:程序如下：program knapsack02;const maxm=200;maxn=30;type ar=...
答：如下：贪心法是每一步的最优解就是整体的最优解。0-1背包是属于动态规划，每一步的解不一定导致整体的最优解。对于你问“什么样的题用0-1背包问题作”就是需要你自己做题来体会了。如果全局的最优解可以用分布的最优解求出来，就用贪心，如果不是，就动态规划（0-1背包属于这类）。合并果子...
答：确定问题的所有可能解。将所有可能解逐一遍历，并计算每个解的代价。选取代价最小的解作为最优解。蛮力法通常能够得到最优解，但其缺点也显而易见，即时间复杂度较高，对于规模较大的问题，运行时间很长。蛮力法在搜索问题中的应用 蛮力法可以解决各种搜索问题，如图的最短路径问题、0-1背包问题等。
答：最小生成树问题：在最小生成树问题中，需要在给定的图中找到一个连接所有节点的最小边权和的树。贪心算法可以通过每次选择权值最小的边来连接节点，以达到最小边权和的目的。例如局部最优解能够导致全局最优解的问题。在实际应用中，需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。背包问题：在背包问题中，...
答：解决0/1背包问题的方法有多种,最常用的有贪婪法和动态规划法。其中贪婪法无法得到问题的最优解,而动态规划法都可以得到最优解,下面是用动态规划法来解决0/1背包问题。 动态规划算法与分治法类似,其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用...
答：这个问题应该算是一个0-1背包问题吧。18个学分算是背包容量，每门课的学分是物体体积，物品收益都相同，是1.第一问属于背包的最少收益问题，第二问是最大收益问题。然后这个问题应该就可以用经典背包问题求解算法了。比如动态规划：对课程1，考虑选择它和不选择它 如果选择它，就只需要再选择13个学分...
答：p(i) / w(i)=( 2/7, 4/3, 3/5, 5/6, 7/8 ,4, 6/5)x(i)=(1, 1, 0 ,0 ,1 ,1 ,1)（求和公式）w(i)x(i0=35*1+30*1+50*0+60*0+40*1+10*1+25*1=140 (求和公式)p(i)x(i)=10*1+40*1+30*0+50*0+35*1+40*1+30*1=155 即背包的最优解...
答：同时，可以看出如果通过第N次选择得到的是一个最优解的话，那么第N-1次选择的结果一定也是一个最优解。这符合动态规划中最优子问题的性质。解决方案 考虑用动态规划的方法来解决，这里的：阶段：在前N件物品中，选取若干件物品放入背包中 状态：在前N件物品中，选取若干件物品放入所剩空间为W的背包...
网友评论：
空凡19690119998：
0,1背包最优解不唯一?? -
56051曲之
： 最优值当然可能不一定唯一,但最优解一定的!
空凡19690119998：
0 - 1背包问题 -
56051曲之
： void 0_1_Knapsack(float w[], int n, float c,int x[]) //w[]为每个物品的重量,c为背包容量 { int i; for(i=1;ic) break; x[i]=1; c-=w[i]; } }
空凡19690119998：
用动态规划解决0 - 1背包问题时,它的最优子结构是什么 -
56051曲之
： dp[i][v]=max(dp[i-1][v-a[i].weight]+a[i].value,dp[i][v]); i表示前i件物品 v表示剩余体积 weight表示占用体积 value表示价值
空凡19690119998：
0 - 1背包问题具有贪心选择性质吗?证明之 -
56051曲之
： 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
空凡19690119998：
编程实现0 - 1背包问题的求解 -
56051曲之
： 可惜我是学PASCAL的pascal的代码是: var m,n,j,i:integer; c,w:array[1..200] of integer; f:array[0..200,0..30] of integer; function q(x,y:integer):integer; begin if x>y then q:=x else q:=y; end; begin readln(m,n); for i:= 1 to n do readln(w[i],c[i]); for i:=1 to ...
空凡19690119998：
C++能否解决0 - 1规划问题的递归解法 -
56051曲之
： 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,...
空凡19690119998：
0 - 1背包问题用什么实现算法最好 -
56051曲之
： 我们书上给的0-1背包问题是是用动态规划方法做的这个算法是动态规划的典型应用所以你把动态规划的思想搞清楚就应该可以理解了下面我把动态规划的思想给你说一下,希望对你有所帮助.哦..不好意思..时间不多了..你自己到网上找一下这方面的思想..然后结合一个实例认真研读一下..弄懂之后..你对动态规划..0-1背包问题就会有比较深入的理解.建议好好学一下算法..这对计算机专业学生来说很重要..我越来越觉得祝学有所成
空凡19690119998：
求动态规划0 - 1背包算法解释 -
56051曲之
： 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:即...
