0-1背包问题简单方法
答：有些 那么通过设置为负无穷，在选择过程中抛弃掉为负的情况。标记函数：用来追踪解 按照递推公式：以k=2为例子，简单演算如下：依次类推，可得备忘录表：标记函数的备忘录：物品受限背包 ：第i种物品最多用 个 0-1背包问题 ：多背包 ：m个背包，背包 装入最大重量 在满足所有背包重量约束下...
答：要求如何携带才能使价值最高。列式：max z=cx,其中c=(c1,c2,...,cn),x=(x1,x2...,xn)T s.t. w1*x1+w2*x2+...+wn*xn<=W 其中x1,...,xn为0-1变量。（携带物品i则xi取1，否则取零）0-1规划就是指未知量仅取值0或1的线性规划问题。背包问题就是0-1线性规划问题。
答：目标是找到一种组合，使物品体积不超过背包容量，同时价值最大。基本的解决策略类似于完全背包问题，通过动态规划求解。定义f[v]为前i种物品放入容量为v的背包的最大价值，其状态转移方程为：f[v] = max{f[v-k*c]+k*w | 0<=k<=n}，时间复杂度为O(V*∑n)。为降低复杂度，一种可能的方...
答：假定n个商品重量分别为w 0 , w 1 , ..., w n-1 ，价值分别为p 0 , p 1 , ..., p n-1 ，背包载重量为M。怎样选择商品组合，使得价值最高？最大值的估算法（跟分支限界法本质上是一样的）向上回溯的方法 w_cur——表示当前正在搜索的部分解中转入的总重量 p_cur——当前总价值...
答：3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。实现该算法的过程：在约束 下最大。(2) 动态规划解决方案：是解决0/1背包问题的最优解 (i) 若i=0或j=0, V[i,j] = 0 (ii) 若j<si, V[i,j] = V[i-1,j] (仅用最优的方法，选取前i-1项物品装入体积为j 的背包，因为第i...
答：背包问题和0－1背包问题区别为：循环变量不同、约束条件不同、最大总价值不同。一、循环变量不同 1、背包问题：背包问题须先求出列坐标j较小的元素，故让循环变量j的值从小到大递增。2、0－1背包问题：0－1背包问题须先求出列坐标j较大的元素，故让循环变量j的值从大到小递减。二、约束条件不...
答：F [i,j] = max { f [ i – w [ j ], j-1] + p [ j ], f[ i,j-1] } C.求恰好装满的情况数。DP:Procedure update;var j,k:integer;begin c:=a;for j:=0 to n do if a[j]>0 then if j+now<=n then inc(c[j+now],a[j]);a:=c;end;在0 / 1背包问题中...
答：2、贪心算法的时间复杂度取决于算法的具体实现方式和问题规模。下面我将讨论两种常见的背包问题及其贪心算法的时间复杂度。3、0-1背包问题：0-1背包问题是最基本的背包问题，假设背包容量为C，有n个物品，每个物品有重量w和价值v。问题要求从这n个物品中选择一部分物品放入背包中，使得放入背包的物品总...
答：dp(i,j)表示前i件物品选择任意件后放进最大容量为j的背包的最大价值。显然，dp(0,j)=0，dp(i,0)=0。对于第i件物品，有两种情况：一、不放进背包，则最大价值为前i-1件物品可以放进容量为j的背包的最大价值，即dp(i,j)=dp(i-1,j)二、放进背包，则最大价值为第i件物品价值加上前...
答：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规划来求解。简介 0-1规划是一种特殊形式的整数规划。这种规划的决策变量仅取值0或1，故称为0-1变量或二进制变量，因为一个非负...
网友评论：
饶聪19520445821：
背包问题 - 百科
10374祁炕
： 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.网页链接可以参考这个看看
饶聪19520445821：
c语言背包问题
10374祁炕
： 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...
饶聪19520445821：
背包问题的算法 -
10374祁炕
： 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...
饶聪19520445821：
0 - 1背包问题! 用 动态规划法 做! 小弟跪求!急! -
10374祁炕
： 下面是我自己写的代码,用动态规划的方法解0/1背包问题.用VC6编译运行正确.供参考. //这是头文件 knapsack.hpp #ifndef KNAPSACK_HPP #define KNAPSACK_HPP using namespace std; const int MAX_COUNT_OF_WIDGETS = 16; ...
饶聪19520445821：
0 - 1背包问题用什么实现算法最好 -
10374祁炕
： 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
饶聪19520445821：
求动态规划0 - 1背包算法解释 -
10374祁炕
： 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...
饶聪19520445821：
0 - 1背包问题 -
10374祁炕
： 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]; } }
饶聪19520445821：
求0 - 1背包问题的C++代码 -
10374祁炕
： #include <iostream.h> #include<iomanip.h> #include<string.h> int min(int w,int c) {int temp; if (w<c) temp=w; else temp=c; return temp; } int max(int w,int c) { int temp; if (w>c) temp=w; else temp=c; return temp; } void knapsack(int v[],int w[],int c,int n,...
饶聪19520445821：
C++能否解决0 - 1规划问题的递归解法 -
10374祁炕
： 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,...
