设(yi, y2) -y„)所给0-1背包容量为M的解; 则,(y2,—yn)相应子问题背包容量为M—wi的解; (即原问题最优解,包含了子问题最优解) ②递归定义最优值 max(w(z + 1,J), /»(/ + !,+ j>w ③计算最优值m(i, j) void knapsack( int v[ ...
n=0,则有如下的递推式:f(n,m)=max{f(n-1,m),f(n-1,m-wn-1)+pn-1},其中f(n-1,m)表示只有前n-1个物体,对m求背包问题的解。 把以上公式加以推广,得:f(i,j)=max{f(i-1,j),f(i-1,j-w[i-1])+p[i-1]},让i从0到n,j从0到m,依次求出f(i,j)直到求出f(n,m)。 为此,...
i-1(X-wi),fi-1(+pi} 相关知识点: 试题来源: 解析 C [要点解析] 利用贪心法可以解决普通背包问题(即允许将物品的一部分装入背包),此时使用“优先选取单位重量效益最大的物品”的量度标准可以获得问题最优解,但是贪心法不能用来求解 0/1背包问题。 利用动态规划求解0/1背包问题时,按照题目中约定的记号。
用动态规划法,求解0-1背包问题,已知背包容量为22,5件物品的体积分别为3,5,7,8,9,价值分别为4,6,7,9,10,求该背包的最大价值及物品选择情况。
用动态规划法求如下0/1背包问题的最优解:有5 个物品,其重量分别为(3,2,1,4,5 ),价值分别为(25,20,15,40,50 ),背包容 量为6.写出求解过程(设计表格和填写表格) 相关知识点: 试题来源: 解析解:设计一个二维表V(i, j) 表示将前i个物品装进容量为j的背包所能获得 ...
0-1背包问题与背包问题(贪心法——背包问题)最大的不同就是背包问题的子问题彼此之间没有联系。所以仅仅要找出解决方法,然后用贪心算法,取得局部最优解就ok了。可是0-1背包问题更复杂,由于物品不可再分,导致了子问题之间是有联系的。 问题分析 1。刻画背包问题最优解的结构 ...
动态规划法求解0-1背包 #include<stdio.h>intc[10][100];intw[10],p[10],x[10];intRUN(intm,intn) {inti,j;for(i=1;i<n+1;i++)for(j=1;j<m+1;j++) {if(w[i]<=j) {if(p[i]+c[i-1][j-w[i]]>c[i-1][j])
1、明确0-1背包问题的概念 2、利用动态规划解决0-1背包问题问题 二、实验题: 0-1背包问题(knapsack problem), 某商店有n个物品,第i个物品价值为vi,重量(或称权值)为wi,其中vi和wi为非负数, 背包的容量为W,W为一非负数。目标是如何选择装入背包的物品, 使装入背包的物品总价值最大,所选商品的一个可行解...
在0/1背包问题中,物品i或者被装入背包,或者不被装入背包,设xi表示物品i装入背包的情况,则当xi=0时,表示物品i没有被装入背包,xi=1时,表示物品i被装入背包。 根据问题的要求,有如下约束条件和目标函数: n w ix iC i1 x i{0,1}(1in)(式1) (式2) max v ix i i1 n 于是,问题归结为寻找一个满足...
百度试题 结果1 题目以下哪种算法常用于求解 0-1 背包问题? A. 动态规划 B. 贪心算法 C. 分治法 D. 回溯法 相关知识点: 试题来源: 解析 A 答案:A 解析:0 - 1 背包问题通常使用动态规划算法求解。反馈 收藏